ELK+Filebeat+Kafka+Zookeeper构建大数据日志分析平台三

Posted 2022-09-22

安装并配置Filebeat

Filebeat与 filebeat比较

Logstash缺点：

依赖java、在数据量大的时候，Logstash进程会消耗过多的系统资源，

严重影响业务系统的性能

filebeat优点：

基于Go语言，没有任何依赖

配置文件简单，格式明了

filebeat比logstash更加轻量级

所以占用系统资源极少，非常适合安装在生产机器上。

1、解压安装Filebeat到指定目录

[root@filebeatserver ~]# tar -zxvf filebeat-6.3.2-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local
[root@filebeatserver ~]# mv /usr/local/filebeat-6.3.2-linux-x86_64  /usr/local/filebeat

2、修改 / usr /local/ filebeat / filebeat.yml 配置文件

#为了整洁，先注释掉原来的，添加下列内容

filebeat.inputs:
- type: log
  enabled: true
  paths:
   - /var/log/messages
   - /var/log/secure
  fields:
    log_topic: osmessages
name: "192.168.126.130" #可以输入本机IP
output.kafka:
  enabled: true
  hosts: ["192.168.126.129"]    #卡夫卡集群IP
  version: "0.10"
  topic: %[fields][log_topic]
  partition.round_robin:
    reachable_only: true
  worker: 2
  required_acks: 1
  compression: gzip
  max_message_bytes: 10000000
logging.level: debug

配置项的含义介绍如下：

3、在后台启动并将结果输出到文件中

4、验证       filebeat 输出信息格式解读

这里以操作系统中 / var /log/secure 文件的日志格式为例，选取一个 SSH 登录系统失败的日志，内容如下：

Jan 31 17:41:56 localhost sshd [13053]: Failed password for root from 172.16.213.37 port 49560 ssh2

filebeat 接收到 / var /log/secure 日志后，会将上面日志发送到 kafka 集群，在 kafka 任意一个节点上，消费输出日志内容如下 ：

注意上述内容在/usr/local/filebeat/nohup.out文件中查看

删除不需要 的字段，在 filebeat 配置文件中添加如下配置，

processors:

- drop_fields:

   fields: ["beat", "input", "source", "offset"]

#注意

这个设置表示删除"beat"、"input"、"source"、"offset" 四个字段，其中， @timestamp 和@metadata字段是不能删除的。做完这个设置后，再次查看kafka中的输出日志，已经不再输出这四个字段信息了。

查找 filebeat 进程ID和 停止filebeat

[root@localhost filebeat]# pgrep -f filebeat

17447

#批量停止

[root@localhost filebeat]#  kill -9 `pgrep -f filebeat`
[root@localhost filebeat]#

目前到以下阶段

---

1、安装部署Logstash

功能主要分为 接收数据、解析过滤并转换数据、输出数据三个部分

对应的插件依次是 input 插件、 filter 插件、 output 插件，其中， filter 插件是可选的，其它两个是必须插件。也就是说在一个完整的 Logstash 配置文件中 ，必须有 input 插件和 output 插件。

1.1解压并重命名（记得像那样先安装java环境）

[root@logstashserver ~]# tar -zxvf logstash-6.3.2.tar.gz -C /usr/local
[root@logstashserver ~]# mv /usr/local/logstash-6.3.2  /usr/local/logstash

kafka的配置文件目录为/usr/local/logstash/config/，其中，jvm.options是设置JVM内存资源的配置文件，logstash.yml是logstash全局属性配置文件，另外还需要自己创建一个logstash事件配置文件

2 、启动 logstash

cd /usr/local/logstash
[root@localhost logstash]# bin/logstash -e inputstdin outputstdoutcodec=>rubydebug
......
在终端输入信息。这里我们输入"Hello"，按回车，会有返回结果，内容如下：

    "@timestamp" => 2022-04-18T08:43:48.656Z,
          "host" => "localhost.localdomain",
      "@version" => "1",
       "message" => "hello"

3、第二种启动方式

创建  logstash-1.conf文件添加以下内容

input  stdin  

output 
   stdout  codec => rubydebug 

启动

bin/logstash -f logstash-1.conf

input 
        file 
        path => "/var/log/messages"
    



output 
   stdout  codec => rubydebug 

注意：

如果需要监控多个文件，可以通过逗号分隔即可，例如：

path => ["/var/log/*.log","/var/log/message","/var/log/secure"]

  接着把logstash_in_stdout.conf文件稍加修改，变成另外一个事件配置文件logstash_in_kafka.conf，内容如下：
input 
        file 
        path => "/var/log/messages"
    

output 
    kafka 
    bootstrap_servers => "192.168.126.129:9092"    #可以配置多个集群
        topic_id => "osmessages"
        

4、配置logstash作为转发节点

kafka_os_into_es.conf

input 
        kafka 
        bootstrap_servers => "192.168.126.129:9092"    #可以配置多台服务器节点，用逗号隔开
        topics => ["osmessages"]
        

output 
        elasticsearch 
        hosts => ["192.168.126.128:9200"]     #可以配置多台服务器节点，用逗号隔开
        index => " osmessageslog-%+YYYY-MM-dd"
        

5、再次启动

[root@localhost logstash]# pwd
/usr/local/logstash

[root@localhost logstash]# nohup bin/logstash -f config/kafka_os_into_es.conf &
[1] 18332

如果成功，则会有数据输入到ES

---

6.9、安装并配置kibana展示日志数据

1、解压安装

[root@localhost ~]# tar -zxvf kibana-6.3.2-linux-x86_64.tar.gz -C /usr/local
[root@localhost ~]# mv /usr/local/kibana-6.3.2-linux-x86_64  /usr/local

2、修改配置文件

vim  /usr/local/kibana/kibana.yml,Kibana
server.port: 5601
server.host: "192.168.126.128"    #ES-server-2的ip
elasticsearch.url: "http://192.168.126.128:9200"    #ES-server-3的ip

3、启动：

[root@localhost kibana]# pwd
/usr/local/kibana
[root@localhost kibana]# nohup bin/kibana &

数据流程图：

到现在是搭建完了，后续将会进行展示。