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ELK日志管理平台部署简介

2017-11-11 640

ELK是对Elasticsearch、Logstash、Kibana整合平台的简称。在日常的运维工作中，要实时监控服务器的业务、系统和硬件状态，除了使用监控之外，还需要搜集大量的日志来进行分析。但是在面对海量的服务器和集群时，通过单台登录查询的方式显然是不可能的，对于不同时间段和集群日志的分析仅仅通过简单的脚本来统计也是难以实现。ELK日志平台通过日志搜集，查询检索和前端展示的方式帮我们实现了这样的功能。

  • Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，具有分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等特性。http://www.elastic.co/cn 

  • Logstash是一个完全开源的工具，他可以对日志进行收集、分析，并将其存储.

  • Kibana 是一个开源和免费的工具，可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友的 Web 界面.


ELKStack 部署

Elasticsearch部署

Elasticsearch 需要安装java环境，首先需要安装JDK.

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[root@node1] #  yum install -y  java-1.8.0-openjdk 
[root@node1] # java -version
openjdk version  "1.8.0_111"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_111-b15)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.111-b15, mixed mode)

安装Elasticsearch,可以通过在官方下载rpm包进行安装,由于yum安装的版本比较老，推荐使用在官方下载rpm包的方式安装。

推荐下载使用5.6的版本：

http://www.elastic.co/downloads/elasticsearch 

 yum 安装Elasticsearch:

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yum  install  -y elasticsearch

  

LogStash部署

 和Elasticsearch一样，在开始部署LogStash之前也需要你的环境中正确的安装的JDK。可以下载安装Oracle的JDK或者使用 yum安装openjdk.这里部署node2上。同样的，如果是在不同的机器上安装Logstash，需要再次下载安装PGP key:

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rpm -- import  https: //packages .elastic.co /GPG-KEY-elasticsearch

添加YUM仓库：

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[root@node2 ~] # vim /etc/yum.repos.d/logstash.repo
[logstash-2.3]
name=Logstash repository  for  2.3.x packages
baseurl=https: //packages .elastic.co /logstash/2 .3 /centos
gpgcheck=1
gpgkey=https: //packages .elastic.co /GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1

安装Logstash：

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[root@node2 ~] # yum install -y logstash


Kibana部署

如果是在不同的机器上部署Kibana,需要安装PGP key.这里部署在node1上，所以不必再次安装。

添加yum仓库：

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[root@node1 ~] # vim /etc/yum.repos.d/kibana.repo 
[kibana-4.5]
name=Kibana repository  for  4.5.x packages
baseurl=http: //packages .elastic.co /kibana/4 .5 /centos
gpgcheck=1
gpgkey=http: //packages .elastic.co /GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1

安装Kibana:

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[root@node1 ~] #   yum install -y kibana


在实际的生产环境，可以创建本地的YUM仓库，使用Cobbler来创建自己的YUM仓库：

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[root@log-node1 ~] # cobbler repo add --name=logstash-2.3 \
  --mirror=http: //packages .elastic.co /logstash/2 .3 /centos  --arch=x86_64 --breed=yum
[root@log-node1 ~] # cobbler repo add --name=elasticsearch2 \
  --mirror=http: //packages .elastic.co /elasticsearch/2 .x /centos  --arch=x86_64 --breed=yum
[root@log-node1 ~] # cobbler repo add --name=kibana4.5  \
  --mirror=http: //packages .elastic.co /kibana/4 .5 /centos  --arch=x86_64 --breed=yum
[root@log-node1 ~] # cobbler reposync


配置Elasticsearch

修改elasticsearch的配置文件：

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[root@node1 ~] # cd  /etc/elasticsearch/
[root@node1 elasticsearch] # grep "^[a-Z]" elasticsearch.yml 
cluster.name: myes      #自定义cluster名称
node.name: node1        #本地节点主机名
path.data:  /data/es-data    #数据路径，如果是自定义的，需要修改目录权限elasticsearch
path.logs:  /var/log/elasticsearch   #日志路径
bootstrap.memory_lock:  true         #在启动时锁定内存，提升性能
network.host: 172.16.10.20          #本地主机名
http.port: 9200                     #监听的端口

修改es内存参数,使最大内存和最小内存保持一致: (这里一般设置es内存为不超过服务器总内存的50%，最大不超过32G，最小应该大于2G)

vim /etc/elasticsearch/jvm.options

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# Xms represents the initial size of total heap space
# Xmx represents the maximum size of total heap space
-Xms4g
-Xmx4g

要使设置的内存生效，需要修改启动脚本的参数：

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  vim  /usr/lib/systemd/system/elasticsearch .service
   LimitNOFILE=65536  
   LimitMEMLOCK=infinity   # 设置内存不限制


修改数据目录的权限，并启动：

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chown   -R elasticsearch.elasticsearch  /data/es-data
systemctl  start elasticsearch

验证是否启动：

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[root@node1 elasticsearch] # curl 172.16.10.20:9200
{
   "name"  :  "node1" ,
   "cluster_name"  :  "myes" ,
   "cluster_uuid"  :  "0lJjtxjBRfeMO9WY8bl3-Q" ,
   "version"  : {
     "number"  :  "2.4.3" ,
     "build_hash"  :  "d38a34e7b75af4e17ead16f156feffa432b22be3" ,
     "build_timestamp"  :  "2016-12-07T16:28:56Z" ,
     "build_snapshot"  :  false ,
     "lucene_version"  :  "5.5.2"
   },
   "tagline"  :  "You Know, for Search"
}
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[root@node1 elasticsearch] # curl -i  -XGET 'http://172.16.10.20:9200/_count?'
HTTP /1 .1 200 OK
Content-Type: application /json ; charset=UTF-8
Content-Length: 59
{ "count" :0, "_shards" :{ "total" :0, "successful" :0, "failed" :0}}

安装head:

在elasticsearch 5.x版本以后不再支持直接安装head插件，而是需要通过启动一个服务方式，git地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head 

下载此zip包到服务器。同时需要安装npm,   NPM的全称是Node Package Manager，是随同NodeJS一起安装的包管理和分发工具，它很方便让JavaScript开发者下载、安装、上传以及管理已经安装的包。


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[root@node1 ~] # git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git 
[root@node1 ~] # yum install -y npm
[root@node1 ~] # cd elasticsearch-head
[root@node1 elasticsearch- head ] # npm install grunt -save
[root@node1 elasticsearch- head ] # ll node_modules/grunt  #确认生成文件
[root@node1 elasticsearch- head ] # npm install #执行安装 
[root@node1 elasticsearch- head ] # npm run start & 后台启动

使用9100端口登录，此时无法查看到节点的状态：

image.png

这时，需要开启跨域访问支持，然后重启elasticsearch服务：

[root@node2 elk]# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml ，末尾添加：

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# 允许使用es-head插件访问,在5.6的版本中需要添加这两项参数
http.cors.enabled:  true
http.cors.allow-origin:  "*"
 
[root@node2 elk] # systemctl restart elasticsearch

两个节点都修改配置文件后，显示节点已经加入集群：

image.png


添加Elasticsearch集群

当使用head访问Elasticsearch时，由于只有一个主分片，所以显示的yellow的状态，为了保证可靠性，我们需要再添加一个副分片。

同理，在node2上也安装上Elasticsearch,配置文件修改为本地的参数，同时，配置单播参数，自动发现node2，只需在node2上配置单播即可。

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[root@node2 elasticsearch] # grep "^[a-Z]" elasticsearch.yml 
cluster.name: myes
node.name: node2
path.data:  /data/es-data
path.logs:  /var/log/elasticsearch
bootstrap.memory_lock:  true
network.host: 172.16.10.21
http.port: 9200
discovery.zen. ping .unicast.hosts: [ "172.16.10.20" ,  "172.16.10.21" ]

重新启动node2上的Elasticsearch，在node1上使用head登录，添加索引值：

image.png



此时，发现node1和node2分片信息已经加入进来，图中产生的分片，需要在"any request" 中添加对应的索引。 

image.png

带的为master 节点，主节点会展示当前的状态。


Elasticsearch的健康检查

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/_cluster_health.html 

Elasticsearch提供了自身用于健康检查的API，会返回一组JSON的数据：

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# curl -XGET http://172.16.10.20:9200/_cluster/health 
# curl -XGET http://172.16.10.20:9200/_cluster/health?pretty=true
{
   "cluster_name"  :  "myes" ,
   "status"  :  "green" ,
   "timed_out"  :  false ,
   "number_of_nodes"  : 2,
   "number_of_data_nodes"  : 2,
   "active_primary_shards"  : 11,
   "active_shards"  : 22,
   "relocating_shards"  : 0,
   "initializing_shards"  : 0,
   "unassigned_shards"  : 0,
   "delayed_unassigned_shards"  : 0,
   "number_of_pending_tasks"  : 0,
   "number_of_in_flight_fetch"  : 0,
   "task_max_waiting_in_queue_millis"  : 0,
   "active_shards_percent_as_number"  : 100.0
}

同时，官方还提供了多样监控信息，可以通过cat API的方式来返回需要的数据：

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/current/_cat_api.html 

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# curl -XGET http://172.16.10.20:9200/_cat/health
1482981911 11:25:11 myes green 2 2 22 11 0 0 0 0 - 100.0%

对集群中的任意一个节点去查询，此节点都会从搜集到整个集群的信息进行返回：

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# curl -XGET http://172.16.10.20:9200/_cat/nodes?v
host         ip           heap.percent  ram .percent load node.role master name  
172.16.10.20 172.16.10.20            5          93 0.83 d         *      node1 
172.16.10.21 172.16.10.21            3          74 0.03 d         m      node2
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# curl -XGET http://172.16.10.21:9200/_cat/nodes?v
host         ip           heap.percent  ram .percent load node.role master name  
172.16.10.20 172.16.10.20            5          93 0.92 d         *      node1 
172.16.10.21 172.16.10.21            3          74 0.01 d         m      node2


Elasticsearch有green/yellow/red  三种不同的状态级别，green 表示所有节点分片正常，yellow 表示主节点分片正常，副本节点分片存在故障或丢失，red 表示主节点分片丢失，在搜索时只能返回部分结果。

提示： 在生产环境部署前，需要调整文件描述符数量和maximum map count 数量，否则, 在修改之后需要重启Elasticsearch。

  如： sysctl -w vm.max_map_count=262144 


Logstash日志搜集

Logstash可以使用多种方式处理数据。其中常用的是使用INPUT,OUTPUT,FILTER等功能对数据进行搜集和处理。可以使用TCP，file, rsyslog等方式来搜集不同的日志。

简单示例：

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# /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'
Settings: Default pipeline workers: 1
Pipeline main started
hello
2016-12-29T04:00:39.937Z node2 hello

指定格式输出：

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# /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{ codec => rubydebug} }'               
Pipeline main started
errttt
{
        "message"  =>  "errttt" ,
       "@version"  =>  "1" ,
     "@timestamp"  =>  "2016-12-29T07:24:41.016Z" ,
           "host"  =>  "node2"
}


Logstash使用插件将数据输入输出到不同的对象。

使用elasticsearch插件，output到Elasticsearch中：

https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-outputs-elasticsearch.html 

手动测试：

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# /opt/logstash/bin/logstash -e 'input { stdin{} } output { elasticsearch { hosts => ["172.16.10.20:9200"] index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}" } }'
Settings: Default pipeline workers: 1
Pipeline main started
rrrrr
ooooooooooooo

在web界面显示收取的信息：

wKiom1hkuJaTZ3CKAAEg3NKAhqQ073.jpg



Logstash-Input-file

在实际的生产环境中，如果要使用Logstash来搜集文件需要在每台主机上安装Logstash，因为只有使用logstash才能读取本地的INPUT file,当然，也可以通过网络和其他方式将文件内容发送给Logstash.

按照上面手动执行的方式实现是不现实的，通常会编辑一个配置文件，在启动logstash的时候指定此配置文件，就可以将文件输出记录到系统中。

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# vim /etc/logstash/conf.d/demo.conf  # 默认文件的存放目录，可以在logstash的启动脚本中更改
input{
    stdin{}         # input 插件
}
filter{            # filter可以没有，可以为空
}
output{
    elasticsearch {
         hosts => [ "172.16.10.21:9200" ]       # output中的插件 => 表示等于，[]表示数组，此处可以加多个IP
         index =>  "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"   # output中的index插件
}
    stdout{
         codec => rubydebug
   }
}

启动logstash，并使用 -f 指定文件：

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# /opt/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/demo.conf 
Settings: Default pipeline workers: 1
Pipeline main started
test1           #手动输入
{
        "message"  =>  "test1" ,
       "@version"  =>  "1" ,
     "@timestamp"  =>  "2016-12-29T07:55:12.738Z" ,
           "host"  =>  "node2"
}

这样在Elastic上就可以看到需要展示的数据。


使用Logstash搜集本地日志文件，并output到Elasticsearch

在node2主机上编辑Logstash的配置文件：

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# cat /etc/logstash/conf.d/file.conf 
input{
     file  {
         path => [ "/var/log/messages" , "/var/log/secure" ]
         type  =>  "system-log"
         start_position =>  "beginning"
}
}
filter{}
output{
     elasticsearch {
         hosts => [ "172.16.10.20:9200" ]
         index =>  "system-log-%{+YYYY-MM}"
}
}

启动Logstash：

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# /opt/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/file.conf

启动之后如下图：

wKiom1hkz_Wh54dPAAHdRtzoI-c680.jpg

上面的启动方式是前台启动，也可以使用系统默认的后台启动方式 ：

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/etc/init .d /logstash  start


Logstash if条件判断

在需要搜集多种日志到不同的index中时，需要使用If条件判断的方式，将对应的不同日志，放到不同的索引中，如：

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[root@node2 ~] # cat /etc/logstash/conf.d/file.conf 
input{
     file  {
         path => [ "/var/log/messages" , "/var/log/secure" ]
         type  =>  "system-log"                                   # 指定TYPE,被监控的文件不能有type字段
         start_position =>  "beginning"
}
     file  {
         path =>  "/var/log/nginx/access.log"
         type  =>  "nginx-log" 
         start_position =>  "beginning"
}
}
filter { }
output {
     if  [ type ] ==  "system-log"  {                                # 根据type判断写入哪个index
     elasticsearch {
         hosts => [ "172.16.10.20:9200" ]
         index =>  "system-log-%{+YYYY-MM}"
   }
}
     if  [ type ] ==  "nginx-log"  {
     elasticsearch {
         hosts => [ "172.16.10.20:9200" ]
         index =>  "nginx-log-%{+YYYY-MM}"
                           }
                                            }
}


Logstash 正则匹配多行日志

在搜集日志的时候，默认是以事件的形式来逐条收集，但是如果同一事件日志内容有多行，如java日志，依旧使用默认的逐条收集的话，会造成日志格式支离破碎难以阅读，所以根据日志每段开始或者结尾的规律进行正则匹配，来收集日志也是非常重要的。

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input {
     stdin {
         codec => multiline{          # 在INPUT区域加入这四行，表示匹配以“[” 头的
             pattern =>  "^\["         # 日志内容为一个整体，进行记录
             negate =>  true
             what =>  "previous"
           }
        }
}
filter{
}
output{
     stdout{
         codec => rubydebug
     }
}

上面的匹配规则为：当遇到当前行以“[” 开头时，就重新生成一行内容,这样在Kibana上展示的日志就和本地日志格式相同了。


Logstash格式化收集Nginx日志

在收集nginx访问日志时，由于要对整个日志做分析，所以对日志的字段进行拆分的方式可以更加便捷的搜索和统计，nginx 支持将日志以JSON的格式打印出来进行处理，在Kibana上展示时就将各个字段以类似表格的形式展现出来。

修改nginx配置文件，以JSON格式对输出日志：

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log_format   access_log_json '{ "user_ip" : "$http_x_real_ip" , "lan_ip" : \
"$remote_addr" , "log_time" : "$time_iso8601" , "user_req" : "$request" ,     \
"http_code" : "$status" , "body_bytes_sent" : "$body_bytes_sent" , "req_time" : \
"$request_time" , "user_ua" : "$http_user_agent" }';
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access_log   /var/log/nginx/access .log  access_log_json;

编写logstash的配置文件，当有多项配置时，需要使用指定type，用if 语句去执行不同的动作，对日志指定json格式：

vim /etc/logstash/conf.d/file.conf                                                     

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input{
     file  {
         path => [ "/var/log/messages" , "/var/log/secure" ]
         type  =>  "system-log"
         start_position =>  "beginning"
}
     file  {
         path =>  "/var/log/nginx/access.log"
         type  =>  "nginx-access-log" 
         codec =>  "json"                         # 指定json格式               
}
}
filter { }
output {
     if  [ type ] ==  "system-log"  {
     elasticsearch {
         hosts => [ "172.16.10.20:9200" ]
         index =>  "system-log-%{+YYYY-MM}"
   }
}
     if  [ type ] ==  "nginx-access-log"  {
     elasticsearch {
         hosts => [ "172.16.10.21:9200" ]
         index =>  "nginx-access-log-%{+YYYY-MM-dd}"
}
}
}

测试文件是否有语法错误：

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  /opt/logstash/bin/logstash  -t -f  /etc/logstash/conf .d /file .conf                              
Configuration OK

指定文件启动：

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  /opt/logstash/bin/logstash  -f  /etc/logstash/conf .d /file .conf

如果在Elasticsearch没有显示新的index，可以删除旧的.sincedb文件，重启logstash. 默认情况下.sincedb的文件是存放在/var/lib/logstash/,如果是指定文件启动的情况也可能会存放在家目录。

在后台启动时，会自动去读取/etc/logstash/conf.d目录下的配置文件：

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/etc/init .d /logstash  start

wKiom1hmFW2ynhOjAAEUOIxL-3M266.jpg


Kibana前端展示

Kibana是用于Elasticsearch前端友好展示和搜索功能的界面，只需要配置和Elasticsearch相关联即可。

Kibana配置：

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[root@node1 ~] # vim /opt/kibana/config/kibana.yml
[root@node1 ~] # grep "^[a-Z]" /opt/kibana/config/kibana.yml
server.port: 5601
server.host:  "0.0.0.0"
elasticsearch.url: "        # Elasticsearch的主机地址 
kibana.index:  ".kibana"

启动Kibana:

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[root@node1 ~] # /etc/init.d/kibana start
kibana started

登录Kibana WEB界面，创建一个system-log的index，Kibana会自动匹配上当前已存在的INDEICES(事件)：

wKioL1hk1e-w8TyCAAHAuis5Cbs656.jpg


添加完之后，就可以在主界面查看当前index的日志信息了，提供了各种筛选日志的方式：

wKioL1hk2TeTYlDaAAD9_OKRETU620.jpg





 本文转自 酥心糖 51CTO博客，原文链接:http://blog.51cto.com/tryingstuff/1887647


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2017-11-12
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Spark 简介

==>什么是Spark --->Spark是一个针对大规模数据处理的快速通用引擎 --->Spark是MapReduce的替代方案，而且兼容 HDFS, Hive,可容入Hadoop的生态系统，弥补MapReduce的不足 R --->RDD可简单理解为：一个提供了很多操作接口的数据集合，分布式存储于集群环境中的存储设备中（内存或硬盘），其中包括容错，并行处理等功能 ==> Spark特点 --->快 ----优点：与Mapreduce相比，Spark基于内存运算，运算速度要快100倍，基于硬盘计算，运算速度要快 10倍 ----缺点：没有对内存进行管理，把所有的内存管理都交给应用程序，以弥补MapReduce的不足， 容易出现OOM（out of memory）,可使用Java Heap Dump 工具分析Java程序的内存溢出 --->易用 ----Spark支持Java ，Python, Scala的 API ----支持80多种算法 ----支持交互式，可以在shell中使用Spark验证解决问题的方法 --->通用（...
2017-11-12
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