跟小D每日学口语

Mac上搭建ELK

转载自我的个人博客：http://blog.ywheel.cn/post/2017/03/04/setup_elk_on_mac/

最近的项目需要对文本数据各字段进行快速检索、组合查询、模糊查询，在架构选择上选择了Elasticsearch作为支撑这些功能的存储和搜索引擎。其他的不说了，刚好我的第一台mac到了，直接搞起。

什么是ELK

日志分析平台可以有多种技术架构的选型，但经过了多年的演变，现在比较流行的应该就是ELK了。 ELK三个字母的意义如下：

  1. Elasticsearch
  2. Logstash
  3. Kibana

架构图下图：

ELK架构图

图中的Shipper和Indexer都可以是Logstash, Broker一般为Redis，也可以是kafka等。而Search & Storage则主要是Elasticsearch了，一方面接收上游index好的文档，另一方面提供API支持对内容的检索。而kibana则是一个web interface, 可以提供简单易用的界面让用户方便的写出搜索的表达式来访问Elasticsearch.

对于这三部分都有很多深入的点，以后有机会要深入学习和记录。

使用brew安装

既然使用了mac，那么使用brew安装程序则是一个最简单不过的方式了。

首先安装Elasticsearch，直接输入以下命令即可:

brew install elasticsearch
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但可能遇到问题，比如要求Java的版本是1.8（我安装的Elasticsearch的按本是5.2.2），这里面可能涉及到还要安装brew cast用来安装java8, 然后又提示还有其他依赖（后悔没记录下来。。。），而需要xcode-command-tool, 折腾了不少时间。

安装完成后，可以查看elasticsearch的版本：

$ elasticsearch --version
Version: 5.2.2, Build: f9d9b74/2017-02-24T17:26:45.835Z, JVM: 1.8.0_121
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启动和停止elasticsearch也很简单：

brew services start elasticsearch
brew services stop elasticsearch
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浏览器访问http://localhost:9200可以看到Elasticsearch的信息：

{
name: "bWXgrRX",
cluster_name: "elasticsearch_ywheel",
cluster_uuid: "m99a1gFWQzKECuwnBfnTug",
version: {
number: "5.2.2",
build_hash: "f9d9b74",
build_date: "2017-02-24T17:26:45.835Z",
build_snapshot: false,
lucene_version: "6.4.1"
},
tagline: "You Know, for Search"
}
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接着安装logstash：

brew install logstash
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安装好后查看版本：

$ logstash --version
logstash 5.2.2
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浏览器访问http://localhost:9600可以看到如下信息：

{
host: "ywheeldeMacBook-Pro.local",
version: "5.2.2",
http_address: "127.0.0.1:9600",
id: "70b78f4a-fe0f-4187-bf71-fe1f60b74e0a",
name: "ywheeldeMacBook-Pro.local",
build_date: "2017-02-24T17:46:55Z",
build_sha: "57984d20eb28b0df40a59077c600ec1a399d46f5",
build_snapshot: false
}
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Kibana不需要通过brew安装，直接下载压缩包后，解压后执行./kibana即可。不过我还是在/usr/local/bin/下创建了kibana和kibana-plugin的软连接， elasticsearch,elasticsearch-plugin,logstash和logstash-plugin都在这个目录下，以后安装插件的话，还都需要用上这些*-plugin.

Kibana安装完成后，需要在config/kibana.yml文件中，确认elasticsearch.url: "http://localhost:9200"

测试写入和查询

写入Elasticsearch可以很简单，其本身就提供了RESTFul的API接口，参考https://www.elastic.co/guide/en/kibana/3.0/import-some-data.html ，通过以下命令创建shakespeare index：

curl -XPUT http://localhost:9200/shakespeare -d '
{
 "mappings" : {
  "_default_" : {
   "properties" : {
    "speaker" : {"type": "string", "index" : "not_analyzed" },
    "play_name" : {"type": "string", "index" : "not_analyzed" },
    "line_id" : { "type" : "integer" },
    "speech_number" : { "type" : "integer" }
   }
  }
 }
}
';
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通过以下命令将数据写入Elasticsearch：

curl -XPUT localhost:9200/_bulk --data-binary @shakespeare.json
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数据写入后，到kibana目录运行./kibana，启动后访问：http://localhost:5601/ , 看到kibana界面后会提示”Configure an index pattern”。， 如下图：

kibana 1

刚才在写入数据的时候已经创建了shakespeare index, 且不是按照时间分布的日志文件（shakespeare只有一个json文件），因此，取消勾选Index contains time-based envents，输入shakespeare后，就能看到create按钮了。

kibana 2

点击kibana的Discover页面，输入WESTMORELAND查询，可以看到有110个结果：

kibana 3

监控和安全

在Elasticsearch 5.x的时代，监控和管理由X-Pack统一完成，包含：

  1. 安全：用户权限管理
  2. 告警：自动告警
  3. 监控：监控Elasticsearch集群的状态
  4. 报告：发送报告、导出数据
  5. 图表：可视化数据

在安装X-Pack之前，需要停止Kibana和Elasticsearch:

elasticsearch-plugin install x-pack
kibana-plugin install x-pack
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安装完成后，启动elasticsearch和kibana，访问kibana时发现需要登录了， 默认用户名和密码是elastic/changeme。

kibana login

后续可以在Management面板中进行用户和角色的配置，也可以看到新增了Reporting。

kibana management

在Monitoring页面中可以看到Elasticsearch和Kibana的状态，点击Indices还可以看到具体索引的状态。

kibana monitoring 1

kibana monitoring 1

告警功能和报表功能后续再进行详细研究。之前在A家的时候，记得有个基于日志的告警功能：当service的日志中出现了ERROR或FATAL，可以自动触发告警。有了X-Pack后，这个功能应该也是可以通过ELK来实现的啦。

通过访问http://localhost:9200/_cat/indices?v查看Elasticsearch的Index, 可以发现几个新的与监控有关的index:

health status index                           uuid                   pri rep docs.count docs.deleted store.size pri.store.size
yellow open   .monitoring-es-2-2017.03.04     COZvO_dlSkqdEtntrZrzFA   1   1      10240          154      4.5mb          4.5mb
green  open   .security                       XEeHRF5NT0ud2jpxOzsoHw   1   0          1            0      2.8kb          2.8kb
yellow open   .kibana                         p-cJGBCXQySNGR0924jRdQ   1   1          2            1      9.8kb          9.8kb
yellow open   .monitoring-data-2              QZt0hpTISUO_58pWoG5Hyw   1   1          3            0      6.9kb          6.9kb
yellow open   .monitoring-kibana-2-2017.03.04 nLHKuL1KTiCE2lsWz8tdkA   1   1        849            0      245kb          245kb
yellow open   shakespeare                     zPCLp4KmTkiu7m4tYcA_Iw   5   1     111396            0     28.1mb         28.1mb
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使用Logstash导入博文

在上面的操作中，直接使用了elasticsearch的API接口来进行数据的导入，而使用logstash也能够很方便的写入elasticsearch。 首先得生成一个logstash的conf文件，比如我想建立我的博客的索引，在我的家目录下创建了my_blog.conf文件：

input{
    file{
        path => ["/Users/ywheel/my_blog/content/about.md"]
    }
}   
output{
    elasticsearch{
        hosts => ["localhost:9200"]
        index => "my_blog"
        user => "elastic"
        password => "changeme"
   }
}
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注意拜X-Pack所赐，这配置文件里面对elasticsearch需要用户名和密码。然后敲入logstash -f my_blog.conf来执行，但却一直不成功。后来翻logstash的文档 https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/pipeline.html ，里面写了一句这样的话：

Inputs

You use inputs to get data into Logstash. Some of the more commonly-used inputs are:

- file: reads from a file on the filesystem, much like the UNIX command tail -0F
- syslog: listens on the well-known port 514 for syslog messages and parses according to the RFC3164 format
- redis: reads from a redis server, using both redis channels and redis lists. Redis is often used as a "broker" in a centralized Logstash installation, which queues Logstash events from remote Logstash "shippers".
- beats: processes events sent by Filebeat.
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file这个input相当于使用tail来获取文件中的数据的啊， 我的about.md压根就没有变化，因此也没有内容被写入了Elasticsearch。于是，我把conf改成了这样：

input{
    file{
        path => ["/Users/ywheel/test.md"]
    }
}   
output{
    elasticsearch{
        hosts => ["localhost:9200"]
        index => "my_blog"
        user => "elastic"
        password => "changeme"
   }
}
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运行logstash -f my_blog_conf后，再运行cat /Users/ywheel/my_blog/content/about.md > /Users/ywheel/test.md, 然后发现数据写入了Elasticsearch， index也多了一个my_blog。到Kibana中添加my_blog这个index pattern后，就可以在Discover进行搜索了。比如我搜索“程序员”：

kibana search

看来中文分词得改进一下，不过现在也已经很酷了! 以后可以对整个博客进行全文检索了~~

posted @ 2017-10-20 11:31  Danny Chen  阅读(2040)  评论(0)  编辑  收藏  举报