最新 docker下整合ELK ElasticSearch+filebeat+logstash+kibana（版本7.14.0）

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本文介绍了在CentOS 7和Docker 20.x环境下，如何搭建和配置ELK Stack（Elasticsearch 7.14.0、Logstash、Kibana、Filebeat）来收集、过滤和分析日志。通过Docker镜像下载、配置文件编辑和端口映射，一步步详细展示了从Elasticsearch的启动到Kibana的可视化展示，最后通过Filebeat收集日志并发送到Logstash，实现了日志管理的完整流程。

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环境与前言

centos7.x docker 20.x elk+filebeat 统一是7.14.0 本人大三，在一家小公司实习，最近公司里发版测试环境使用docker,觉得是时候学习一下docker了于是学习了一下docker 不得不说上手之后很香。推荐到菜鸟教程学习，连接：Docker教程。学习完了部署了一下elk，也是在实习的时候接触到的，elk可以收集过滤分析日志，学习了一下。附上官网连接：ElasticSearch: 权威指南 Logstash 文档 Kibana 文档 Filebeat 文档目前来说我只是单纯的使用，没有太过认真的去攻读这些文档，我只读了我用到的和一些配置的章节。以后有时间在慢慢学习下去吧，对这一块还算有点兴趣。

架构简介

简介与他们之间的联系

Elasticsearch : 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。
Logstash : 是免费且开放的服务器端数据处理管道，能够从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的“存储库”中。
Kibana : 是一个免费且开放的用户界面，能够让您对 Elasticsearch 数据进行可视化，并让您在 Elastic Stack 中进行导航。您可以进行各种操作，从跟踪查询负载，到理解请求如何流经您的整个应用，都能轻松完成。
Filebeat : 无论是从安全设备、云、容器、主机还是 OT 进行数据收集，Filebeat 都将为您提供一种轻量型方法，用于转发和汇总日志与文件，让简单的事情不再繁杂。

联系草图：

描述：通过filebeat从文件控制台等日志源中收集日志，发送给logstash,logstash进行过滤存储到elasticsearch,kibana重elasticsearch中读取数据进行分析处理等。

个人认为日志这东西是非常重要的，开发过程中程序跑不完善的日志可以快速排查定位错误原因。线上就更不用说了，没有错误日志咋死的都不知道。用过log4j的都说好，本次实验就使用log4j将日志输出到文本中。然后通过filebeat收集日志,再通过filebeat输出到logstash，logstash有过滤的能力,在通过logstash输出到elasticsearch进行存储，在通过Kibana查看分析什么的。废话讲完下面开始操作。