ELKStack 实战之 Elasticsearch [一]

Posted 2020-09-05 abcdocker

ELKStack 实战之 Elasticsearch [一]

标签（空格分隔）： 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 -h
Filesystem      Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/sda1        20G  2.4G   18G  12% /
devtmpfs        903M     0  903M   0% /dev
tmpfs           912M     0  912M   0% /dev/shm
tmpfs           912M  8.6M  904M   1% /run
tmpfs           912M     0  912M   0% /sys/fs/cgroup
tmpfs           183M     0  183M   0% /run/user/0
[root@abcdocker ~]# free -m
              total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:           1823         328        1113           8         381        1322
Swap:             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 -version
openjdk 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/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
# source /etc/profile

看到如下信息，java环境配置成功
# java -version
java 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-elasticsearch

2.添加yum仓库
[root@linux-node1 ~]# cat /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo
[elasticsearch-2.x]
name=Elasticsearch repository for 2.x packages
baseurl=http://packages.elastic.co/elasticsearch/2.x/centos
gpgcheck=1
gpgkey=http://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1

3.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
[[email protected] ~]# vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
cluster.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 -lntup
Active 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 OK
Content-Type: application/json; charset=UTF-8
Content-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：
[[email protected] ~]# /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install mobz/elasticsearch-head

-> Installing mobz/elasticsearch-head...
Trying https://github.com/mobz/elasticsearch-head/archive/master.zip ...
Downloading ...................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................DONE
Verifying 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

[[email protected] ~]# /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch -V
OpenJDK 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=N
Version: 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
[[email protected] ~]# /usr/share/elasticsearch/bin/plugin install lmenezes/elasticsearch-kopf
-> Installing lmenezes/elasticsearch-kopf...
Trying https://github.com/lmenezes/elasticsearch-kopf/archive/master.zip ...
Downloading ................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................................DONE
Verifying 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