目录

一    实验环境

二    ELK Elasticsearch 集群部署（在Node1、Node2节点上操作）

 1，环境准备

2,  部署 Elasticsearch 软件(node1 node2)

2.1安装es

2.2设置开机自启

2.3修改 elasticsearch主配置文件（先备份）

2.4   创建数据存放路径并改属主，属组

2.5 启动elasticsearch是否成功开启

2.6  查看节点信息

3， 安装 Elasticsearch-head 插件（node1）

3.1 为什么要安装 Elasticsearch-head 插件

3.2 Elasticsearch-head 插件 是什么

3.3 编译安装 node

3.4  安装 phantomjs（前端的框架）

3.5 安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具

3.6  修改 Elasticsearch 主配置文件

3.7 启动 elasticsearch-head 服务

4， 通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息

5，测试Elasticsearch-head 的作用 （插入索引）

三      ELK Logstash 部署（在 Apache 节点99机器上操作） 

1，Logstash 作用

2，准备环境

3， 安装logstash

4，测试 Logstash

4.1  定义输入和输出流（基本测试）

4.2   使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器

4.3   使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中

5，定义 logstash配置文件

5.1， logstash配置文件组成

5.2 logstash配置文件 语法

5.3 修改 Logstash 配置文件

四     ELK Kiabana 部署（在 Node1 节点上操作）

1，安装kiabana

2, 修改配置文件

3，启动 Kibana 服务

4，验证 Kibana

五    搭建一台完整的elk

1，在logstash节点（99机器）写子配置文件

2，绝对路径启动logstash -f 指定配置文件

3，验证elk 框架是否成功

六   总结

1，ELK日志分析系统

2,Elasticsearch

3, logstash

4,Kibana

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一    实验环境

Node1节点（2C/4G）：node1/192.168.217.77                    Elasticsearch  Kibana
Node2节点（2C/4G）：node2/192.168.217.88                    Elasticsearch
Apache节点：                apache/192.168.217.99                  Logstash  Apache
 

二    ELK Elasticsearch 集群部署（在Node1、Node2节点上操作）

 1，环境准备

关闭防火墙

改主机名

配置域名解析

查看java 环境 （生产环境建议使用jdk）

2,  部署 Elasticsearch 软件(node1 node2)

2.1安装es

2.2设置开机自启

2.3修改 elasticsearch主配置文件（先备份）

代码如下：

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--17--取消注释，指定集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
--23--取消注释，指定节点名字：Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.name: node1
--33--取消注释，指定数据存放路径
path.data: /data/elk_data
--37--取消注释，指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch/
--43--取消注释，改为在启动的时候不锁定内存
bootstrap.memory_lock: false
--55--取消注释，设置监听地址，0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
--59--取消注释，ES 服务的默认监听端口为9200
http.port: 9200
--68--取消注释，集群发现通过单播实现，指定要发现的节点 node1、node2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]

没有问题，scp 传给 node2 (注意把node2的配置文件中的节点  改为node2)

2.4   创建数据存放路径并改属主，属组

2.5 启动elasticsearch是否成功开启

有点慢耐心等待一下

2.6  查看节点信息

浏览器访问  http://192.168.217.77:9200  、 http://192.168.217.88:9200 查看节点 Node1、Node2 的信息。

浏览器访问 http://192.168.217.77:9200/_cluster/health?pretty   http://192.168.217.88:9200/_cluster/health?pretty查看群集的健康情况，可以看到 status 值为 green（绿色）， 表示节点健康运行。

绿色：健康  数据和副本 全都没有问题
红色：数据都不完整
黄色：数据完整，但副本有问题

3， 安装 Elasticsearch-head 插件（node1）

3.1 为什么要安装 Elasticsearch-head 插件

使用上述方式查看群集的状态对用户并不友好，可以通过安装 Elasticsearch-head 插件，可以更方便地管理群集。
 

3.2 Elasticsearch-head 插件 是什么

Elasticsearch 在 5.0 版本后，Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装，需要使用npm工具（NodeJS的包管理工具）安装。
安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。
node：是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
phantomjs：是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI，可以理解为一个隐形的浏览器，任何基于 webkit 浏览器做的事情，它都可以做到。
 

3.3 编译安装 node

先安装 编译环境

 编译安装node   ./configure    make && make install  （有点慢 等一会）

3.4  安装 phantomjs（前端的框架）

PhantomJS 是一个基于 WebKit 渲染引擎的无头（headless）浏览器，即它是一个没有用户界面（UI）的浏览器环境

先解压 phantomjs 包

将可执行文件拷贝到 /usr/local/bin

3.5 安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具

解压Elasticsearch-head

进到这个包里 安装npm install

（npm install 是 Node.js 环境中的一个命令，用于安装项目所需的依赖包

在项目根目录下运行此命令时，npm 会做以下两件事之一：

​​​​

• 初始化新项目： 如果当前目录下不存在 package.json 文件，npm install 会创建一个新的空 package.json 文件，并将其设置为默认的 npm 初始化配置。这通常意味着生成一个简单的项目描述和初始的空白依赖列表。

• 安装依赖： 如果当前目录下已存在 package.json 文件，npm install 将读取该文件中定义的 dependencies 和（可选的）devDependencies 字段，然后下载并安装这些依赖包及其子依赖到本地的 node_modules 目录。这个过程也被称为“npm install”。）

3.6  修改 Elasticsearch 主配置文件

跨域问题
由于安全原因，Elasticsearch 默认可能不允许跨域访问。如果您在访问 Elasticsearch Head 时遇到跨域问题，需要在 Elasticsearch 配置文件（通常位于 elasticsearch.yml）中添加以下配置：

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

http.cors.enabled: true				#开启跨域访问支持，默认为 false
http.cors.allow-origin: "*"			#指定跨域访问允许的域名地址为所有

systemctl restart elasticsearch

3.7 启动 elasticsearch-head 服务

#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务，进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件，否则可能启动失败。

查看是否启动

4， 通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息

通过浏览器访问 http://192.168.217.77:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康。

5，测试Elasticsearch-head 的作用 （插入索引）

通过命令插入一个测试索引，索引为 index-demo，类型为 test。

代码如下;

curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo1/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'

这条 curl 命令的作用是向本地运行的 Elasticsearch 服务的 index-demo1 索引中，使用 PUT 方法更新或创建一个 ID 为 1、类型为 test 的文档。文档内容为一个包含 user 和 mesg 字段的 JSON 对象，并且请求期望接收格式化的 JSON 响应。

浏览器访问 http://192.168.217.77:9100/ 查看索引信息，可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本。
点击“数据浏览”，会发现在node1上创建的索引为 index-demo，类型为 test 的相关信息。

可以看到 索引类型

三      ELK Logstash 部署（在 Apache 节点99机器上操作） 

1，Logstash 作用

Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中，Logstash 部署在 Apache 服务器上，用于收集 日志信息并发送到 Elasticsearch。

2，准备环境

改主机名

安装Apahce服务（httpd）

查看java 环境

3， 安装logstash

解压压缩包

 做开机自启

做软连接

4，测试 Logstash

Logstash 命令常用选项：
-f：通过这个选项可以指定 Logstash 的配置文件，根据配置文件配置 Logstash 的输入和输出流。
-e：从命令行中获取，输入、输出后面跟着字符串，该字符串可以被当作 Logstash 的配置（如果是空，则默认使用 stdin 作为输入，stdout 作为输出）。
-t：测试配置文件是否正确，然后退出。

4.1  定义输入和输出流（基本测试）

logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }' 是一条运行 Logstash 的命令，用于快速搭建一个简单的数据处理管道。以下是对此命令的中文解释：

logstash: 这是命令本身，代表了 Elastic Stack 中用于收集、转换和输出日志和其他事件数据的工具。

-e (或 --config-string): 这是一个命令行选项，用于指定一个简短的 Logstash 配置字符串。这种方式适用于快速测试或临时运行简单的 Logstash 管道，而不必编写完整的配置文件。

'input { stdin{} } output { stdout{} }': 这是传递给 -e 选项的配置字符串，定义了一个基本的 Logstash 数据处理管道，由输入（input）和输出（output）两个阶段组成：

输入阶段 (input { ... }):

• stdin{}: 表示使用 stdin 输入插件。这个插件从标准输入（通常指键盘输入或管道传输）读取数据。当运行此命令时，您可以直接在终端中输入文本，这些文本将作为 Logstash 处理的数据源。

输出阶段 (output { ... }):

• stdout{}: 表示使用 stdout 输出插件。这个插件将 Logstash 处理后的数据输出到标准输出（通常指终端屏幕）。在本例中，经过 Logstash 处理的任何数据都会直接显示在终端上。

综上所述，这条命令启动了一个 Logstash 实例，其配置为从标准输入读取数据，经过内部处理（默认情况下，不做任何转换），然后将处理结果输出到标准输出。这是一个最基础的 Logstash 管道示例，常用于快速测试 Logstash 的功能或验证自定义过滤器规则。在实际使用中，Logstash 配置通常会更复杂，包含多个输入源、复杂的过滤规则以及多种输出目的地。

4.2   使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器

logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec=>rubydebug } }'
 

输入阶段 (input { ... }):

• stdin{}: 与之前相同，表示使用 stdin 输入插件，从标准输入读取数据。

输出阶段 (output { ... }):

• stdout{ codec=>rubydebug }: 这里仍然使用 stdout 输出插件，但添加了 codec 参数并赋值为 rubydebug。codec（编码器/解码器）在 Logstash 中用于定义数据的序列化和反序列化方式。具体到 rubydebug 编码器，它提供了详细的、易于阅读的输出格式，特别适用于调试。当使用 rubydebug 编码器时，Logstash 输出的数据将包含事件的元数据（如时间戳、事件类型等）以及事件的具体内容，以一种结构清晰、易于理解的方式展示。

综上所述，这条命令启动了一个 Logstash 实例，其配置与之前相似，但输出阶段使用了 rubydebug 编码器。这意味着从标准输入读取的数据在经过 Logstash 处理后，将被格式化为详细且易于阅读的形式输出到标准输出（终端屏幕）。这种配置尤其适用于开发和调试阶段，因为您可以直观地查看每个事件的完整结构和处理细节。在实际生产环境中，可能会选择更适合日志存储或分析需求的输出目的地和编码器，如将数据输出到 Elasticsearch 或使用更紧凑的 JSON 编码格式。

4.3   使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中

输入阶段 (input { ... }):

• stdin{}: 与之前相同，表示使用 stdin 输入插件，从标准输入读取数据。

输出阶段 (output { ... }):

• elasticsearch { hosts=>["192.168.217.77:9200"] }: 使用 elasticsearch 输出插件，将处理后的数据发送到指定的 Elasticsearch 服务器。这里的配置参数 hosts 指定了目标 Elasticsearch 服务器的地址和端口：

  Code

  1hosts => ["192.168.217.77:9200"]

  表示 Logstash 将连接到 IP 地址为 192.168.217.77、监听在端口 9200 的 Elasticsearch 实例。Logstash 会将从标准输入读取并处理过的数据作为事件发送到该 Elasticsearch 服务器，存储在相应的索引中。

综上所述，这条命令启动了一个 Logstash 实例，其配置为从标准输入读取数据，经过内部处理（默认情况下，不做任何转换），然后将处理结果发送到 IP 地址为 192.168.217.77、端口为 9200 的 Elasticsearch 服务器。这种配置适用于将数据持久化存储到 Elasticsearch 中，便于后续进行日志搜索、分析和可视化。在实际使用中，可能还需要根据需求配置其他输出参数，如索引名、文档类型（对于旧版本 Elasticsearch）、映射模板等。

 
//结果不在标准输出显示，而是发送至 Elasticsearch 中，可浏览器访问 http://192.168.10.13:9100/ 查看索引信息和数据浏览。

5，定义 logstash配置文件

5.1， logstash配置文件组成

Logstash 配置文件基本由三部分组成：input、output 以及 filter（可选，根据需要选择使用）。
input：表示从数据源采集数据，常见的数据源如Kafka、日志文件等
filter：表示数据处理层，包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等，支持正则表达式
output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。

5.2 logstash配置文件 语法

#格式如下：
input {...}
filter {...}
output {...}

 #在每个部分中，也可以指定多个访问方式。例如，若要指定两个日志来源文件，则格式如下：

input {
    file { path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"}
    file { path =>"/var/log/httpd/access.log" type =>"apache"}
}

5.3 修改 Logstash 配置文件

#修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中。
首先给httpd 的日志加  可读的权限

写 子配置文件

子配置文件如下：

input {
    file{
        path =>"/var/log/messages"						#指定要收集的日志的位置
        type =>"system"									#自定义日志类型标识
        start_position =>"beginning"					#表示从开始处收集
    }
}
output {
    elasticsearch {										#输出到 elasticsearch
        hosts => ["192.168.217.77:9200"]			#指定 elasticsearch 服务器的地址和端口
        index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}"					#指定输出到 elasticsearch 的索引格式
    }
}

重启   systemctl restart logstash 

浏览器访问 http://192.168.217.77:9100/ 查看索引信息

四     ELK Kiabana 部署（在 Node1 节点上操作）

1，安装kiabana

2, 修改配置文件

 代码如下：

vim /etc/kibana/kibana.yml
--2--取消注释，Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601

--7--取消注释，设置 Kiabana 的监听地址，0.0.0.0代表所有地址
server.host: "0.0.0.0"

--21--取消注释，设置和 Elasticsearch 建立连接的地址和端口
elasticsearch.url: "http://192.168.217.77:9200" 

--30--取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"

3，启动 Kibana 服务

4，验证 Kibana

浏览器访问 http://192.168.217.77:5601
第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引：

具体方法：

单击 “create” 按钮创建，单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
数据展示可以分类显示，在“Available Fields”中的“host”，然后单击 “add”按钮，可以看到按照“host”筛选后的结果

点击创建索引

输入对应的索引，注意要es 机器上有的！ kibana 只是显示es机器上有的

查看索引

五    搭建一台完整的elk

即有logstash 搜集httpd的 日志，输出到两台es 机器上，最后通过kiabana 人性化显示

1，在logstash节点（99机器）写子配置文件

目的：将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示

代码如下：

input {
    file{
        path => "/etc/httpd/logs/access_log"
        type => "access"
        start_position => "beginning"
    }
    file{
        path => "/etc/httpd/logs/error_log"
        type => "error"
        start_position => "beginning"
    }
}
output {
    if [type] == "access" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.217.77:9200"]
            index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
	if [type] == "error" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.217.77:9200"]
            index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}

2，绝对路径启动logstash -f 指定配置文件

/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf

3，验证elk 框架是否成功

首先浏览器访问 http://192.168.217.77:9100 查看索引是否创建

即es机器上   是否有httpd的日志   logstash是否把日志传给es节点

因为es 节点没有的话，   你kiabana 也看不到

再去浏览器访问 http://192.168.217.77:5601 登录 Kibana，单击“Create Index Pattern”按钮添加索引， 在索引名中输入之前配置的 Output 前缀 apache_access-*，并单击“Create”按钮。在用相同的方法添加 apache_error-*索引。
选择“Discover”选项卡，在中间下拉列表中选择刚添加的 apache_access-* 、apache_error-* 索引， 可以查看相应的图表及日志信息。

 

 

六   总结

1，ELK日志分析系统

一套基于Elasticsearch、Logstash、Kibana三个开源的日志收集、存储、检索和可视化的解决方案

elk可以帮助用户快速定位和分析应用程序的故障，监控应用程序的性能和安全性，以及提供丰富的数据分析和展示功能。

2,Elasticsearch

Elasticsearch 是一个分布式和搜索和分析引擎，它可以对各种类型的数据进行近实时的索引和查询，支持高可用和水平扩展性

3, logstash

logstash:是一个数据处理管道，它可以从多个来源采集数据，对数据进行过滤、转换和增强，然后将数据发送到Easticsearch或者其他的目的地

4,Kibana

Kibana:是一个针对Elasticsearch的数据可视化平台，它可以通过各种图表、仪表盘和地图来展示和探索Elasticsearch中的数据