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ELK概述部署和Filebeat 分布式日志管理平台部署_elk日志监控平台

elk日志监控平台

一、ELK 简介

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。
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  • ElasticSearch:是基于Lucene(一个全文检索引擎的架构)开发的分布式存储检索引擎,用来存储各类日志。

    • Elasticsearch 是用 Java 开发的,可通过 RESTful Web 接口,让用户可以通过浏览器与 Elasticsearch 通信。
    • 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。
  • 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。

  • 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。

     可以添加的其它组件:
    
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  • 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 进行解析,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。

    ilebeat 结合 logstash 带来好处:
    
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1.通过 Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统,该系统将吸收传入的吞吐量,从而减轻 Elasticsearch 持续写入数据的压力
2.从其他数据源(例如数据库,S3对象存储或消息传递队列)中提取
3.将数据发送到多个目的地,例如S3,HDFS(Hadoop分布式文件系统)或写入文件
4.使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道

总结:logstash作为日志搜集器,从数据源采集数据,并对数据进行过滤,格式化处理,然后交由Elasticsearch存储,kibana对日志进行可视化处理。

二、ELK部署

2.1、部署准备

node1节点(2C/4G)node1/192.168.11.11Elasticsearch
node2节点(2C/4G)node2/192.168.11.12Elasticsearch
Apache节点apache192.168.11.13Logstash Kibana Apache
关闭防火墙(所有节点)
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systemctl stop firewalld
setenforce 0

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设置Java环境
ELK是由java开发的必须运行在jvm上
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)
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设置主机名
hostnamectl set-hostname es01  su
hostnamectl set-hostname es02  su
hostnamectl set-hostname apache su
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主机名映射(所有节点)
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vim /etc/hosts
192.168.11.11 es01
192.168.11.12 es02
192.168.11.13 apache
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部署 Elasticsearch 软件

1)安装elasticsearch—rpm包
#上传elasticsearch-6.7.2.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-6.7.2.rpm

(2)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
node.master: true		#是否master节点,false为否
node.data: true			#是否数据节点,false为否
--33--取消注释,指定数据存放路径
path.data: /var/lib/elasticsearch
--37--取消注释,指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch
--43--取消注释,避免es使用swap交换分区
bootstrap.memory_lock: true
--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					#指定es集群提供外部访问的接口
transport.tcp.port: 9300		#指定es集群内部通信接口
--68--取消注释,集群发现通过单播实现,指定要发现的节点
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.11.11:9300", "192.168.11.12:9300"]

grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
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安装elasticsearch—rpm包(es01)
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修改jvm配置文件优化
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备份配置文件
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修改配置文件
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过滤一下刚刚配置

cat elasticsearch.yml | grep -v "^#"
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 配置es02节点
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将es01配置导给es02,做简单修改
 scp elasticsearch.yml es02:`pwd`

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es 性能调优参数(es01和es02都要做)
#优化最大内存大小和最大文件描述符的数量
vim /etc/security/limits.conf

......
*  soft    nofile          65536       硬限制
*  hard    nofile          65536       软限制
*  soft    nproc           32000       打开进程数
*  hard    nproc           32000       打开线程数
*  soft    memlock         unlimited   内存锁定不限制
*  hard    memlock         unlimited   内存锁定不限制

vim /etc/systemd/system.conf   
DefaultLimitNOFILE=65536       文件描述符
DefaultLimitNPROC=32000        进程数
DefaultLimitMEMLOCK=infinity   内存限制


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设置好之后重启生效
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reboot
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重启之后可以看下有没有生效
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ulimit -a 
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2.2、优化elasticsearch用户拥有的内存权限

由于ES构建基于lucene, 而lucene设计强大之处在于lucene能够很好的利用操作系统内存来缓存索引数据,以提供快速的查询性能。lucene的索引文件segements是存储在单文件中的,并且不可变,对于OS来说,能够很友好地将索引文件保持在cache中,以便快速访问;因此,我们很有必要将一半的物理内存留给lucene ; 另一半的物理内存留给ES(JVM heap )。所以, 在ES内存设置方面,可以遵循以下原则:
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1.当机器内存小于64G时,遵循通用的原则,50%给ES,50%留给操作系统,供lucene使用
2.当机器内存大于64G时,遵循原则:建议分配给ES分配 4~32G 的内存即可,其它内存留给操作系统,供lucene使用

vim /etc/sysctl.conf(es01和es02节点都要做)
#一个进程可以拥有的最大内存映射区域数,参考数据(分配 2g/2621444g/41943048g/8388608)
vm.max_map_count=262144

sysctl -p
sysctl -a | grep vm.max_map_count

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2.3、启动elasticsearch是否成功开启

systemctl start elasticsearch.service
systemctl enable elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200

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2.4、浏览器查看节点信息

浏览器访问  http://192.168.11.11:9200  、 http://192.168.11.12:9200 查看节点 Node1、Node2 的信息。
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浏览器访问 http://192.168.11.11:9200/_cluster/health?pretty  、 http://192.168.11.12:9200/_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。

浏览器访问 http://192.168.11.11:9200/_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。



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2.5、安装 Elasticsearch-head 插件

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。
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编译安装 node、上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt

#安装依赖环境
yum install gcc gcc-c++ make -y

#解压
cd /opt
tar zxf node-v8.2.1.tar.gz

#编译安装
cd node-v8.2.1/
./configure
make -j2 && make install

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安装 phantomjs
上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到/opt。
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#解压
cd /opt
tar jxf 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

#复制相关文件
cp phantomjs /usr/local/bin

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 安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具
 上传软件包 elasticsearch-head-master.zip 到/opt。
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#解压软件包
cd /opt
unzip elasticsearch-head-master.zip

#安装依赖包
cd /opt/elasticsearch-head-master/
npm install		

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修改 Elasticsearch 主配置文件
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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

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启动 elasticsearch-head 服务
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#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 /opt/elasticsearch-head-master/
npm run start &

#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100

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通过 Elasticsearch-head 查看 Elasticsearch 信息
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#浏览器访问
http://192.168.11.14:9100/ 
连接群集
#如果看到群集健康值为 green 绿色,代表群集很健康

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插入索引
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#通过命令插入一个测试索引,索引为 index-demo,类型为 test。
curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"zhangsan","mesg":"hello world"}'

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#浏览器访问 
http://192.168.11.14:9100/ 

#查看索引信!(https://img-blog.csdnimg.cn/14b6ef17fff24f08ba3a8c94c67ef327.png)
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。

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2.6、ELK Logstash 部署(在 Apache 节点上操作)

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 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。

安装logstash和相关服务
安装Apahce服务(httpd)
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yum -y install httpd
systemctl start httpd

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安装Java环境
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yum -y install java
java -version

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安装logstash
上传软件包 logstash-6.7.2.rpm 到/opt目录下
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#rpm安装
cd /opt
rpm -ivh logstash-6.7.2.rpm                                               
systemctl enable logstash.service --now

#做软链接,方便使用
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

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测试 Logstash,将信息写入 Elasticsearch 中
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#使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中
logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts=>["192.168.11.14:9200"] } }'
			 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
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修改 logstash配置文件
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#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

cd /etc/logstash/conf.d/

vim system.conf
input {
    file{
        path =>"/var/log/messages"
        type =>"system"
        start_position =>"beginning"
		# ignore_older => 604800
        sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress"
        add_field => {"log_hostname"=>"${HOSTNAME}"}
    }
}
output {
    elasticsearch {
    hosts => ["192.168.11.14:9200","192.168.11.15:9200"]
        index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}"	
    }
}

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#配置文件详解
#输入部分
input {
    file{
        path =>"/var/log/messages"
        type =>"system"
        start_position =>"beginning"
		# ignore_older => 604800
        sincedb_path => "/etc/logstash/sincedb_path/log_progress"
        add_field => {"log_hostname"=>"${HOSTNAME}"}
    }
}
#path表示要收集的日志的文件位置
#type是输入ES时给结果增加一个叫type的属性字段
#start_position可以设置为beginning或者end,beginning表示从头开始读取文件,end表示读取最新的,这个要和ignore_older一起使用
#ignore_older表示了针对多久的文件进行监控,默认一天,单位为秒,可以自己定制,比如默认只读取一天内被修改的文件
#sincedb_path表示文件读取进度的记录,每行表示一个文件,每行有两个数字,第一个表示文件的inode,第二个表示文件读取到的位置(byteoffset)。默认为$HOME/.sincedb*
#add_field增加属性。这里使用了${HOSTNAME},即本机的环境变量,如果要使用本机的环境变量,那么需要在启动命令上加--alow-env

##输出
output {
    elasticsearch {												#输出到 elasticsearch
        hosts => ["192.168.2.100:9200","192.168.2.102:9200"]	#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
    }
}

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#新建文件路径
mkdir /etc/logstash/sincedb_path/

touch /etc/logstash/sincedb_path/log_progress

#修改文件的属主属组
chown logstash:logstash /etc/logstash/sincedb_path/log_progress

#使用logstash启动配置文件
logstash -f system.conf

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浏览器访问 
http://192.168.11.14:9100/ 
查看索引信息

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2.7、ELK Kiabana 部署(在 Node1 节点上操作)

安装Kibana
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#上传软件包 kibana-6.7.2-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt
rpm -ivh kibana-6.7.2-x86_64.rpm

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修改kibana主配置文件
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vim /etc/kibana/kibana.yml

#2行 取消注释,Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601

#7行 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"

#28行 取消注释,配置es服务器的ip,如果是集群则配置该集群中master节点的ip
elasticsearch.url:  ["http://192.168.11.14:9200","http://192.168.11.15:9200"] 

#37行 取消注释,设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"

#96行 取消注释,配置kibana的日志文件路径(需手动创建),不然默认是messages里记录日志
logging.dest: /var/log/kibana.log

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   创建日志文件,启动 Kibana 服务
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touch /var/log/kibana.log
chown kibana:kibana /var/log/kibana.log

systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service

ss -natp | grep 5601

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验证 Kibana
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浏览器访问 
http://192.168.11.14:5601

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#第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引
Management -> Index Pattern -> Create index pattern

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Index pattern 输入:system-*	
#在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”

Next step -> Time Filter field name 选择  -> Create index pattern

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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

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将 Apache 服务器的日志(访问的、错误的)添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示
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vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf

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 => ["192.168.11.14:9200","192.168.11.15:9200"]
            index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
	if [type] == "error" {
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.11.14:9200","192.168.11.15:9200"]
            index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
        }
    }
}

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cd /etc/logstash/conf.d/
/usr/share/logstash/bin/logstash -f apache_log.conf

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浏览器访问 http://192.168.11.14:9100 查看索引是否创建

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浏览器访问 http://192.168.11.14:5601 

登录 Kibana
单击“Index Pattern -> 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。
再用相同的方法添加 apache_error-*索引。

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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。

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三、Filebeat作为日志收集器

ServerIPComponentsSystem
Node1192.168.11.14Elasticsearch 、 KibanaCentOS7.4(64 位)
Node2192.168.11.15ElasticsearchCentOS7.4(64 位)
Apache192.168.11.13Logstash ApacheCentOS7.4(64 位)
Filebeat节点192.168.11.16FilebeatCentOS7.4(64 位)
安装Filebeat(Node1节点)
上传软件包 filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz 到/opt目录
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#解压软件包
tar zxvf filebeat-6.7.2-linux-x86_64.tar.gz

mv filebeat-6.7.2-linux-x86_64/ /usr/local/filebeat

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修改filebeat的主配置文件(Node1节点)
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cd /usr/local/filebeat

vim filebeat.yml
filebeat.inputs:
- type: log         
#指定 log 类型,从日志文件中读取消息
  enabled: true
  paths:
    - /var/log/messages       
    #指定监控的日志文件
    - /var/log/*.log
  tags: ["sys"]		#设置索引标签
  fields:           #可以使用 fields 配置选项设置一些参数字段添加到 output 中
    service_name: filebeat
    log_type: syslog
    from: 192.168.2.105
    
    --------------Elasticsearch output-------------------
(全部注释掉)

----------------Logstash output---------------------
output.logstash:
  hosts: ["192.168.11.13:5044"]      #指定 logstash 的 IP 和端口

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启动 filebeat
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#启动 filebeat
nohup ./filebeat -e -c filebeat.yml > filebeat.out &
#-e:输出到标准输出,禁用syslog/文件输出
#-c:指定配置文件
#nohup:在系统后台不挂断地运行命令,退出终端不会影响程序的运行

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在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件
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cd /etc/logstash/conf.d

vim filebeat.conf
input {
    beats {
        port => "5044"
    }
}

#filebeat发送给logstash的日志内容会放到message字段里面,logstash使用grok插件正则匹配message字段内容进行字段分割
#Kibana自带grok的正则匹配的工具:http://<your kibana IP>:5601/app/kibana#/dev_tools/grokdebugger
# %{IPV6}|%{IPV4} 为 logstash 自带的 IP 常量
filter {
  grok {
    match => ["message", "(?<remote_addr>%{IPV6}|%{IPV4})[\s\-]+\[(?<logTime>.*)\]\s+\"(?<method>\S+)\s+(?<url_path>.+)\"\s+(?<rev_code>\d+) \d+ \"(?<req_addr>.+)\" \"(?<content>.*)\""]
  }
}

output {
    elasticsearch {
        hosts => ["192.168.11.14:9200","192.168.11.15:9200"]
        index => "%{[fields][service_name]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
    stdout {
        codec => rubydebug
    }
}


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#启动 logstash
logstash -f filebeat.conf

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浏览器访问验证
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浏览器访问 http://192.168.11.14:5601 

登录 Kibana
单击“Create Index Pattern”按钮添加索引“filebeat-*”
单击 “create” 按钮创建

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单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。

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