Elasticsearch + Logstash + Kibana 搭建教程

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Shipper:日志收集者。负责监控本地日志文件的变化,及时把日志文件的最新内容收集起来,输出到Redis暂存。
Indexer:日志存储者。负责从Redis接收日志,写入到本地文件。
Broker:日志Hub,用来连接多个Shipper和多个Indexer。
无论是Shipper还是Indexer,Logstash始终只做前面提到的3件事:

Shipper从日志文件读取最新的行文本,经过处理(这里我们会改写部分元数据),输出到Redis,
Indexer从Redis读取文本,经过处理(这里我们会format文本),输出到文件。
一个Logstash进程可以有多个输入源,所以一个Logstash进程可以同时读取一台服务器上的多个日志文件。Redis是Logstash官方推荐的Broker角色“人选”,支持订阅发布和队列两种数据传输模式,推荐使用。输入输出支持过滤,改写。Logstash支持多种输出源,可以配置多个输出实现数据的多份复制,也可以输出到Email,File,Tcp,或者作为其它程序的输入,又或者安装插件实现和其他系统的对接,比如搜索引擎Elasticsearch。

http://blog.csdn.net/jamesge2010/article/details/51498483

http://kibana.logstash.es/content/logstash/plugins/input/file.html

centeros 下搭建:

参考:http://www.cnblogs.com/tianjixiaoying/p/4316011.html

sh elasticsearch start 作为服务启动时:

WARNING: Elasticsearch may have failed to start.

尝试直接用elasticsearch命令启动:在/usr/local/elk/elasticsearch/bin下:输命令:./elasticsearch 仍然报异常:
Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: don‘t run elasticsearch as root.
        at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.initializeNatives(Bootstrap.java:93)
        at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.setup(Bootstrap.java:144)
        at org.elasticsearch.bootstrap.Bootstrap.init(Bootstrap.java:285)
        at org.elasticsearch.bootstrap.Elasticsearch.main(Elasticsearch.java:35)
        Refer to the log for complete error details.

发现elasticsearch不能用root账户启动参见:http://www.open-open.com/lib/view/open1451451639167.html

新建账户:useradd ***  parsswd *** 切换到非root账户登录启动,仍然报异常:http://www.cnblogs.com/krockey/p/5850141.html

安装:elasticsearch-head报错

 b.2  ./bin/plugin -install mobz/elasticsearch-head

      提示错误,错误信息是:ERROR: unknown command [-install]. Use [-h] option to list available commands,这是因为Elasticsearch在2.0以上的版本将-install变成了install。

    b.3 故而执行命令 ./bin/plugin install mobz/elasticsearch-head即可。

查看yum默认安装路径:
rpm -ql 软件名称
参考资料:

http://www.centoscn.com/image-text/install/2015/1105/6386.html
时间: 2024-10-24 15:18:09

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用ElasticSearch,LogStash,Kibana搭建实时日志收集系统

用ElasticSearch,LogStash,Kibana搭建实时日志收集系统 介绍 这套系统,logstash负责收集处理日志文件内容存储到elasticsearch搜索引擎数据库中.kibana负责查询elasticsearch并在web中展示. logstash收集进程收获日志文件内容后,先输出到redis中缓存,还有一logstash处理进程从redis中读出并转存到elasticsearch中,以解决读快写慢速度不一致问题. 官方在线文档:https://www.elastic.co

elasticsearch + logstash + kibana 搭建实时日志收集系统【原创】

实时日志统一收集的好处: 1.快速定位集群中问题机器 2.无需下载整个日志文件(往往比较大,下载耗时多) 3.可以对日志进行统计 a.发现出现次数最多的异常,进行调优处理 b.统计爬虫ip c.统计用户行为,做聚类分析等 基于上面的需求,我采用了 ELK(elasticsearch + logstash + kibana)的方案,安装方法请到他们的官网:https://www.elastic.co/ 上面查询,这里我主要讲讲我遇到的问题. ??????1.LVS 分发UDP请求不成功的问题???

[Big Data - ELK] ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)搭建实时日志分析平台

ELK平台介绍 在搜索ELK资料的时候,发现这篇文章比较好,于是摘抄一小段: 以下内容来自: http://baidu.blog.51cto.com/71938/1676798 日志主要包括系统日志.应用程序日志和安全日志.系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息.检查配置过程中的错误及错误发生的原因.经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误. 通常,日志被分散的储存不同的设备上.如果你管理数十上百台服务器,你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志.这

ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)搭建实时日志分析平台

日志主要包括系统日志.应用程序日志和安全日志.系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息.检查配置过程中的错误及错误发生的原因.经常分析日志可以了解服务器的负荷,性能安全性,从而及时采取措施纠正错误. 通常,日志被分散的储存不同的设备上.如果你管理数十上百台服务器,你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志.这样是不是感觉很繁琐和效率低下.当务之急我们使用集中化的日志管理,例如:开源的syslog,将所有服务器上的日志收集汇总. 集中化管理日志后,日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事

Linux——使用ELK(Elasticsearch + Logstash + Kibana) 搭建日志集中分析平台

http://wsgzao.github.io/post/elk/

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CentOS7使用Elasticsearch+ Logstash+kibana快速搭建日志分析平台 介绍: 安装logstash,elasticsearch,kibana三件套,搜索程序一般由索引链及搜索组件组成. 索引链功能的实现需要按照几个独立的步骤依次完成:检索原始内容.根据原始内容来创建对应的文档.对创建的文档进行索引. 搜索组件用于接收用户的查询请求并返回相应结果,一般由用户接口.构建可编程查询语句的方法.查询语句执行引擎及结果展示组件组成. Elasticsearch是个开源分布式搜