[2.1 Elasticsearch 核心概念](#2.1 Elasticsearch 核心概念)
[2.1.1 接近实时(NRT)](#2.1.1 接近实时(NRT))
[2.1.2 cluster集群](#2.1.2 cluster集群)
[2.1.3 Node节点](#2.1.3 Node节点)
[2.1.4 index索引](#2.1.4 index索引)
[2.1.5 类型（type）](#2.1.5 类型（type）)
[2.1.6 文档（document)](#2.1.6 文档（document))
[2.1.7 分片和副本(shards & replicas)](#2.1.7 分片和副本(shards & replicas))
[2.2 Logstash主要组件](#2.2 Logstash主要组件)
[2.3 Kibana 主要功能](#2.3 Kibana 主要功能)
[三、 工作原理](#三、 工作原理)
[四、部署ELK Elasticsearch](#四、部署ELK Elasticsearch)
[4.1 环境准备与配置](#4.1 环境准备与配置)
[4.2 配置Elasticsearch](#4.2 配置Elasticsearch)
[4.3 安装Elasticsearch-head插件](#4.3 安装Elasticsearch-head插件)
[五、ELK Logstash部署](#五、ELK Logstash部署)
一、概念
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。
（1）Elasticsearch是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大容量的日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。
（2）Logstash：作为数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置,一般会发送给 Elasticsearch。
Logstash 由 Ruby 语言编写，运行在 Java 虚拟机（JVM）上，是一款强大的数据处理工具， 可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash 具有强大的插件功能，常用于日志处理。
input（数据采集） filter（数据过滤） output(数据输出)
（3）Kiabana：Kibana 通常与 Elasticsearch 一起部署，Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 提供图形化的 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据，可以用来汇总、分析和搜索重要数据。
（4）扩展：
1）Filebeat：轻量级的开源日志文件数据搜集器。通常在需要采集数据的客户端安装 Filebeat，并指定目录与日志格式，Filebeat 就能快速收集数据，并发送给 logstash 进或是直接发给 Elasticsearch 存储，性能上相比运行于 JVM 上的 logstash 优势明显，是对它的替代。常应用于 EFLK 架构当中。（行解析）
2）缓存/消息队列（redis、kafka、RabbitMQ等）：可以对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲，这样的缓冲可以一定程度的保护数据不丢失，还可以对整个架构进行应用解耦。
3）Fluentd：是一个流行的开源数据收集器。由于 logstash 太重量级的缺点，Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题，随后就有 Fluentd 的出现。相比较 logstash，Fluentd 更易用、资源消耗更少、性能更高，在数据处理上更高效可靠，受到企业欢迎，成为 logstash 的一种替代方案，常应用于 EFK 架构当中。在 Kubernetes 集群中也常使用 EFK 作为日志数据收集的方案。
在 Kubernetes 集群中一般是通过 DaemonSet 来运行 Fluentd，以便它在每个 Kubernetes 工作节点上都可以运行一个 Pod。 它通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据，然后将数据传递到 Elasticsearch 集群，在该集群中对其进行索引和存储。
二、详解
2.1 Elasticsearch 核心概念
2.1.1 接近实时(NRT)
elasticsearch是一个接近实时的搜索平台，这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟（通常是1秒)
2.1.2 cluster集群
ES是一个分布式的系统。
一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有你整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。其中一个节点为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，并提供跨节点的联合索引和搜索的功能。集群有一个唯一性标示的名字，默认是elasticsearch，集群名字很重要，每个节点是基于集群名字加入到其集群中的。因此，确保在不同环境中使用不同的集群名字。
---个集群可以只有一个节点。强烈建议在配置elasticsearch时，配置成集群模式。es具有集群机制，节点通过集群名称加入到集群中，同时在集群中的节点会有一个自己的唯一身份标识（自己的名称)
2.1.3 Node节点
就是集群中的一台服务器。
节点就是一台单一的服务器，是集群的一部分，存储数据并参与集群的索引和搜索功能。像集群一样，节点也是通过名字来标识，默认是在节点启动时随机分配的字符名。当然，你可以自己定义。该名字也很重要，在集群中用于识别服务器对应的节点。
节点可以通过指定集群名字来加入到集群中。默认情况，每个节点被设置成加入到elasticsearch集群。如果启动了多个节点，假设能自动发现对方，他们将会自动组建一个名为elasticsearch的集群。
2.1.4 index索引
一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引、一个产品目录的索引、还有一个订单数据的索引。一个索引用一个名字来标识（必须全部是小写字母组合），并且当我们要对相应的索引中的文档进行索引、收缩、更新和删除的时候，都要用到这个名字。在一个集群中，可以定义多个索引。（索引相对于关系型数据库的库）
类型相对于关系型数据库的表 ------》索引(库)-》类型(表)-》文档(记录)
2.1.5 类型（type）
类型（type）在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类分区，其寓意完全由你来定义。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如：我们假设运营一个博客平台并且将所有的数据存储到一个索引中，在这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义一个类型，也可以为评论数据定义另一个类型。（类型相对于关系型数据库的表）
2.1.6 文档（document)
文档就是最终的数据了，可以认为一个文档就是一条记录。是ES里面最小的数据单元，就好比表里面的一条数据
2.1.7 分片和副本(shards & replicas)
在实际情况下，索引存储的数据可能超过单个节点的硬件限制。如一个10亿文档需1TB空间可能不适合存储在单个节点的磁盘上或者从单个节点搜索请求太慢了。为了解决这个问题，elasticsearch提供将索引分成多个分片的功能。当在创建索引时，可以定义想要分片的数量。每一个分片就是一个全功能的独立的索引，可以位于集群中任何节点上。
2.2 Logstash主要组件
shipper：日志收集者，负责监控本地日志文件的变化，及时把日志文件的最新内容收集起来。通常，远程代理端(agent)只需要运行这个组件即可
indexer：日志存储者，负责接收日志并写入到本地文件
broker：日志hub，负责连接多个shipper和多个indexer
search and storage：允许对事件进行搜索和存储
web interface：基于Web的展示界面
以上组件在Logstash架构中可以独立部署，因此提供了很好的集群扩展性。
2.3 Kibana 主要功能
（1）Elasticsearch无缝之集成。Kibana架构为Elasticsearch定制，可以将任何结构化和非结构化数据加入Elasticsearch索引。Kibana还充分利用了Elasticsearch强大的搜索和分析功能。
（2）整合数据：Kibana能够更好地处理海量数据，并据此创建柱形图、折线图、散点图、直方图、饼图和地图。
（3）复杂数据分析：Kibana提升了Elasticsearch分析能力，能够更加智能地分析数据，执行数学转换并且根据要求对数据切割分块。
（4）让更多团队成员受益：强大的数据库可视化接口让各业务岗位都能够从数据集合受益。
（5）接口灵活，分享更容易：使用Kibana可以更加方便地创建、保存、分享数据，并将可视化数据快速交流。
（6）配置简单：Kibana的配置和启用非常简单，用户体验非常友好。Kibana自带Web服务器，可以快速启动运行。
（7）可视化多数据源：Kibana可以非常方便地把来自Logstash、ES-Hadoop、Beats或第三方技术的数据整合到Elasticsearch，支持的第三方技术包括Apache Flume、Fluentd等。
（8）简单数据导出：Kibana可以方便地导出感兴趣的数据，与其它数据集合并融合后快速建模分析，发现新结果。
三、 工作原理
（1）在所有需要收集日志的服务器上部署Logstash；或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上，在日志服务器上部署 Logstash。
（2）Logstash 收集日志，将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中。
（3）Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。
（4）Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表，并进行前端数据的展示。
四、部署ELK Elasticsearch
4.1 环境准备与配置
systemctl stop firewalld
setenforce 0
#更改主机名、配置域名解析、查看Java环境
Node1节点：hostnamectl set-hostname node1
Node2节点：hostnamectl set-hostname node2
logstash节点 hostnamectl set-hostname logstash
vim /etc/hosts
192.168.133.10 node1
192.168.133.20 node2
192.168.133.30 logstash
注：版本问题
java -version #如果没有安装，yum -y install java
openjdk version "1.8.0_131"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b12, mixed mode)
建议使用jdk
4.2 配置Elasticsearch
(1）安装elasticsearch---rpm包
#上传elasticsearch-5.5.0.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm
（2）加载系统服务
systemctl daemon-reload
systemctl enable elasticsearch.service
（3）修改elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
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"]
grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
（4）创建数据存放路径并授权
mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/
（5）启动elasticsearch是否成功开启
systemctl start elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200
（6）查看节点信息
浏览器访问 http://192.168.133.10:9200 、 http://192.168.133.20:9200 查看节点 Node1、Node2 的信息。
浏览器访问 http://192.168.133.10:9200/_cluster/health?pretty 、 http://192.168.10.14:9200/_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
浏览器访问 http://192.168.133.10:9200/_cluster/state?pretty 检查群集状态信息。
#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。
4.3 安装Elasticsearch-head插件
（1）编译安装 node
#上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c++ make -y
cd /opt
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz
cd node-v8.2.1/
./configure
make && make install
（2）安装 phantomjs（前端的框架）
#上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到
cd /opt
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
cp phantomjs /usr/local/bin
（3）安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具
#上传软件包 elasticsearch-head.tar.gz 到/opt
cd /opt
tar zxvf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm install
（4）修改 Elasticsearch 主配置文件
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
--末尾添加以下内容--
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.service
（5）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。
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start &
> elasticsearch-head@0.0.0 start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt server
Running "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100
#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100
（6）通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息
通过浏览器访问 http://192.168.133.10:9100/ 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。
（7）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。
//输出结果如下：curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo1/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'
{
"_index" : "index-demo",
"_type" : "test",
"_id" : "1",
"_version" : 1,
"result" : "created",
"_shards" : {
"total" : 2,
"successful" : 2,
"failed" : 0
},
"created" : true
}
浏览器访问 http://192.168.133.10:9100/ 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。
五、ELK Logstash部署
1．安装Apahce服务（httpd）
yum -y install httpd
systemctl start httpd
2．安装logstash
#上传软件包 logstash-5.5.1.rpm 到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm
systemctl start logstash.service
systemctl enable logstash.service
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/
3．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。
定义输入和输出流：
#输入采用标准输入，输出采用标准输出（类似管道）
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'
......
www.baidu.com #键入内容（标准输入）
2020-12-22T03:58:47.799Z node1 www.baidu.com #输出结果（标准输出）
www.sina.com.cn #键入内容（标准输入）
2017-12-22T03:59:02.908Z node1 www.sina.com.cn #输出结果（标准输出）
//执行 ctrl+c 退出
#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 } }'
......
www.baidu.com #键入内容（标准输入）
{
"@timestamp" => 2020-12-22T02:15:39.136Z, #输出结果（处理后的结果）
"@version" => "1",
"host" => "apache",
"message" => "www.baidu.com"
}
#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.10.13:9200"] } }'
输入 输出 对接
......
www.baidu.com #键入内容（标准输入）
www.sina.com.cn #键入内容（标准输入）
www.google.com #键入内容（标准输入）
//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。
4．定义 logstash配置文件
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。
#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"}
}
#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。
chmod +r /var/log/messages #让 Logstash 可以读取日志
vim /etc/logstash/conf.d/system.conf
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 => ["192.168.133.10:9200"] #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
}
}
systemctl restart logstash.service
浏览器访问 http://192.168.133.10:9100/ 查看索引信息
