海量可视化日志分析平台之ELK搭建

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　　ELK是什么？ 
E=ElasticSearch ，一款基于的Lucene的分布式搜索引擎，我们熟悉的github，就是由ElastiSearch提供的搜索，据传已经有10TB+的数据量。 
L=LogStash ， 一款分布式日志收集系统，支持多输入源，并内置一些过滤操作，支持多输入元 
K=Kibana ， 一款配合ElasticSearch的web可视化界面，内置非常各种查询，聚合操作，并拥有漂亮的图形化展示功能 

为什么要用ELK？ 

在实际应用中，我们的日志是非常重要的，它通常会记录一些比较重要的信息，如应用程序的log记录的error，warn级别的log，通常在量小的情况下，我们可以直接vi+awk+sed+grep定位原因，在量大的时候，这种方式就捉襟见肘了，而且我们还要各种聚合，或者基于异常多个关键词的搜索，并有且，或，交，并，差，补，排序等一些操作，而且相应速度必须给力，如果线上环境出了故障，能够立刻准确定位，ELK就是高手，在百万大军中取上将首级，犹如探囊取物，所以这时候ELK就非常适合了，当然除此之外，ELK也经常在运维工作中大放光彩，在应用级别的实时监控，非常适合一些重要核心服务的预警。 


ELK如何安装搭建？ 

环境要求： 
Linux系统：Centos7 




Java版本：JDK1.8 

 


ELK均为最新版本： 

 



（1）ElasticSearch1.7.2 基于Lucene4.10.4的版本 

 

（2）Logstash1.5.4 

 


（3）Kibana4.1.2 

 



集群拓扑： 

ElasticSearch 3台机器： 
集群名：search 
机器名+es节点名     =>         ip地址 
h1                 =>         192.168.1.120 
h2                 =>         192.168.1.121 
h3                 =>         192.168.1.122 

Logstash    192.168.1.120 
Kibana       192.168.1.120 


下载： 
elasticsearch： wget  https://download.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.7.3.tar.gz 
logstash       ： wget  https://download.elastic.co/logstash/logstash/logstash-1.5.4.tar.gz 
kibana          ： wget  https://download.elastic.co/kibana/kibana/kibana-4.1.2-linux-x64.tar.gz 


一： 安装elasticsearch集群： 

（1）解压到指定目录 
（2）配置elasticsearch.yml里面，集群名字和节点名字，如果不配置默认集群名为elasticsearch，节点名随机生成一个 
（3） 在线安装head和bigdisk插件 
直接在elasticsearch的根目录下，分别输入： 
bin/plugin --install mobz/elasticsearch-head  安装head 
bin/plugin --install lukas-vlcek/bigdesk  安装bigdesk 

（4）scp分发安装完毕后的elasticsearch 
（5）依次启动各个机器上的elasticsearch 
（6）head显示如下： 







（7）bigdisk显示如下： 










二：安装logstash 

（1）解压到指定目录 
（2）在根木下新建一个conf目录，在里面新建一个配置文件first.conf 

 

（3）启动logstash 
执行命令： bin/logstash -f conf/first.conf 





三：安装kibana 
（1）解压到指定目录 
（2）在根目录执行bin/kibana直接启动 
（3）访问http://192.168.1.120:5601/ 配置一个ElasticSearch索引 
（4）在logstach里面添加数据 

 


（5）查看图表：刚新加的数据 






四： 至此，ELK组件已经安装完毕，带图形化界面的简单日志查询分析系统就搞定了 

本篇只是一个简单的入门例子，如需深入可以研究elastic的官网文档： 
https://www.elastic.co/guide/index.html 
　　http://qindongliang.iteye.com/blog/2250776