搭建部署 分布式ELK平台

ELK 是什么 ？

ELK 其实并不是一款软件,而是一整套解决方案,是三个软件产品的首字母缩写

    – Elasticsearch:负责日志检索和储存

    – Logstash:负责日志的收集和分析、处理

    – Kibana:负责日志的可视化

这三款软件都是开源软件,通常是配合使用,而且又先后归于 Elastic.co 公司名下,故被简称为 ELK

ELK 能做什么?

• ELK组件在海量日志系统的运维中,可用于解决:

    – 分布式日志数据集中式查询和管理

    – 系统监控,包含系统硬件和应用各个组件的监控

    – 故障排查

    – 安全信息和事件管理

    – 报表功能

Elasticsearch

• ElasticSearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于 RESTful API 的 web 接口。

• Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便

• 主要特点

    – 实时分析

    – 分布式实时文件存储,并将每一个字段都编入索引

    – 文档导向,所有的对象全部是文档

    – 高可用性,易扩展,支持集群(Cluster)、分片和复制(Shards 和 Replicas)

    – 接口友好,支持 JSON

• Elasticsearch 没有典型意义的事务.

• Elasticsearch 是一种面向文档的数据库。

• Elasticsearch 没有提供授权和认证特性

• 相关概念:

    – Node: 装有一个 ES 服务器的节点。

    – Cluster: 有多个Node组成的集群

    – Document: 一个可被搜素的基础信息单元

    – Index: 拥有相似特征的文档的集合

    – Type: 一个索引中可以定义一种或多种类型

    – Filed: 是 ES 的最小单位,相当于数据的某一列

    – Shards: 索引的分片,每一个分片就是一个 Shard

    – Replicas: 索引的拷贝

• ES 与关系型数据库的对比

– 在 ES 中,文档归属于一种 类型 (type) ,而这些类型存在于索引 (index) 中,类比传统关系型数据库

– DB -> Databases -> Tables -> Rows -> Columns

– 关系型   数据库           表         行           列

– ES -> Indices -> Types -> Documents -> Fields

– ES      索引         类型         文档         域(字段)

Elasticsearch架构图

ES 集群安装

准备集群 es1 es2 es3 es4 es5 五台主机 部署集群

步骤1 设置ip 与主机名称对应关系

# ssh -x root@192.168.4.11

# vim /etc/hosts

...

192.168.4.11     es1

192.168.4.12     es2

192.168.4.13     es3

192.168.4.14     es4

192.168.4.15     es5

# for i in {12..15}; do rsync -a /etc/hosts 192.168.4.${i}:/etc/hosts ;done

步骤2 安装 JDK

– Elasticsearch 要求至少 Java 7

– 一般推荐使用 OpenJDK 1.8

– 配置好安装源以后,我们先解决依赖关系

# yum install -y java-1.8.0-openjdk

步骤 3 安装ES

# rpm -ivh  elasticsearch-2.3.4-1.noarch

步骤 4 修改配置文件

# ssh -x root@192.168.4.11

# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

# grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 

cluster.name: es-test

node.name: es1

network.host: 0.0.0.0

discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["es1", "es2", "es3"]

//其他主机可以使用如下方法 快速修改配置文件

# for i in {12..15}; do rsync -a /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml 192.168.4.${i}:/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml ; done

# for i in {2..5}; do  ssh es${i} 'sed -i "s/^\(node.name:\).*/\1 ${HOSTNAME}/" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml' ; done

步骤5 启动服务，设置自启动

# systemctl enable elasticsearch

# systemctl start elasticsearch

//其他主机可以使用如下方法 快速启动服务

# for i in {12..15}; do ssh 192.168.4.${i} systemctl restart elasticsearch.service; done

# for i in {12..15}; do ssh 192.168.4.${i} systemctl enable elasticsearch.service; done

验证

# nmap -n -sS -p 9200,9300 192.168.4.12-15

Starting Nmap 6.40 ( http://nmap.org ) at 2018-01-24 02:36 EST

Nmap scan report for 192.168.4.12

Host is up (0.00037s latency).

PORT     STATE SERVICE

9200/tcp open  wap-wsp

9300/tcp open  vrace

MAC Address: 74:52:51:32:11:01 (Unknown)

Nmap scan report for 192.168.4.13

Host is up (0.00038s latency).

PORT     STATE SERVICE

9200/tcp open  wap-wsp

9300/tcp open  vrace

MAC Address: 74:52:51:32:12:01 (Unknown)

Nmap scan report for 192.168.4.14

Host is up (0.00036s latency).

PORT     STATE SERVICE

9200/tcp open  wap-wsp

9300/tcp open  vrace

MAC Address: 74:52:51:32:13:01 (Unknown)

Nmap scan report for 192.168.4.15

Host is up (0.00037s latency).

PORT     STATE SERVICE

9200/tcp open  wap-wsp

9300/tcp open  vrace

MAC Address: 74:52:51:32:14:01 (Unknown)

Nmap done: 4 IP addresses (4 hosts up) scanned in 0.05 seconds

• 通过浏览器或 curl 访问 9200 端口

# curl http://es1:9200/_cluster/health?pretty

{

  "cluster_name" : "es-test",        – 返回字段解析

  "status" : "green",                      – 集群状态,绿色为正常,×××表示有问题但不是很严重,红色表示严重故障

  "timed_out" : false,

  "number_of_nodes" : 5,            – 5, 表示集群中节点的数量

  "number_of_data_nodes" : 5,

  "active_primary_shards" : 0,

  "active_shards" : 0,

  "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

}

ES 常用插件

• head 插件:

    – 它展现ES集群的拓扑结构,并且可以通过它来进行索引(Index)和节点(Node)级别的操作

    – 它提供一组针对集群的查询API,并将结果以json和表格形式返回

    – 它提供一些快捷菜单,用以展现集群的各种状态

• kopf 插件

    – 是一个ElasticSearch的管理工具

    – 它提供了对ES集群操作的API

• bigdesk 插件

    – 是elasticsearch的一个集群监控工具

    – 可以通过它来查看es集群的各种状态,如:cpu、内存使用情况,索引数据、搜索情况,http连接数等

ES 插件安装，查看 

    插件可以安装在集群当中任意一台主机

    – 安装插件

    # cd /usr/share/elasticsearch/bin/

    # ./plugin install  file:///root/bigdesk-master.zip

    # ./plugin install  file:///root/elasticsearch-head-master.zip

    # ./plugin install  file:///root/elasticsearch-kopf-master.zip 

    这里必须使用 url 的方式进行安装,如果文件在本地,我们也需要使用 file:// 的方式指定路径,

    例如文件在/tmp/xxx 下面,我们要写成 file:///tmp/xxx 删除使用remove 指令

     –  查看安装的插件   

    # ./plugin list

    Installed plugins in /usr/share/elasticsearch/plugins:

        - bigdesk

        - head

        - kopf

查看插件   

# firefox http://es1:9200/_plugin/head 

# firefox http://es1:9200/_plugin/kopf 

# firefox http://es1:9200/_plugin/bigdesk 

HTTP与 RESTful API

• Elasticsearch提供了一系列RESTful的API

    – 检查集群、节点、索引的健康度、状态和统计

    – 管理集群、节点、索引的数据及元数据

    – 对索引进行CRUD操作及查询操作

    – 执行其他高级操作如分页、排序、过滤等

• POST 或 PUT 数据使用 json 格式

• json

    – JSON的全称是”JavaScript Object Notation”,意思是JavaScript对象表示法,它是一种基于文本,独立于语言的轻量级数据交换格式。

    – json 传输的就是一个字符串

    – python 中对应的 字符串,列表,字典都可以转换成对应的 json 格式

• Rest API 的简单使用

– _cat API 查询集群状态,节点信息

# curl -X "GET" http://192.168.4.13:9200/_cat/

=^.^=

/_cat/allocation

/_cat/shards

/_cat/shards/{index}

/_cat/master

/_cat/nodes

/_cat/indices

/_cat/indices/{index}

/_cat/segments

/_cat/segments/{index}

/_cat/count

/_cat/count/{index}

/_cat/recovery

/_cat/recovery/{index}

/_cat/health

/_cat/pending_tasks

/_cat/aliases

/_cat/aliases/{alias}

/_cat/thread_pool

/_cat/plugins

/_cat/fielddata

/_cat/fielddata/{fields}

/_cat/nodeattrs

/_cat/repositories

/_cat/snapshots/{repository}

– nodes 查询节点状态信息

# curl -X "GET" http://192.168.4.13:9200/_cat/nodes

192.168.4.12 192.168.4.12 5 89 0.00 d m es2 

192.168.4.13 192.168.4.13 4 75 0.01 d m es3 

192.168.4.11 192.168.4.11 5 85 0.01 d m es1 

192.168.4.15 192.168.4.15 6 73 0.00 d * es5 

192.168.4.14 192.168.4.14 5 76 0.00 d m es4 

– v 参数显示详细信息

# curl -X "GET" http://192.168.4.13:9200/_cat/nodes?v

– help 显示帮助信息

# curl -X "GET" http://192.168.4.13:9200/_cat/nodes?help

• HTTP Methods 和 RESTful API 设计

– HTTP Methods 也叫 HTTP Verbs, 它们是 HTTP 协议的一部分, 主要规定了 HTTP 如何请求和操作服务器上的资源,常见的有GET, POST等

– HTTP Methods 一共有九个,分别是 GET,HEAD,POST,PUT,DELETE,TRACE,OPTIONS,CONNECT,PATCH

• HTTP Methods

– 在RESTful API 设计中,常用的有POST,GET,PUT,PATCH 和 DELETE。分别对应对资源的创建,获取,修改,部分修改和删除操作。

– 我们默认访问 ES API 的方法是 GET,如果要对数据库增加、删除、修改数据我们还要使用对应的方法

– GET 查询

– PUT 增加

– POST 更改

– DELETE 删除

• RESTful API 增加

— 创建一个school 的(index) 和 一个students (Type)

— 并增加两条信息

# curl -X "PUT" 'http://192.168.4.11:9200/school/student/1' -d '{

>   "title": "devops",

>    "name":{

> "first":"aa",

> "last":"bb"

>    },

>     "age":25

> }'

{"_index":"school","_type":"student","_id":"1","_version":1,"_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},"created":true}

# curl -X "PUT" 'http://192.168.4.11:9200/school/student/2' -d '{

>   "title": "devops",

>    "name":{

> "first":"AA",

> "last":"XX"

>    },

>     "age":25

> }'

{"_index":"school","_type":"student","_id":"2","_version":1,"_shards":{"total":2,"successful":2,"failed":0},"created":true}

• RESTful API 更改

— 修改school 下面students 的第一个文档中的age 信息，从25修改30 

# curl -X "POST" 'http://192.168.4.11:9200/school/student/1/_update' -d '{

>    "doc":{

>  "age":30

>     }

>  }'

{"_index":"school","_type":"student","_id":"1","_version":2,"_shards":{"total":2,"successful":2,"failed":0}}

• RESTful API 查询

— 查询刚刚创建的文挡信息

# curl -X "GET" 'http://192.168.4.11:9200/school/student/1'

{"_index":"school","_type":"student","_id":"1","_version":2,"found":true,"_source":{

  "title":"devops",

  "name":{

      "first":"aa",

      "last":"bb"

 },

    "age":30

}}

# curl -X "GET" 'http://192.168.4.11:9200/school/student/2' 

{"_index":"school","_type":"student","_id":"2","_version":1,"found":true,"_source":{

  "title": "devops",

   "name":{

      "first":"AA",

      "last":"XX"

   },

    "age":25

}}

• RESTful API 删除

# curl -X "DELETE" 'http://192.168.4.11:9200/school/student/2'

{"found":true,"_index":"school","_type":"student","_id":"2","_version":2,"_shards":{"total":2,"successful":2,"failed":0}}

# curl -X "DELETE" 'http://192.168.4.11:9200/school/student/1' 

{"found":true,"_index":"school","_type":"student","_id":"1","_version":3,"_shards":{"total":2,"successful":2,"failed":0}}

# curl -X "DELETE" 'http://192.168.4.11:9200/school'

{"acknowledged":true}

kibana 

• kibana是什么

– 数据可视化平台工具

• 特点:

– 灵活的分析和可视化平台

– 实时总结和流数据的图表

– 为不同的用户显示直观的界面

– 即时分享和嵌入的仪表板

Kibana 安装

– kibana 的安装非常简单,我们使用 rpm 方式安装

# rpm -ivh kibana-4.5.2-1.x86_64.rpm

– kibana 默认安装在 /opt/kibana 下面,配置文件在/opt/kibana/config/kibana.yml

# rpm -qc kibana

/opt/kibana/config/kibana.yml

• kibana.yml 的配置

    # vim /opt/kibana/config/kibana.yml 

    # grep -Pv '^(#|$)' /opt/kibana/config/kibana.yml

    server.port: 5601

    server.host: "0.0.0.0"

    elasticsearch.url: "http://192.168.4.11:9200"

    kibana.index: ".kibana"

    kibana.defaultAppId: "discover"

    elasticsearch.pingTimeout: 1500

    elasticsearch.requestTimeout: 30000

    elasticsearch.startupTimeout: 5000

— 启动服务 设置开机启动

# systemctl start kibana.service

# systemctl enable kibana.service 

# netstat -pantu | grep 5601

tcp        0      0 0.0.0.0:5601            0.0.0.0:*               LISTEN      10011/node       

—web 访问kibana

http://192.168.4.10:5601/

http://192.168.4.11:9200/_plugin/head

数据批量导入

# ls json/

accounts.json   logs.jsonl  shakespeare.json

• 使用 _bulk 批量导入数据

– 批量导入数据使用 POST 方式,数据格式为 json,url编码使用 data-binary

– 导入含有 index 配置的 json 文件

# curl -X "POST" 'http://192.168.4.11:9200/_bulk' --data-binary @logs.jsonl

# curl -X "POST" 'http://192.168.4.11:9200/_bulk' --data-binary @shakespeare.json

• 使用 _bulk 批量导入数据

– 导入没有有 index 配置的 json 文件

– 我们需要在 uri 里面制定 index 和 type

# curl -X "POST" 'http://192.168.4.11:9200/accounts/act/_bulk' --data-binary @accounts.json

数据批量查询

数据批量查询使用 GET

# curl -X 'GET' "http://192.168.4.11:9200/_mget?pretty" -d'{

> "docs":[

>     {

>       "_index":"accounts",

>       "_type":"act",

>       "_id":3

>     }

>  ]

> }'

{

  "docs" : [ {

    "_index" : "accounts",

    "_type" : "act",

    "_id" : "3",

    "_version" : 1,

    "found" : true,

    "_source" : {

      "account_number" : 3,

      "balance" : 44947,

      "firstname" : "Levine",

      "lastname" : "Burks",

      "age" : 26,

      "gender" : "F",

      "address" : "328 Wilson Avenue",

      "employer" : "Amtap",

      "email" : "levineburks@amtap.com",

      "city" : "Cochranville",

      "state" : "HI"

    }

  } ]

}

# curl -X 'GET' "http://192.168.4.11:9200/accounts/act/3?pretty"       //另一种查询方法 结果一样

//也可以同时查询多个

# curl -X 'GET' "http://192.168.4.11:9200/_mget?pretty" -d '{

> "docs":[

> {

> "_index":"accounts",

> "_type":"act",

> "_id":3

> },

> {

> "_index":"accounts",

> "_type":"act",

> "_id":5

> },

> {

> "_index":"shakespeare",

> "_type":"line",

> "_id":110

> }

> ]

> }'

数据导入以后查看logs 是否导入成功

修改kibana 的配置文件后启动 kibana ，然后查看ES集群，如果出现 .kibana Index 表示kibana 与ES集群连接成功

kibana 里选择日志

— 支持通配符 *

— 我们这里选择 logstash-*

– 在下面的 Time-field 选择 @timestramp 作为索引

– 然后点 create 按钮

这里显示数据没有找到 由上角可以看见 系统默认选择的是 最近15分钟

原因是我们刚刚导入的日志是2015-05-10至 2015-05-20 时间段的，这里我们修改一下时间显示  就可以看见数据展示了

数据展示

除了柱状图,kibana 还支持很多种展示方式

这里选项就是日志文件的字段类型，每个字段类型代表不同的数据

多种维度自定义统计分析 

保存后可以在 Dashboard 查看

本文转自 Xuenqlve 51CTO博客，原文链接：http://blog.51cto.com/13558754/2065847，如需转载请自行联系原作者