基于ELK的简单数据分析

原文链接： http://www.open-open.com/lib/view/open1455673846058.html

环境

• CentOS 6.5 64位
• JDK 1.8.0_20
• Elasticsearch 1.7.3
• LogStash 1.5.6
• Kibana 4.1.4

介绍

• ElasticSearch是有名的开源搜索引擎，现在很多公司使用ELK技术栈做日志分析，比如新浪使用ELK处理每天32亿条记录，详细的介绍可以查看这里
• 我们的数据量没有新浪那么大，一天正常水平在6千万条左右，多的时候有一个亿条记录，受到新浪案例的启发我们基于ELK搭建自己的简单数据分析系统，刚开始选择这个的原因：(1)就我一个人折腾东西， (2)我不会前端，但是ELK中的kibana可以直接利用，(3)Hadoop/Hbase、Storm等大数据栈需要学习成本，短期内上手难度太大。(4)可用的机器数也是相当屌丝。

环境搭建

• 需要安装好Java，配置JAVA_HOME,bin目录添加到PATH环境变量

ElasticSearch

• 下载ElasticSearch，然后解压到/opt
• 执行/opt/elasticsearch-1.7.3/bin/elasticsearch -d 就可以在后台启动，但是为了同时管理ELK三个进程，我选择了supervisor做统一管理
• 启动ElasticSearch之后，我们需要关闭字符串的分词，对于数据分析的需求是不需要的，同时会存在问题，但是当作为搜索引擎的时候，这又是必须的。

  关闭字符串的分词
  
  curl -XPUT http://localhost:9200/_template/template_1 -d ‘{
      "template": "*",
      "settings": {
          "index.refresh_interval": "5s"
      },
      "mappings": {
          "_default_": {
              "_all": {
                  "enabled": true
              },
              "dynamic_templates": [
              {
                  "string_fields": {
                      "match": "*",
                      "match_mapping_type": "string",
                      "mapping": {
                          "index": "not_analyzed",
                          "omit_norms": true,
                          "type": "string"
                          }
                      }
                  }
              ],
              "properties": {
                  "@version": {
                      "type": "string",
                      "index": "not_analyzed"
                  }
              }
          }
      }
  }‘

Kibana

• 下载Kibana,然后解压到/opt
• 运行/opt/kibana-4.1.4-linux-x64/bin/kibana，同样适用supervisor管理
• 访问http://YourIP:5601即可

Logstash

• 到目前为止我们还没有数据源
• 下载LogStash，解压到/opt
• 编写如下配置文件

  

我们的数据来源于kafka中的一个topic，格式是json，输出到elasticsearch的索引，按天变化

简单的数据分析

• 跑了四个多小时，差不多有890w数据
• 我们先来看看设备的操作系统版本号(android 4.4.4的设备最多，差不多有300万)

  

• 设备型号分布