总结分享-使用ELK堆栈部署Kafka（part：1）

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原创最新推荐文章于 2026-07-02 16:16:59 发布 358 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

使用 Docker Swarm（集群）和Docker Stack（堆栈）部署容器化应用 Docker Stack(堆栈) 是在 Swarm 上管理服务堆栈的工具。而在上面文章中介绍的 Docker Swarm 只能实现对单个服务的简单部署，于是就引出了Docker Stack。上面我们介绍到docker-compose：可以在一台机器上使用docker-compose.yml轻松部署多个服务（如nginx,php,mysql）docker swarm：将一个服务部署至多台机器（如nginx，部署到机器1，机器2，机器3）阅读详情

在本文中，通过优锐课核心java学习笔记中，我们可以看到，将展示如何使用ELK Stack和Kafka部署建立弹性数据管道所需的所有组件。码了很多专业的相关知识，分享给大家参考学习。如有不足之处，欢迎补充建议！

在这里插入图片描述
在发生生产事件后，恰恰在你最需要它们时，日志可能突然激增并淹没你的日志记录基础结构。为了防止Logstash和Elasticsearch遭受此类数据突发攻击，用户部署了缓冲机制以充当消息代理。

Apache Kafka是与ELK Stack一起部署的最常见的代理解决方案。通常，Kafka部署在托运人和索引器之间，用作收集数据的入口点：
在这里插入图片描述
在本文中，我将展示如何使用ELK Stack和Kafka部署建立弹性数据管道所需的所有组件：

Filebeat-收集日志并将其转发到Kafka主题。
Kafka-代理数据流并将其排队。
Logstash-汇总来自Kafka主题的数据，对其进行处理并将其发送到Elasticsearch。
Elasticsearch-为数据建立索引。
Kibana-用于分析数据。

我的环境
要执行以下步骤，我使用本地存储在AWS EC2上设置了一台Ubuntu 16.04计算机。在现实生活中，你可能会使所有这些组件都在单独的计算机上运行。

我在VPC的公共子网中启动了实例，然后设置了一个安全组，以允许使用SSH和TCP 5601（对于Kibana）从任何地方进行访问。最后，我添加了一个新的弹性IP地址，并将其与正在运行的实例关联。

本教程使用的示例日志是Apache访问日志。

步骤1：安装Elasticsearch

我们将从在堆栈中安装主要组件Elasticsearch开始。从7.x版开始，Elasticsearch已与Java捆绑在一起，因此我们可以通过添加Elastic的签名密钥来直接前进：

wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -

为了在Debian上安装Elasticsearch，我们还需要安装apt-transport-https软件包：

sudo apt-get update
sudo apt-get install apt-transport-https

下一步是将存储库定义添加到我们的系统中：

echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo 
tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list

剩下要做的就是更新你的存储库并安装Elasticsearch：

sudo apt-get update && sudo apt-get install elasticsearch

在引导Elasticsearch之前，我们需要使用Elasticsearch配置文件在/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml中应用一些基本配置：

sudo su
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

由于我们在AWS上安装Elasticsearch，因此我们将Elasticsearch绑定到localhost。此外，我们需要将EC2实例的私有IP定义为符合主机资格的节点：

network.host: "localhost"
http.port:9200
cluster.initial_master_nodes: ["<InstancePrivateIP"]

保存文件并使用以下命令运行Elasticsearch：

sudo service elasticsearch start

要确认一切正常，请将curl指向：http：// localhost：9200，你应该看到类似以下输出的内容（在开始担心看不到任何响应之前，请给Elasticsearch一两分钟）：

{
  "name" : "ip-172-31-49-60",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "yP0uMKA6QmCsXQon-rxawQ",
  "version" : {
    "number" : "7.0.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "deb",
    "build_hash" : "b7e28a7",
    "build_date" : "2019-04-05T22:55:32.697037Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.0.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.7.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

步骤2：安装Logstash

接下来，ELK中的“ L” — Logstash。 Logstash将要求我们安装Java 8，这很好，因为这也是运行Kafka的要求：


sudo apt-get install default-jre

验证是否已安装Java：

java -version
openjdk version "1.8.0_191"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_191-8u191-b12-2ubuntu0.16.04.1-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.191-b12, mixed mode)

由于我们已经在系统中定义了存储库，因此运行安装Logstash所需要做的全部工作：

sudo apt-get install logstash

接下来，我们将配置一个Logstash管道，该管道将从Kafka主题中提取我们的日志，处理这些日志并将其发送到Elasticsearch进行索引。
让我们创建一个新的配置文件：

sudo vim /etc/logstash/conf.d/apache.conf

粘贴以下配置：

input { 
  kafka { 
    bootstrap_servers => "localhost:9092" 
    topics => "apache" 
    } 
}
filter {
    grok {
      match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
    }
    date {
    match => [ "timestamp" , "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ]
    }
  geoip {
      source => "clientip"
    }
}
output {
  elasticsearch { 
    hosts => ["localhost:9200"] 
  }
}

如你所见，我们正在使用Logstash Kafka输入插件来定义Kafka主机和我们希望Logstash从中提取的主题。我们正在对日志进行一些过滤，并将数据发送到我们的本地Elasticsearch实例。

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文章先写道这里，下次再详更第二章节！

第二更已经更出来，点击下方即可直达。

总结分享-使用ELK堆栈部署Kafka（part：2）

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