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Filebeat
是一个轻量级的开源日志文件和数据收集器,由 Elastic 公司开发,用于采集、解析和发送日志数据。在 Kubernetes 中,Filebeat通常用于采集容器日志,并将其发送到中央日志存储、分析或搜索工具,如 Elasticsearch、Logstash 或 Fluentd。
以下是 Filebeat
在 Kubernetes
中日志采集的工作原理:
Filebeat
容器部署:首先,在 Kubernetes
集群中创建一个或多个 Filebeat
容器的 Pod
。这些 Pod
可以位于同一节点上,也可以分布在多个节点上,具体取决于您的部署方式和需求。
Filebeat
配置文件:每个 Filebeat
容器需要一个配置文件,该文件定义了 Filebeat
要监视的日志源、采集策略、日志过滤规则和目标输出等。配置文件通常以 YAML
格式定义。
Kubernetes ConfigMap
:Filebeat
配置文件通常存储在 Kubernetes ConfigMap
中。ConfigMap
是 Kubernetes
中的资源,用于存储配置数据,以便它可以被多个容器访问。Filebeat
容器将挂载包含配置文件的 ConfigMap
,并将其用作配置源。
Filebeat
启动:Filebeat
容器启动后,它会读取配置文件并按照配置定义的规则开始采集日志。这包括监视容器的日志文件、容器日志目录或其他数据源。
日志采集和解析:Filebeat
会定期扫描配置的日志源,并将新的日志行采集到内部队列中。它还可以对采集的日志进行解析,以提取有用的信息,如时间戳、日志级别、标签等。Filebeat
可以根据您的配置对日志数据进行结构化处理。
输出到目标:Filebeat
会将采集的日志数据发送到指定的输出目标,通常是中央日志存储、分析或搜索工具。常见的输出目标包括 Elasticsearch
、Logstash
、Kafka
或各种云日志服务。
数据传输和处理:输出目标将接收到的日志数据进行存储、处理、分析或可视化。这通常涉及到对数据的索引、搜索、过滤和可视化,以便用户可以查询和分析日志数据。
Filebeat
提供了丰富的配置选项,可以根据您的需求对日志数据进行高度定制和筛选。它还支持自动发现新容器、节点和服务,并动态调整采集策略。这使得它成为 Kubernetes
环境中日志采集的有力工具。
总的来说,Filebeat
的工作原理是不断监视和采集容器生成的日志,然后将这些日志数据发送到中央处理工具,以便分析和可视化。这有助于集中管理和分析容器日志,以便更好地了解应用程序的状态和性能。
Filebeat 官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/current/filebeat-overview.html
以前也写过关于 filebeat 更详细的介绍和实战操作的文章,只不过 filebeat 不是部署在 k8s 上,感兴趣的小伙伴可以先查阅我之前的文章:
k8s 环境安装之前写过很多文档,可以参考我以下几篇文章:
这里可以选择以下部署方式:
这里我选择 docker-compose 部署方式。
# 安装yum-config-manager配置工具
yum -y install yum-utils
# 建议使用阿里云yum源:(推荐)
#yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
# 安装docker-ce版本
yum install -y docker-ce
# 启动并开机启动
systemctl enable --now docker
docker --version
curl -SL https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.16.0/docker-compose-linux-x86_64 -o /usr/local/bin/docker-compose
chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
docker-compose --version
# 创建
docker network create bigdata
# 查看
docker network ls
#查看当前最大句柄数
sysctl -a | grep vm.max_map_count
#修改句柄数
vi /etc/sysctl.conf
vm.max_map_count=262144
#临时生效,修改后需要重启才能生效,不想重启可以设置临时生效
sysctl -w vm.max_map_count=262144
#修改后需要重新登录生效
vi /etc/security/limits.conf
# 添加以下内容
* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
* soft nproc 4096
* hard nproc 4096
# 重启服务,-h 立刻重启,默认间隔一段时间才会开始重启
reboot -h now
# 这里选择 docker-compose 部署方式
git clone https://gitee.com/hadoop-bigdata/docker-compose-es-kibana.git
cd docker-compose-es-kibana
chmod -R 777 es kibana
docker-compose -f docker-compose.yaml up -d
docker-compose ps
部署包下载地址:https://artifacthub.io/packages/helm/elastic/filebeat
# 下载包
wget https://get.helm.sh/helm-v3.9.4-linux-amd64.tar.gz
# 解压压缩包
tar -xf helm-v3.9.4-linux-amd64.tar.gz
# 制作软连接
cp ./linux-amd64/helm /usr/local/bin/helm
# 验证
helm version
helm help
1、下载安装包
helm repo add elastic https://helm.elastic.co
helm pull elastic/filebeat --version 7.17.3
tar -xf filebeat-7.17.3.tgz
2、修改配置
# 修改配置 filebeat/values.yaml,主要把 ELasticsearch 地址更换
vi filebeat/values.yaml
# 主要修改filebeat配置
filebeatConfig:
filebeat.yml: |
filebeat.inputs:
- type: container
paths:
- /var/log/containers/*.log
fields:
index: k8s-pod-log
processors:
- add_kubernetes_metadata:
host: ${NODE_NAME}
matchers:
- logs_path:
logs_path: "/var/log/containers/"
output.elasticsearch:
host: '${NODE_NAME}'
hosts: '192.168.182.110:9200'
index: "filebeat-%{[fields][index]}-%{+yyyy.MM.dd}"
setup.template.name: "default@template"
setup.template.pattern: "filebeat-k8s-*"
setup.ilm.enabled: false
3、开始安装 filebeat
helm install filebeat ./filebeat -n logging --create-namespace
kubectl get pods -n logging
访问 kibana:http://ip:5601/
1、Stack Management
2、索引模式
3、开始创建索引模式
4、Discover 查询数据
其实采集原理是非常简单的,就是通过挂载宿主机的容器日志目录 /var/lib/docker/containers
到容器的 /var/lib/docker/containers
。
但是通过这种挂载宿主机容器目录有个弊端,就是只能采集 pod 标准输出的日志,其它日志是收集不到的,下篇文章将介绍另外两种方式采集来解决这个问题。
Filebeat on k8s 日志采集实战操作介绍就先到这里了,有任何疑问也可关注我公众号:大数据与云原生技术分享
,进行技术交流,如本篇文章对您有所帮助,麻烦帮忙一键三连(点赞、转发、收藏)~
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