elk在宝塔中的简单部署和使用

ELK是什么？了解elk

"ELK" 是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三个开源软件的首字母缩写。这三个软件一起常被称为 "ELK Stack" 或 "Elastic Stack"。它们主要用于日志管理和分析，提供了强大的数据搜索、分析和可视化功能。

Elasticsearch：一个分布式搜索和分析引擎，能够实时处理大数据量，提供强大的全文搜索功能。
Logstash：一个数据收集引擎，可以从各种来源收集数据，进行过滤和转换，然后将数据发送到存储库（如 Elasticsearch）。
Kibana：一个数据可视化平台，允许用户通过图表和图形查看和分析存储在 Elasticsearch 中的数据。

这些工具组合在一起，为用户提供了一个强大的平台，用于实时搜索、分析和可视化日志数据。

每个工具都是单独存在的而不会互相影响，在实际使用中，需要将三者分别运行，并打通整个流程。

名词介绍：

elastic中的索引：是一个逻辑命名空间，包含一组相关的文档，类似于传统关系型数据库中的数据库。

es中的文档：是 Elasticsearch 中存储的基本数据单元，表示一条记录或一项数据，类似于数据库中的一行。

字段（Field）:文档由若干字段组成，每个字段有一个字段名和字段值，字段值可以是多种类型，如字符串、数字、日期等。

详细来说：

整个日志的收集流程为：先通过logstash（或其他工具代替收集数据，例如轻量级的filebeat，可以适用于大多数情况，也可根据实际情况可以选择不同的收集工具), 收集多种不同格式的数据，并转换成es可以分辨的格式（如json）存入es中指定的索引中，然后通过kibana就可以查看es中收到的数据。

具体实现（我的配置是linux服务器宝塔操作，项目运行时日志是存放在txt文件中，搭建elk（没有用l而是filebeat）在同一台服务器上对项目日志进行查看）：

首先进行软件的安装：

shell 复制代码

docker pull elasticsearch:7.12.0
docker pull kibana:7.12.0
docker pull logstash:7.12.0

一定要注意，软件版本要统一；（也可以使用wget命令下载我用的是fliebeat）

然后使用docker images查看镜像是否拉取成功；

第三步：创建一个容器网络：（使在不同容器中的应用可以通过容器网络互相通信）

shell 复制代码

docker network create elk_network

前置工作结束：

elastic

开始启动软件：

启动es

shell 复制代码

docker run -itd --name elasticsearch --net elk_network -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node"  -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx512m" elasticsearch:7.12.0

复制容器镜像文件（用于文件映射）

shell 复制代码

docker cp elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml /home/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
docker cp elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins /home/elasticsearch/plugins
docker cp elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/data /home/elasticsearch/data
docker cp elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/logs /home/elasticsearch/logs

不知道docker中文件映射是什么意思的可以去了解一下，不使用而直接去指定镜像中修改配置文件也是可以的（演示中并没有使用）

若使用的是宝塔，可以直接在docker中进入镜像目录对原文件进行修改：

修改elasticsearch.yml的配置：文件中加上：

yml 复制代码

xpack.security.enabled: true
xpack.security.audit.enabled: true
xpack.license.self_generated.type: basic
xpack.security.transport.ssl.enabled: true

重启es

然后在elasticsearch/bin目录下打开终端，运行：

shell 复制代码

./elasticsearch-setup-passwords  interactive

会进入初始化密码：请记住自己设置的密码

kibana

首先启动kibana

shell 复制代码

docker run -d --name kibana --net elk_network -p 5601:5601 -e "ELASTICSEARCH_HOSTS=http://[elasticsearch启动ip地址]:9200" kibana:7.12.0

ip地址填写自己服务器的地址。

shell 复制代码

docker cp kibana:/usr/share/kibana/config/kibana.yml /home/kibana/config/kibana.yml

复制镜像用于文件映射或直接进入配置文件中修改

修改配置文件信息：

elasticsearch.username: "elastic"
elasticsearch.password: [es密码]

重启kibana

下载filebeat

直接使用wget下载：

shell 复制代码

# 进入文件夹
cd /opt/elk/
# 下载
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-8.8.1-linux-x86_64.tar.gz
# 解压文件
tar -zxvf filebeat-8.8.1-linux-x86_64.tar.gz 
# 重命名
mv filebeat-8.8.1-linux-x86_64  filebeat

进入到filebeat目录下，创建对应的配置文件

filebeat配置文件默认在etc/filebeat文件夹下：

进入：filebeat.yml修改配置文件：

我的这个项目是将日志存放在项目下文件夹中，所以需要指定文件位置为：

filebeat.inputs:
- type: filestream
  id: my-filestream-id
  enabled: true
  paths:
    - /www/wwwroot/campus_forum/logs/*.log
  index: "campus"

配置filebeat模版的路径和重新加载设置：

filebeat.inputs:
- type: filestream
  id: my-filestream-id
  enabled: true
  paths:
    - /www/wwwroot/campus_forum/logs/*.log
  index: "campus"

配置输出到elastic的设置

output.elasticsearch:
  hosts: ["localhost:9200"]
  username: "elastic"
  password: "123456"

配置处理器：（不能多打空格）

processors:
  - add_host_metadata:
      when.not.contains.tags: forwarded
  - add_cloud_metadata: ~
  - add_docker_metadata: ~
  - add_kubernetes_metadata: ~
  - decode_json_fields:
      fields: ["message"]
      target: ""
      overwrite_keys: true

配置完成后保存退出。

启动filebeat：

sh 复制代码