ELKStack 实战之 Elasticsearch [一]

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ELKStack 实战之 Elasticsearch [一]
ELKStack 实战之 Elasticsearch [一]

　　ELKStack


ELKStack简介

　　ELK Stack 是 Elasticsearch、Logstash、Kibana 三个开源软件的组合。在实时数据检索和分析场合，三者通常是配合共用，而且又都先后归于 Elastic.co 公司名下，故有此简称。

　　ELK Stack 在最近两年迅速崛起，成为机器数据分析，或者说实时日志处理领域，开源界的第一选择。和传统的日志处理方案相比，ELK Stack 具有如下几个优点：

　　处理方式灵活。Elasticsearch 是实时全文索引，不需要像 storm 那样预先编程才能使用；  
  配置简易上手。Elasticsearch 全部采用 JSON 接口，Logstash 是 Ruby DSL 设计，都是目前业界最通用的配置语法设计；  
  检索性能高效。虽然每次查询都是实时计算，但是优秀的设计和实现基本可以达到全天数据查询的秒级响应；  
  集群线性扩展。不管是 Elasticsearch 集群还是 Logstash 集群都是可以线性扩展的；  
  前端操作炫丽。Kibana 界面上，只需要点击鼠标，就可以完成搜索、聚合功能，生成炫丽的仪表板。

　　ELK地址：https://www.elastic.co/
Logstash 最佳实践：http://udn.yyuap.com/doc/logstash-best-practice-cn/index.html
Elasticsearch 权威指南：http://www.learnes.net/index.html
ELKStack中文社区：https://kibana.logstash.es/content/

　　对于日志来说，最常见的需求就是收集、存储、查询、展示，开源社区正好有相对应的开源项目：logstash（收集）、elasticsearch（存储+搜索）、kibana（展示），我们将这三个组合起来的技术称之为ELKStack，所以说ELKStack指的是Elasticsearch(java)、Logstash(jruby)、Kibana技术栈的结合，一个通 用的架构如下图所示：

图片解释：elk 前面主要靠logstash来进行收集日志，logstash将日志上传到broker上，后面还有一个logstash用来读取broker中的日志，在将日志存储到es里面，最后用kibana练到es上进行展示

　　提示：我们可以将Elasticsearch简称为es


Elasticsearch介绍

　　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 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，是第二流行的企业搜索引擎。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。


Elasticsearch部署

　　Elasticsearch首先需要Java环境，所以需要提前安装好JDK，可以直接使用yum安装。也可以从Oracle官网下载JDK进行安装。开始之前要确保JDK正常安装并且环境变量也配置正确：

　　环境介绍


[root@abcdocker ~]#
[root@abcdocker ~]# df -hFilesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on/dev/sda1        20G  2.4G   18G  12% /devtmpfs        903M     0  903M   0% /devtmpfs           912M     0  912M   0% /dev/shmtmpfs           912M  8.6M  904M   1% /runtmpfs           912M     0  912M   0% /sys/fs/cgrouptmpfs           183M     0  183M   0% /run/user/0
[root@abcdocker ~]# free -m              total        used        free      shared  buff/cache   availableMem:           1823         328        1113           8         381        1322Swap:             0           0           0[root@abcdocker ~]# cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.3.1611 (Core) 本次使用2台服务器来进行模拟集群，所以请准备2台服务器
　　安装JDK


[root@linux-node1 ~]# yum install -y java
[root@linux-node1 ~]# java -versionopenjdk version "1.8.0_65"OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_65-b17)OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.65-b01, mixed mode)
　　源码安装JDK


下载安装http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html配置Java环境# tar zxf jdk-8u91-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/# ln –s /usr/local/jdk1.8.0_91 /usr/local/jdk# vim /etc/profileexport JAVA_HOME=/usr/local/jdkexport CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jarexport PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin# source /etc/profile看到如下信息，java环境配置成功# java -versionjava version "1.8.0_91"Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_91-b14)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.91-b14, mixed mode)
配置安装ElasticSearch

　　可以使用源码，或者yum
一、yum安装


1.下载并安装GPG key[root@linux-node1 ~]# rpm --import https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch2.添加yum仓库[root@linux-node1 ~]# cat /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo[elasticsearch-2.x]name=Elasticsearch repository for 2.x packagesbaseurl=http://packages.elastic.co/elasticsearch/2.x/centosgpgcheck=1gpgkey=http://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearchenabled=13.安装elasticsearch[root@hadoop-node1 ~]# yum install -y elasticsearch
　　二、源码安装


[root@CentOS6 home]# wget https://download.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.7.2.tar.gz   #下载elasticsearch[root@CentOS6 home]# tar xf elasticsearch-1.7.2.tar.gz -C /usr/local/    #解压elasticsearch[root@CentOS6 home]# ln -s /usr/local/elasticsearch-1.7.2 /usr/local/elasticsearch    #创建软连接
　　三、配置elasticsearch


修改配置文件[root@abcdocker ~]# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.ymlcluster.name: myes           　 #ES集群名称node.name: abcdocker-node-1  　#节点名称path.data: /data/es-date       #数据存储的目录（多个目录使用逗号分隔）path.logs: /var/log/elasticsearch #日志格式bootstrap.memory_lock: true   #锁住es内存，保证内存不分配至交换分区network.host: 192.168.56.11   #设置本机IP地址http.port: 9200            #端口默认9200
　　四、设置数据目录权限


[root@abcdocker ~]# chown -R elasticsearch:elasticsearch /data/es-date/#这个是我们存放数据的目录，手动创建
　　es默认发现有组播和单播，组播就是都加入到一个组里面，单播就是一对一通信

　　提示： yum安装时会少了许多配置，如果编译安装就会产生很多。

　　五、启动


启动es[root@abcdocker ~]# systemctl start elasticsearch.service[root@abcdocker ~]# netstat -lntupActive Internet connections (only servers)Proto Recv-Q Send-Q Local Address           Foreign Address         State       PID/Program name    tcp        0      0 0.0.0.0:22              0.0.0.0:*               LISTEN      532/sshd            tcp        0      0 127.0.0.1:25            0.0.0.0:*               LISTEN      724/master          tcp6       0      0 192.168.56.11:9200      :::*                    LISTEN      2125/java           tcp6       0      0 192.168.56.11:9300      :::*                    LISTEN      2125/java           tcp6       0      0 :::22                   :::*                    LISTEN      532/sshd            tcp6       0      0 ::1:25                  :::*                    LISTEN      724/master   端口默认：9200
　　本次环境我们使用2台服务器，这2台服务器的服务搭建可以跟上面的步骤相同即可

　　访问测试：http://IP:9200

　　Elasticsearch提供了非常多的插件，还可以使用curl进行通讯

　　我们可以使用curl来查看es里面有什么内容


[root@abcdocker ~]# curl  -i -XGET 'http://192.168.56.11:9200/_count?'HTTP/1.1 200 OKContent-Type: application/json; charset=UTF-8Content-Length: 59{"count":0,"_shards":{"total":0,"successful":0,"failed":0}}[解释：返回头部200，执行成功0个，返回0个
　　Elasticsearch有很多插件，但是有的插件好用但是收费


Elasticsearch插件介绍

　　一、Haed插件
插件作用：主要是做es集群管理的插件
Github下载地址：https://github.com/mobz/elasticsearch-head


下载方式：[root@abcdocker ~]# /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install mobz/elasticsearch-head-> Installing mobz/elasticsearch-head...Trying https://github.com/mobz/elasticsearch-head/archive/master.zip ...Downloading ...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................DONEVerifying https://github.com/mobz/elasticsearch-head/archive/master.zip checksums if available ...NOTE: Unable to verify checksum for downloaded plugin (unable to find .sha1 or .md5 file to verify)Installed head into /usr/share/elasticsearch/plugins/head下载完会在/usr/share/elasticsearch/plugins/目录下产生插件目录
　　访问：http://ip地址:9200/_plugin/head/

　　二、Bigdesk插件
插件作用：性能监控
Github下载：https://github.com/lukas-vlcek/bigdesk

　　提示：因为我们使用yum安装的最新版本，bigdesk暂时不支持最新版本


[root@abcdocker ~]# /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch -VOpenJDK 64-Bit Server VM warning: If the number of processors is expected to increase from one, then you should configure the number of parallel GC threads appropriately using -XX:ParallelGCThreads=NVersion: 2.4.4, Build: fcbb46d/2017-01-03T11:33:16Z, JVM: 1.8.0_121

　　正常访问地址：http://localhost:9200/_plugin/bigdesk/

　　Bigdesk 1.x

　　Bigdesk 2.X

　　三、Kopf插件
插件作用：kopf是一个简单的网络管理工具
Kopf不再维护。已经开发了替代品（cerebro），目前维护在https://github.com/lmenezes/cerebro。在这一点上，cerebro应该有相当于kopf的功能，顶部有一些新的功能。

　　Github地址：https://github.com/lmenezes/elasticsearch-kopf


安装[root@abcdocker ~]# /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install lmenezes/elasticsearch-kopf-> Installing lmenezes/elasticsearch-kopf...Trying https://github.com/lmenezes/elasticsearch-kopf/archive/master.zip ...Downloading ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................DONEVerifying https://github.com/lmenezes/elasticsearch-kopf/archive/master.zip checksums if available ...NOTE: Unable to verify checksum for downloaded plugin (unable to find .sha1 or .md5 file to verify)Installed kopf into /usr/share/elasticsearch/plugins/kopf
　　访问地址：http://192.168.56.11:9200/_plugin/kopf/


插件使用

　　1、Head插件使用介绍
现在我们已经将插件安装完成，这时候里面还没有数据。我们现在往里面写一些数据

点击提交

_index：创建了一个索引index-demo
_type：创建了一个类型test
total：分片2个
Successful：成功1个
Failed：失败0个
Created：状态成功

　　我们点击概览，点击连接

我们写一篇文档会帮我们分成5片（0-4，可以修改成多个），粗线代表主分片细线代表副本分片（可以理解为一主一备）正常情况下会将主分片和副本分片放在2台机器上

　　集群健康值介绍：
黄色代表没有主分片数据丢失，但是现在不是健康的状态（警告）应该有10个分片，现在只有5个。
红色代表有数据丢失
绿色代表正常

　　提示：es支持一个类似于快照的功能，方便我们用于数据备份

　　Es索引信息

　　这里索引信息是open代表我们可以将它给关闭掉，这样就不会继续使用这个索引进行搜索

关闭索引


　　除了支持关闭和开启索引，同样也支持删除

提示：删除之后索引数据是无法恢复的

　　Head插件小缺点： 当我们索引特别多的时候，打开head至少需要五分钟。因为它要把所有的索引都扫描一遍进行展示，这时候打开使用的带宽也会特别大（不会出现超时，一直等待就可以）

　　2、kopf插件使用介绍
访问地址：http://192.168.56.11:9200/_plugin/kopf/

我们可以看到索引、分片、文档数量、大小以及jvm使用情况、disk、cpu、load等

我们点击节点，就可以看到更详细的硬件信息（实时变化）

　　同样kopf也支持head的插件，支持请求
（生产场景这个信息主要给开发使用）

提示：es是有自己的查询语言，可以写的很复杂。

　　其他功能

　　▲ Create index：   创建索引:  
▲ Cluster settings： 集群设置:  
▲ Aliases：          别名:
▲ Analysis：     分析:  
▲ Percolator：       过滤器:  
▲ Snapshot：         快照
▲ Index templates：  索引模板:  
▲ Cat apis：             api  
▲ Hot threads：      热线程:

　　ES介绍完成

　　本文参考：赵班长，赵梦梦，吴依相关文章