我的ELK搭建笔记(阿里云上部署)

阿里云上安装ELK                                       ELK部署文档 一:简单介绍: ELK是三个开源工具组成,Elasticsearch、Logstash、Kibana ,这三者的关系按照下图所示 Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。 ... 阅读详情

文章转载:http://www.jianshu.com/p/797073c1913f
仅用作个人学习,收藏

我的
ELK
搭建笔记(基于阿里云)
“不是最好的,但一定是有良心的操作记录。”目录一览
0 重不重要都得有的开头
1 安装配置
1.1 CentOS 7.x环境准备
1.1.1 安装操作系统
1.1.2 更新系统软件包(可选)
1.1.3 更改主机名(可选)
1.1.4 创建应用账号(必选)
1.1.5 安装Java运行环境(可选)
1.2 ELK安装
1.2.1 安装ElasticSearch with x-pack
1.2.2 Trouble shooting for elasticsearch
1.2.3 安装Logstash
1.2.4 Trouble Shooting for Logstash
1.2.5 安装Kibana with x-pack
1.2.6 Kibana界面日志检索
2 最佳实践
2.1 Logstash & JDBC
2.1.1 安装jdbc-input插件
2.1.2 下载jdbc-mysql连接驱动
2.1.3 配置jdbc日志收集参数
2.1.4 启动Logstash连接数据库收集日志
2.2 Kibana相关
2.2.1 获取指定索引下指定类型日志的映射表
2.2.2 修改数据类型映射mappings
2.2.3 判断字段是否存在
3 参考资料

0重不重要都得有的开头
下面一段摘抄自互联网 http://baidu.blog.51cto.com/71938/1676798ELK平台是当前应用比较广泛的一套开源实时日志分析解决方案。ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成。官方网站: https://www.elastic.co/products
Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎,它的特点有:分布式,零配置,自动发现,索引自动分片,索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等。

Logstash是一个完全开源的工具,他可以对你的日志进行收集、过滤,并将其存储供以后使用(如,搜索)。

Kibana 也是一个开源和免费的工具,Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面,可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。

1安装配置
1.1 CentOS 7.x环境准备
1.1.1 安装操作系统以阿里云
ECS
主机为例,
安装系统时选择
CentOS 7.2 64
位版本。

1.1.2 更新系统软件包(可选)[root@elk-test ~]# yum update1.1.3 更改主机名(可选)[root@iZ2ze1filcblgjr9dcoxioZ ~]# hostnameelk-test[root@iZ2ze1filcblgjr9dcoxioZ ~]# hostname# elk-test[root@elk-test ~]# 1.1.4 创建应用账号(必选)以应用账号身份启动
ElasticSearch、
Logstash和
Kibana[root@elk-test ~]# useradd elk-test1.1.5 安装Java运行环境(可选)下载
JRE安装包
,并上传到服务器
root
用户目录

以
root身份安装
JRE:
yum localinstall jre-8u121-linux-x64.rpm
配置
Java环境变量:
编辑文件
/etc/profile
在文件末尾增加如下内容

验证
Java环境,
执行命令
java -version查看
Java版本信息,
如果一切正常的话,能看到如下信息:

java version 1.8.0_121Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_121-b13)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.121-b13, mixed mode)

如有需要,也可
下载
Server JRE手工安装。
**1.2 ELK安装
1.2.1 安装ElasticSearch with x-pac执行命令
su - elk-test切换到应用账户
elk-test,下载和安装
ElasticSearch和
x-pack安全组件。如果你不需要安全认证,
x-pack组件可以不用安装,相应的配置参数也不必设置。

根据需要,修改文件
ElasticSearch目录下
config/jvm.options文件,调整
jvm内存参数。

修改监听端口,允许外部系统远程访问:
编辑文件
config/elasticsearch.yml
修改参数
network.host的数值

启动
ElasticSearch[elk-test@elk-test elasticsearch-5.0.0]$bin/elasticsearch

验证
ElasticSearch服务,执行命令:
curl http://elastic:changeme@10.0.0.136:9200
期待返回内容如下:

1.2.2 Tr**ouble shooting for elasticsearch**max file descriptors

max file descriptors [65535] forelasticsearch process likely too low, increase to at least [65536] 修改文件 /etc/security/limits.conf,末尾增加如下内容
soft nofile 65536 hard nofile 65536max virtual memory

max virtual memory areas vm.max_map_count[65530] likely too low, increase to at least [262144]

修改文件
/etc/sysctl.conf
设置参数
vm.max_map_count= 262144
执行命令
sysctl -p

完成以上步骤,重新
su - elk-test
再来启动
ElasticSearch
。
1.2.3 安装Logstash下载
Logstash

测试一段
syslog日志文本。在
logstash主目录创建配置文件
sample.conf,内容如下

执行命令
bing/logstsh -f sample.comf
,启动
Logstash。

**启动后,输入以下内容:

Jan 19 12:28:31 elk-test sshd[13990]:pam_unix(sshd:auth): authentication failure; logname= uid=0 euid=0 tty=sshruser= rhost=92.246.190.31 user=root
可以看到
Logstash在
Console返回的输出内容,同时以上内容也发送到了
ElasticSearch。
1.2.4 Trouble Shooting for Logstash**为什么Logstash启动特别缓慢?

原因可能是
JVM的随机数字生成参数导致,诊断和修改方式:
修改文件
$JAVA_HOME/jre/lib/security/java.security
设置参数
securerandom.source=file:/dev/urandom

重新启动
Logstash,是不是快多了?
为什么要这么做,我已经帮你搜好了,请参考以下文档:

StackOverflow-Logstashstartup time #5491 -
Orace官方
-Avoiding JVM Delays Caused byRandom Number Generation
1.2.5 安装Kibana with x-pack**执行命令
su - elk-test切换到应用账户
elk-test,下载和安装
Kibana和
x-pack安全组件。

设置
Kibaba对外开放的
IP和
ElasticSearch的
url编辑文件
config/kibana.yml
设置参数
server.host和
elasticsearch.url

启动
Kibana[elk-test@elk-testkibana-5.0.0-linux-x86_64]$ bin/kibana**

访问
Kibanna,验证服务,用户名
/密码:
elastic/changeme

看到如下界面,即表示成功,稍后再来配置。

1.2.6 Kibana界面日志检索只有当第一条日志通过
Logstash进入
ElasticSearch后,才能配置
Kibana索引
pattern。
操作方法是:进入
Kibana设置界面,点击
Create按钮。
其中
Index Pattern名称必须与
Logstash中
output参数设置的一致。如果
output参数没有设置,则默认为
logstash-*

**如果你的日志中有特定的时间字段,这里可以单独设置。 如果
Logstash的
output中已经配置了
index的名称,则必须在新的日志进入
ElasticSearch后,才能在
Kibana上创建新的
index pattern。进入
Kibana的
Dashboard,搜索日志,认真体验。
**

2最佳实践
2.1 Logstash & JDBC**2.1.1 安装jdbc-input插件**进入
Logstash目录,执行命令
bin/logstash-plugin install logstash-input-jdbc安装
JDBC输入插件。
2.1.2 下载jdbc-mysql连接驱动访问
MySQL网站,
https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/,下载
mysql-connector-java-5.1.40,或执行命令下载。

2.1.3 配置jdbc日志收集参数创建文件
jdbc-login-logs-logstash.conf,并设置
Logstash每隔
5分钟(
/5 )连接一次数据库,将新增的日志发送到
ElasticSearch服务器。

2.1.4 启动Logstash连接数据库收集日志*执行命令
bin/logstash -f jdbc-login-logs-logstash.conf

2.2 Kibana相关
2.2.1 获取指定索引下指定类型日志的映射表Kibana主界面左侧,点击开发工具按钮。

进入
Console界面,执行如下命令:
GET logstash-nginx/_mappings/alm注意:替换
alm字符串为你自己的日志类型(来自
Logstash的
output参数)
返回如下:

2.2.2 修改数据类型映射mappings已经创建的
mappings是不能直接修改的。通常是删除后再创建一个新的修改后的
mappings版本。参考文档
:ChangingMapping with Zero Downtime2.2.3 判断字段是否存在搜索执行 exists:field_name,如: exists:login_ip3参考资料
折腾过程中,得到了以下参考资料的帮助,一并感谢! Elastic中文社区
官方网站
ELK 部署指南
分布式日志收集之
Logstash 笔记(一)
Elasticsearch 权威指南(中文版)
初探
ELK-logstash使用小结
logstash服务启动脚本
ELK安装配置之集群相关介绍及搭建
ELK日志管理之
——logstash部署
How to Delete Data from Elasticsearch
Experiments with Kibana Timelion
Geo数据类型问题

以上内容只是最基础的
Hello World版本
ELK部署说明,还不涉及到集群、分布式收集、
grok高级技巧等。关于复杂场景下的
ELK部署和应用,等我功力提升后再来分享啦!

为解决文中部分图片不够清晰问题,您也可以通过以下链接查看原文(高清)内容:
https://pan.baidu.com/s/1nv15BWt

https://bbs.ichunqiu.com/thread-19741-1-2.html

作者:创Chen
链接:http://www.jianshu.com/p/797073c1913f
來源:简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

ELK集群搭建(基础教程) 测试创建topic(注:zookeeper保存信息为:topic创建的副本是3个,分区是3个,topic主体叫做Kafkatest)3、传入es的日志为json,那么显示在kibana的格式也是json,便于日志管理。配置主机id(注意:每台主机myid都不一样,每台都要配置)思路:1、将nginx中的日志以json格式记录。2、filebeat采的时候说明是json格式。2、filebeat采的时候说明是json格式。1、配置nginx的日志以json格式记录。2、修改filebeat的配置文件。 阅读详情

相关推荐

最新版ELK8.8.2安装部署

Elasticsearch : 接收搜集的海量结构化日志数据,并提供给Kibana查询分析。 Logstash : 对日志进行过滤形成结构化数据,并转发到Elasticsearch中。 Kibana : 对Elasticsearch提供的数据进行分析展示。 filebeat : 用于收集日志

wybaaaaaaaa的博客 2380

ELK 搭建全过程

ElasticSearch + Logstash + Kibana的 完整搭建过程 ElasticSearch 和Kibana 直接使用阿里云的ElasticSearch 服务器和配套的Kibana,所以安装配置步骤略过。

飞一站的博客 2256

ELK部署方案

ELK部署方案

m0_55877125的博客 766

ELK单机环境搭建

linux下ELK环境搭建

wwwwww12432的博客 2733

在Linux中部署ELK架构

ELK(ElasticSearch分布式搜索引擎、Logstash数据收集处理引擎和Kibana可视化化平台)是在大型后端架构中,一个标准的数据采集方案。 在公网IP为x.x.x.x的服务器上部署Elasticsearch+ Logstash+filebeat+redis+Kibana架构。这种架构先通过Logstash收集日志,然后通过Elasticsearch分析日志,最后在Kibana中展示数据。可以在客户端部署filebeat(轻量级数据收集引擎),filebeat消耗比Logstash更少的资源

weixin_43268590的博客 2614

elk搭建实践

背景 新公司生产环境 ELK 突然丢失了几天的日志,因为不是很了解 ELK 具体的架构所以花了很长时间才排查出问题,所以准备花点时间自己部署一套系统以便了解 elk 详细点。 介绍 ELK是三个开源软件的缩写,分别表示:Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat,它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent),Filebeat占用资源少,适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash,官方也推荐此工具。 Elasticsearch

qq_337694336 391

单机部署ELK

一、流程表: 二、配置表: 三、部署步骤: 1、在179上操作,关闭SElinux 因为是nginx代理上网,所以下面的域名是nginx的域名,还要加入到hosts里 [root@elk-01 ~]# hostnamectl set-hostname lasha-elk-01 --static (设置主机名) [root@elk-01 ~]# vim /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo (配置yum源) [base] name=CentOS-releasever

qq_42890862的博客 3330

docker部署sebp/elk服务,使用OSS作为存储

提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、准备工作1.相关文件结构2.修改系统的vm.max_map_count二、安装和映射oss三、安装和配置ELK服务1. 获取sebp/elk的原始配置文件2. 编写docker-compose,内容如下3. 配置logstash4. 汉化kibana5. 启动ELK总结参考链接 前言 日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经.

bshhr的博客 2751

ELK学习笔记(一)

前段时间排查项目日志找bug时,查看大量日志查的苦不堪言。由于部署在服务器上,还是把日志写成多个100M的日志.log文件夹。排查问题时耗费大量的时间。然后选择后续改用了阿里云的云服务的SLS日志服务。感受是相当好用。于是!我便了解起了类似于SLS日志服务的相关技术。就是这个ELK。分别是(话不多说先把Elasticsearch,Logstash,Kibana三个模块简单介绍一下后。马上本地部署一套使用。用过了就知道是什么东西。

sf5191的博客 2080

基于docker swarm搭建ELK集群

阿里云docker安装教程以及镜像下载加速 1 Swarm介绍 Swarm是Docker官方提供的一款集群管理工具,其主要作用是把若干台Docker主机抽象为一个整体,并且通过一个入口统一管理这些Docker主机上的各种Docker资源。Swarm和Kubernetes比较类似,但是更加轻,具有的功能也较kubernetes更少一些。 总而言之使用swarm搭建集群是非常方便的,先看一下doc...

李谦的博客 4803

【ELK】最新版ELK日志搜集,过滤与展示,手把手教你搭建企业级ELK日志平台

ELFK是一套完整的日志集中处理方案。 E:ElasticSearck ES 分布式索引型非关系数据库 存储logstash输出的日志 全文检索引擎,保存的格式是json格式 L:logstash 基于java语言开发的,数据收集引擎。日志的收集,可以对数据进行过滤,分析,汇总,以标准格式输出 K:Kiabana 是es的可视化工具。对es存储的数据进行可视化展示,分析和检索。 F: FileBeat是一个轻量级日志采集器,Filebeat属于Beats家族的6个成员之一。

景天科技苑 7万+

ELK分布式日志平台搭建及其简单应用

文章目录一、ELK简介1、认识ELK2、ELK架构图3、ELFK架构ELFK架构图二、ELK分布式日志平台搭建三、ELK收集标准输入日志,并在web界面显示 作为运维人员,其价值不在于部署大量服务,而在于排错及服务性能优化,优化主要是考的是对服务配置及其参数的理解,而排错我们主要是借助日志文件,来完成的,早期我们借助sed、awk、grep三剑客在一般中小企业还是有很大的作用。但是在大企业的集群架...

一点一滴铺就人生 4027

阿里云日志服务实战:ELK替代方案深度解析

在当今数字化时代,日志管理和分析对于企业的运营和决策至关重要。ELK堆栈作为一种流行的日志管理解决方案,被广泛应用于各个领域。然而,它也存在一些局限性,如部署复杂、成本较高、维护难度大等。阿里云日志服务作为一种强大的云原生日志管理服务,提供了更简单、高效、低成本的日志解决方案。本文的目的是深入分析阿里云日志服务作为ELK替代方案的可行性和优势,并通过实战案例展示其具体应用。本文的范围涵盖了阿里云日志服务的核心概念、架构、工作原理、核心算法、数学模型、项目实战、实际应用场景、工具和资源推荐等方面。

AI云原生与云计算技术学院 1371

ELK基础搭建(基于centos7 docker部署)

ELK基础搭建(基于centos7 docker部署)ELK搭建基础需求vm虚拟机及centos7Docker安装ELK核心组件安装elasticsearch安装kibana安装logstash安装总结 ELK搭建基础需求 我的本机环境是win10,通过安装vm虚拟机安装的centos7系统 · win10系统 · vm虚拟机(centos7 最小版本安装即可) vm虚拟机及centos7 VM...

qq_37632894的博客 1062

Vue3项目实战:用vue-print-nb搞定多页表格打印(附样式不丢失解决方案)

本文详细介绍了在Vue3项目中,如何利用vue-print-nb插件解决Element Plus多页表格打印的样式丢失与分页错乱等核心难题。通过分离打印视图、编写专用CSS控制分页行为、以及深入理解浏览器打印原理,提供了一套从基础配置到高级技巧的完整企业级打印解决方案,确保打印输出专业可靠。

linux的博客 1233

从Transformer到蛋白质结构预测:手把手解读ESM系列模型的核心原理与实战价值

本文深入解析了ESM系列模型如何将Transformer架构创新应用于蛋白质结构预测,揭示了其从氨基酸序列到三维结构的高效预测机制。通过掩码语言模型预训练和注意力机制,ESM模型不仅捕捉蛋白质序列的远程相互作用,还在蛋白质工程改造、药物发现等领域展现出巨大实战价值,显著提升了结构预测速度和精度。

weixin_28744423的博客 320

阿里云实验基于Docker搭建ELK 详细版

,这个是因为在elasticsearch中还没有任何有关logstash-*格式相关的数据,所以这里才提示报错,可以暂时忽略。可以看到elasticsearch和logstash都有自己的jvm.options。修改etc文件夹中的sysctl.conf文件,把vm.max_map_count修改为262144。创建logstash配置文件,在相关目录下创建logstash.conf配置文件。发现这次实验的实验手册写得不够详细,就进行了一个补充。启动elasticsearch容器,看到本次容器名称。

weixin_62428841的博客 300

空频、空时、空域、时域、频域抗干扰介绍

1、时域抗干扰:对时间域序列进行滤波,滤波系数h(n),采样序列不断进行输入与滤波系数卷积计算,得到响应输出;例如常用的FIR和IIR滤波器。 对于多窄带干扰噪声源和连续波干扰源有较好的处理效果,还可以解决多径问题; 可以通过在接收机前端处理中增加一个嵌入式块实现; 2、频域抗干扰:接收机不容易受到相对于接收机频带以外的强功率干扰; 通常为带通滤波和阻带滤波, 适用于窄带干扰噪声源,连续波干扰源以及较强的频带外干扰噪声源, 3、空域抗干扰:通过多个自适应天线按照特定组合成天线阵列,波束成形,针对

qq_43517907的博客 7308

ELK搭建

1.服务器 使用阿里云服务器(方便),抢占式实例(便宜),4核16G,系统选择centos7.4/64位(好用)。购买地址:https://ecs-buy.aliyun.com/ 我们只是测试学习使用,把端口权限全开就行(不然外网访问不了),安全组配置那里添加如下: 2.下载ELK的包: 下载地址:https://www.elastic.co/downloads 下载最新版的、linux服务器能使...

qq_20764467的博客 188

高德地图爬虫

高德地图爬虫 工具:Pycharm,win10,Python3.6.4 1.需求分析 这篇爬虫和上一篇百度地图爬虫要求一样,百度地图爬虫我发现有一个auth参数会一直变化,一旦变化则获取的数据是不准确的,所以我上高德地图看了一下,高德地图没有这个反爬机制。但是高德地图大概爬取120个页面就会跳一次验证码,我这里是通过换IP解决这个问题的。 2.数据准备 同样我们需要全国地级市信息,用之前...

123的博客 1万+

LVI-SAM实战:如何在Ubuntu20.04上快速复现激光-视觉-惯性里程计系统

本文详细解析了在Ubuntu 20.04环境下部署和优化LVI-SAM激光-视觉-惯性里程计系统的全流程。从环境配置、依赖安装到源码编译和实战调参,提供了完整的解决方案和性能优化策略,帮助开发者快速实现厘米级精度的实时位姿估计。

m3n5b7v8c9x的博客 1048

ELK Elasticsearch 集群部署

ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案,将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具配合使用, 完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。●ElasticSearch:是基于 Lucene(一个全文检索引擎的架构)开发的分布式存储检索引擎,用来存储各类日志。Elasticsearch 是用 Java 开发的,可通过 RESTful Web 接口,让用户可以通过浏览器与 Elasticsearch 通信。

abandon的博客 1136

基于 Simulink 的 PFC + LLC 级联系统联合仿真与优化实战教程

摘要:本教程详细介绍了2kW级AC-DC变换器建模方法,采用"BoostPFC+LLC谐振变换器"组合架构。重点解析了双级系统的核心控制策略:前级BoostPFC实现功率因数校正(PF>0.95),后级LLC通过变频调制(PFM)实现高效能量传输。教程包含四大关键步骤:PFC建模与控制、LLC参数计算与实现、母线电容优化设计以及系统联合调试,特别针对级联系统常见的母线电容震荡问题提供了解决方案。同时给出了仿真波形分析指南和避坑建议,包括代数环处理、仿真步长设置等实用技巧,为新能源车

MHD0815的博客 121

ELK搭建教程(全过程)

1.服务器 使用阿里云服务器(方便),抢占式实例(便宜),4核16G,系统选择centos7.4/64位(好用)。购买地址:https://ecs-buy.aliyun.com/ 我们只是测试学习使用,把端口权限全开就行(不然外网访问不了),安全组配置那里添加如下: 2.下载ELK的包: 下载地址:https://www.elastic.co/downloads 下载最新版的、linux服务...

我不是蒸鱼的博客 2180

【目标检测】全局上下文感知的详解

目标检测中的全局上下文感知(Global Context Awareness)​是指模型在定位和识别目标时,能够有效利用图像中全局或大范围的上下文信息(如场景语义、目标间关系、空间布局等),而不仅仅依赖局部特征。这种能力显著提升了检测的鲁棒性,尤其是在复杂场景(如遮挡、小目标、密集目标)中表现突出。

浩瀚之水的专栏 650

【Com通信】Com模块的事件帧发送及周期报文的快慢发送机制

Com模块的事件帧发送及周期报文的快慢发送机制

qq_36056498的博客 2336
上一篇: Spark学习之RDD的概念
下一篇: HBase regions分布不均匀的解决
Ronney-Hua
博客等级 码龄10年 48粉丝 74原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值