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基于CentOS 6.9搭建ELK环境指南

[日期:2017-07-13] 来源:FreeBuf.COM  作者:s1riu5 [字体: ]

无论是甲方还是一方都需要面对大量日志处理的情况,之前分析的时候用基本的shell命令进行处理,但是面对大量数据的时候则有些力不从心,而且面对纯文字也不大直观。后来有人推荐了ELK,最近ELK升级到了版本五。E, L, K三大组件统一了版本号,花了一段时间总算搭好了。

基本环境信息:

Linux操作系统:CentOS 6.9 x64

Java版本号:1.8.0_131

ELK: 5.5

0×01 安装java

ELK需要最新的java1.8.CentOS自带了openjdk1.7,删了重新安装Oracle Java

yum remove java

然后从oracle官网(http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html)下载java的源码包

mkdir /usr/java
tar -zxvf jdk-8u131-linux-x64.tar.gz -C  /usr/java/

编辑/etc/profile

JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_131

JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_131/jre

PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin

CLASSPATH=:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME:$JRE_HOME:$CLASSPATH

创建java的软连接

cd /usr/bin

ln -s /usr/java/jdk1.8.0_131/bin/java java

如图,安装成功

2. 安装elasticsearch

Elasticsearch 教程系列文章: 

Linux上安装部署ElasticSearch全程记录  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-09/123241.htm

Linux下Elasticsearch 1.7.0安装配置 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-05/144215.htm

Elasticsearch的安装,运行和基本配置 http://www.linuxidc.com/Linux/2016-07/133057.htm

使用Elasticsearch + Logstash + Kibana搭建日志集中分析平台实践  http://www.linuxidc.com/Linux/2015-12/126587.htm

Ubuntu 14.04搭建ELK日志分析系统(Elasticsearch+Logstash+Kibana) http://www.linuxidc.com/Linux/2016-06/132618.htm

Elasticsearch1.7升级到2.3实践总结  http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/137282.htm

Ubuntu 14.04中Elasticsearch集群配置  http://www.linuxidc.com/Linux/2017-01/139460.htm

Elasticsearch-5.0.0移植到Ubuntu 16.04 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-01/139505.htm

ElasticSearch 5.2.2 集群环境的搭建  http://www.linuxidc.com/Linux/2017-04/143136.htm

Linux下安装搜索引擎Elasticsearch  http://www.linuxidc.com/Linux/2017-05/144105.htm

CentOS上安装 ElasticSearch 详解  http://www.linuxidc.com/Linux/2017-05/143766.htm

在Ubuntu 16.04 中安装 Elasticsearch 5.4分析引擎  http://www.linuxidc.com/Linux/2017-07/145588.htm

去elk官网下载elasticsearch的rpm包,

直接安装

rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm

启动测试

/etc/init.d/elasticsearch start

如图,安装成功

清空elasticsearch的数据

curl -XDELETE 'http://127.0.0.1:9200/logstash-*'

配置一下权限

 

cd /var/lib

chmod -R 777 logstash

 

3. 安装kibana

还是从官网下载kibana的二进制包

rpm -ivh kibana-5.5.0-x86_64.rpm

启动

/etc/init.d/kibana start

如图所示,kibaba也安装成功了,现在kibana只能从本地访问,为了方便调试,利用nginx做一下反向代理

yum install nginx

#/etc/nginx/conf.d/default.conf

server {

    listen 80;

    location / {

        proxy_pass [http://localhost:5601](http://localhost:5601);

    }

}

4. 安装logstash

安装logstash和之前的步骤一样,但是logstash是没有独立的守护服务的

安装后的路径

/usr/share/logstash/

创建config的软连接

cd /usr/share/logstash

ln -s /etc/logstash ./config

Logstash配置文件是JSON格式,放在/etc/logstash/conf.d 。 该配置由三个部分组成:输入,过滤器和输出。

input 数据输入端,可以接收来自任何地方的源数据。

file:从文件中读取

syslog:监听在514端口的系统日志信息,并解析成RFC3164格式。

redis:从redis-server list 中获取

beat:接收来自Filebeat的事件

Filter 数据中转层,主要进行格式处理,数据类型转换、数据过滤、字段添加,修改等,常用的过滤器如下。

grok: 通过正则解析和结构化任何文本。Grok 目前是logstash最好的方式对非结构化日志数据解析成结构化和可查询化。logstash内置了120个匹配模式,满足大部分需求。

mutate: 在事件字段执行一般的转换。可以重命名、删除、替换和修改事件字段。

drop: 完全丢弃事件,如debug事件。

clone: 复制事件,可能添加或者删除字段。

geoip: 添加有关IP地址地理位置信息。

output 是logstash工作的最后一个阶段,负责将数据输出到指定位置,兼容大多数应用,常用的有:

elasticsearch: 发送事件数据到 Elasticsearch,便于查询,分析,绘图。

file: 将事件数据写入到磁盘文件上。

mongodb:将事件数据发送至高性能NoSQL mongodb,便于永久存储,查询,分析,大数据分片。

redis:将数据发送至redis-server,常用于中间层暂时缓存。

graphite: 发送事件数据到graphite。http://graphite.wikidot.com/

statsd: 发送事件数据到 statsd。

其中input和output是必须的,logstash由一个e参数,可以在终端调试配置文件

最简单的输入输出

/usr/share/logstash/bin# ./logstash -e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'

采用格式化输出

logstash -e 'input { stdin { } } output { stdout { codec => rubydebug } }'

这边,我们是从终端输入,同时也从终端输出,但在实际状况中几乎不可能这么做,那先打通输出环节吧,把输出的内容发送到

Elasticsearch

首先启动Elasticsearch,确保9200端口开着,前边已经启动了。然后执行

./logstash -e 'input { stdin { } } output { elasticsearch { hosts => localhost } }'

确认一下

curl 'http://localhost:9200/_search?pretty'

logstash的e参数调试是很方便,但是内容多的话就不方便了,logstash还有一个f参数,用来从配置文件中读取信息,简单示例

#logstash_simple.conf

input { stdin { } }

output {

  elasticsearch { hosts => localhost }

}

# ./logstash -f  ../config/logstash_simple.conf

![75879570.png](http://image.3001.net/images/20170708/14995011356598.png!small)

![75898507.png](http://image.3001.net/images/20170708/14995011414518.png!small)

然后说一下过滤器

#logstash.conf

input { stdin {} }

filter {

    grok {

        match => ["message",  "%{COMBINEDAPACHELOG}"]

    }

}

output { 

   elasticsearch { hosts => localhost } 

}

filter 以何种规则从字符串中提取出结构化的信息,grok是logstash里的一款插件,可以使用正则表达式匹配日志,上文中的%{COMBINEDAPACHELOG}是内置的正则,用来匹配apache access日志.

测试信息

127.0.0.1 - - [11/Dec/2013:00:01:45 -0800] "GET /xampp/status.php HTTP/1.1" 200 3891 "http://cadenza/xampp/navi.php" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10.9; rv:25.0) Gecko/20100101 Firefox/25.0"

curl 'http://localhost:9200/_search?pretty'

分析本地的apache日志文件

首先启动elasticsearch

/etc/init.d/elasticsearch start

然后创建logstash的json文件

#logstash_apache.conf

input {

    file {

        path => "/tmp/access.log"

        type => "apache"

        start_position => "beginning"

    }

}

filter { 

    grok { 

        match => {

            "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}"

        }

    }

    date {

        match => [ "timestamp" , "dd/MMM/YYYY:HH:mm:ss Z"]

    }

}

output {

   elasticsearch { hosts => localhost }

}

启动logstash

./logstash -f ../config/logstash_apache.conf

根据日志的时间修改一下时间段

然后是我最喜欢的功能,基于IP的地理位置显示

更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容http://www.linuxidc.com/Linux/2017-07/145636p2.htm

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