Windows环境下ELK日志分析学习实战总结（单节点elasticsearch）

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1.按照顺序安装elasticsearch、logstash与kibana，要求版本号相同。

2.elasticsearch安装后的配置：添加一个elasticsearch-head插件[1]，方便查看日志与添加索引。

3.logstash安装后的配置：在logstash的目录config文件夹下，新建一个logstash.config文件，写入[2]：

# Logstash configuration for creating a simple
# Logstash -> Elasticsearch pipeline.

input{
	file{
		path => "D:/CODE/logGenerator/logFile.txt"
		start_position => "beginning"
	}
}
filter
{
	grok{
		match => {"message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:log-level}-%{GREEDYDATA:message}"}
	}
	date{
		match => ["timestamp", "ISO8601"]
	}
}
output{
	elasticsearch{
		hosts => ["http://localhost:9200"]
		index => "my_log_index"
	}
	stdout{codec => rubydebug}
}

注：这里面有个大BUG，input中file路径，在windows下一定不要写成反斜杠“\”[3]，惨痛教训！！！

4.kibana安装后的配置：打开config/kibnana.yml中以下三条注释，便于kibana找到elasticsearch中的内容。

server.port: 5601
server.host: "localhost"
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]

5.logstash从文件中采集的日志信息如何输入到elasticsearch中?

我们已经在logstash.config中指定了输出到elasticsearch中"my_log_index"的索引里面，因此剩下的就是使用elasticsearch-head新建一个"my_log_index"索引：

6.模拟日志生成Python代码[2]：

import logging
import random

logging.basicConfig(filename="logFile.txt",
                    filemode='a',
                    format='%(asctime)s %(levelname)s-%(message)s',
                    datefmt='%Y-%m-%d %H:%M:%S')
for i in range(0, 100):
    x = random.randint(0, 2)
    if (x == 0):
        logging.warning('Log Message')
    elif (x == 1):
        logging.critical('Log Message')
    else:
        logging.error('Log Message')

7.启动各项服务：

PS D:\ELK\elasticsearch-7.17.0> .\bin\elasticsearch.bat
PS D:\ELK\elasticsearch-head> npm run start
PS D:\ELK\logstash-7.17.0> ./bin/logstash -f ./config/logstash.conf
PS D:\ELK\kibana-7.17.0-windows-x86_64\bin> .\kibana.bat

从上到下依次是elasticsearch、es-head、logstash和kibana，其中kibana启动很慢，多等会儿就好了。

8.运行上文脚本，不断模拟日志生成。

9.kibana使用[4]：

打开浏览器进入http://localhost:5601/