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Ubuntu服务器ELK部署与实践

7月前 作者：UncoDong 分类：Toy博客 阅读(29) 违法举报

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Ubuntu服务器ELK部署与实践。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

1. Docker安装

看之前的文章
docker ubuntu完全卸载docker及再次安装
Ubuntu安装 Docker

此外，Docker偶尔会出现这种问题dial tcp: lookup registry-1.docker.io on 192.168.1.1:53: no such host

参考Docker----执行docker pull 下载镜像时报dial tcp: lookup registry-1.docker.io on 192.168.1.1:53: no such host错误的解决办法

  1. 修改“/etc/resolv.conf”， 增加几个nameserver
nameserver 8.8.8.8
nameserver 8.8.4.4
  1. 再执行如下两条命令即可
systemctl daemon-reload
systemctl restart docker

2. 拉镜象

参考https://blog.csdn.net/at1358/article/details/114921506

#下载ELK使用的镜像
docker pull elasticsearch:7.8.0
docker pull kibana:7.8.0
docker pull logstash:7.8.0
docker pull mobz/elasticsearch‐head:5
# 此外，创建自己的网桥，方便elk通信，参考https://blog.csdn.net/weixin_42763696/article/details/132140038
docker network create mynetwork

2.1 ElastciSearch

20230815更新：一定要在ES启动的时候增加如下配置，否则全量同步数据的时候会爆炸。参考文章Docker部署ES服务，全量同步的时候内存爆炸，ES自动关闭，CPU100%

  • discovery.type=single-node
  • ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" 
#安装elasticsearch，创建一个elk文件夹, 后面的elk日志采集系统的配置文件都放在这里面
#创建elk使用配置文件的目录
mkdir -p /data/elk

#创建es使用的目录
mkdir  /data/elk/conf -p

#配置es的配置文件
cat >/data/elk/conf/elasticsearch.yml<<'EOF'
cluster.name: "docker-cluster"
network.host: 0.0.0.0
# 访问ID限定，0.0.0.0为不限制，生产环境请设置为固定IP
transport.host: 0.0.0.0
# elasticsearch节点名称
node.name: node-1
# elasticsearch节点信息
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
# 下面的配置是关闭跨域验证可以实现浏览器查看es的数据
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
EOF


#创建es使用的存储卷把数据映射出来
[root@centos7 ~]# docker volume create elasticsearch
elasticsearch


#创建并启动elasticsearch容器
docker run -di -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name=elasticsearch  --network mynetwork -v /data/elk/conf/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml   -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" --mount src=elasticsearch,dst=/usr/share/elasticsearch elasticsearch:7.8.0
#把宿主机的配置文件映射到es作为配置文件
/data/elk/conf/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
#把es的容器安装目录映射到宿主机
--mount src=elasticsearch,dst=/usr/share/elasticsearch

#创建成功
[root@centos7 elasticsearch]# docker run -di -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name=elasticsearch -v /data/elk/elasticsearch/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml   --mount src=elasticsearch,dst=/usr/share/elasticsearch elasticsearch:7.6.0
317d2a274ec64500c44a7c8c0bea60175c2183a66e8e6e8a5554bc223e836e58

#对存储卷创建软连接实现快速访问
/data/docker/volumes/elasticsearch/_data/
ln -s /data/docker/volumes/elasticsearch/_data/ /data/elk/es

Elasticsearch使用9200端口作为HTTP REST API的默认端口，用于与客户端进行通信。而9300端口是Elasticsearch节点之间进行通信的默认端口，用于集群内部的节点间通信。

接下来测试安装是否完成。注意：下面的命令有可能有问题，curl瞬间docker就炸了


#测试是否安装成功
[root@centos7 es]# curl 127.0.0.1:9200
{
  "name" : "node-1",
  "cluster_name" : "docker-cluster",
  "cluster_uuid" : "CK6xnBvaTciqRtWhjZf7WA",
  "version" : {
    "number" : "7.6.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "docker",
    "build_hash" : "7f634e9f44834fbc12724506cc1da681b0c3b1e3",
    "build_date" : "2020-02-06T00:09:00.449973Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.4.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}
注意：如果需要添加插件时，需要将容器的插件目录映射到实际的路径中或者通过命令
（如安装ik分词器：docker cp ik elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins/）将其拷贝到容器中

解决方案参考docker启动es(解决9200端口访问不到)

  1. 检查docker启动的logdocker logs -f 容器id
  2. 发现虚拟内存开的太小了
  3. 修改虚拟内存参数
# 查看参数大小
cat /proc/sys/vm/max_map_count
# 设置参数
sysctl -w vm.max_map_count=262144

由于暴露端口可能导致信息泄露或者遭受攻击
（你的Elasticsearch在“裸奔”吗？），因此建议不要暴露端口

2.2 Kibana

#安装kibana
#kibana主要用于对elasticsearch的数据进行分析查看。注意选择的版本必须和elasticsearch的版本相同或者低，建议和elasticsearch的版本相同，否则会无法将无法使用kibana。

#创建配置文件
cat >/data/elk/conf/kibana.yml<<'EOF'
server.port: 5601
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.hosts: ["http://elasticsearch:9200"] # 这里需要参考我下面的docker网络访问配置
# 操作界面语言设置为中文
i18n.locale: "zh-CN"
EOF

#创建kibana使用的容器卷
docker volume create kibana

#创建并启动kibana容器
docker run -di --name kibana -p 5601:5601  --network mynetwork -v /data/elk/conf/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml --mount src=kibana,dst=/usr/share/kibana kibana:7.8.0
#把宿主机的kibana配置文件映射到容器内部
 # -v /data/elk/conf/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml
#把容器内的kibana的安装目录映射到宿主机的容器卷方便管理
# --mount src=kibana,dst=/usr/share/kibana


#创建kibana容器卷的软连接方便管理
ln -s /data/docker/volumes/kibana/_data/ /data/elk/kibana

此时直接curl 127.0.0.1:5601，有可能遇到问题Kibana server is not ready yet，解决方法参考kibana解决Kibana server is not ready yet问题

20230807更新：本质问题是如何在docker中访问别的容器，参考我新的博客让ELK在同一个docker网络下通过名字直接访问

方法1（对我有效）
将配置文件kibana.yml中的elasticsearch.url改为正确的链接，默认为: http://elasticsearch:9200 或者 http://127.0.0.1:9200 ，改为http://自己的IP地址 或者 docker的地址:9200

至于为什么有效，是因为这里的localhost是容器内的localhost，如果es在另一个容器中就访问不到了。

docker0 是 Docker 引擎创建的默认网络桥接接口。当你在 Docker 中创建容器时，默认情况下，Docker 会为每个容器分配一个虚拟网络接口，并将其连接到 docker0 网桥上。

docker0 网桥充当了 Docker 主机和容器之间的网络桥梁。它的主要作用是实现容器与 Docker 主机以及其他容器之间的通信。通过 docker0 网桥，Docker 主机可以与容器进行网络通信，并提供容器之间的网络互连性。

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我也是给改成了docker的地址变好了
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方法2 关闭防火墙

# 关闭之后再查看防火墙状态
systemctl stop firewalld.service
systemctl status firewalld.service

# 永久关闭防火墙，重启系统也不会开启防火墙
systemctl disable firewalld.service

kibana配置密码
参考https://blog.csdn.net/IT_road_qxc/article/details/121858843
直接在yml配置即可

```
# 此处设置elastic的用户名和密码
elasticsearch.username: miima
elasticsearch.password: miima
```

参考新方法，需要用到nginx kibana+nginx配置密码 ubuntu

2.3 logstash

logstash的配置比较复杂

1. 首先启动容器，获取配置文件

# 启动容器
docker run -d --name=logstash logstash:7.2.0

# 查看日志
docker logs -f logstash

直到最后有successfully字段即可

2. 创建所需要的挂载文件，并拷贝配置

# 创建文件夹，用于保存同步用的conf文件
mkdir -p /data/elk/conf/logstash/config/conf.d
mkdir -p /data/elk/conf/logstash/config/lastrun
# 拷贝配置
docker cp logstash:/usr/share/logstash/config /data/elk/conf/logstash/
docker cp logstash:/usr/share/logstash/data /data/elk/conf/logstash/
docker cp logstash:/usr/share/logstash/pipeline /data/elk/conf/logstash/

修改配置logstash.yml

http.host: "0.0.0.0"
xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: [ "http://127.0.0.1:9200" ] # 如果在docker中，则使用docker的ip address或者服务器IP（需要保证服务器公网可以访问）
# 在下面新建conf后，将这个注释解锁
# path.config: /usr/share/logstash/config/conf.d/*.conf
path.logs: /usr/share/logstash/logs
# logstash如果CPU占用太高，可以试试这个
# 参考https://blog.csdn.net/weixin_43390992/article/details/105232927、https://juejin.cn/post/6844904184131633160
# pipeline.workers: 4

3. 命令行启动
删除之前的容器，重新启动一个新的容器

docker run \
--name logstash \
--network mynetwork \
--restart=always \
-p 5044:5044 \
-p 9600:9600 \
-e ES_JAVA_OPTS="-Duser.timezone=Asia/Shanghai" \
-v /opt/docker/logstash/config:/usr/share/logstash/config \
-v /opt/docker/logstash/data:/usr/share/logstash/data \
-v /opt/docker/logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline \
-d logstash:7.8.0

递归为文件夹赋予权限

chmod -R 777  /data/elk/conf/logstash/

查看日志docker logs -f --tail 10 logstash
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主要看Successfully started Logstash API endpoint
Ubuntu服务器ELK部署与实践,服务器,ubuntu,elk

4. 配置mysql自动同步
首先确认是否有 logstash-input-jdbc插件，一般7.x版本都默认有。

# 进入容器
docker exec -it logstash bash

# 查询是否有 logstash-input-jdbc
./bin/logstash-plugin list --verbose

# 如果没有就安装插件(一般默认安装)
./bin/logstash-plugin install logstash-input-jdbc

# 退出容器
exit

提前创建对应文件夹，并递归为文件夹赋予权限

在conf路径下创建jdbc.conf文件，格式如下

注意：这里的elasticsearch host需要写ip地址，即使在同一个docker的network下，好像也不会通过域名解析道对应ip
询问chatgpt，原因如下

这是因为Logstash的配置文件在解析时是静态的，它不会动态解析域名。如果您希望使用域名作为Elasticsearch的主机地址，您可以手动将域名解析为IP地址，并将IP地址用于Logstash的配置。或者，您可以使用负载均衡器或代理服务器来处理域名解析和请求转发。

 input{
     jdbc{
          # 连接数据库
          jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://47.108.13.175:3306/edu?serverTimezone=Asia/Shanghai&characterEncoding=utf8&useSSL=false"
          jdbc_user => "root"
          jdbc_password => "HBcloud.1024"
          # 连接数据库的驱动包
          jdbc_driver_library => "/usr/share/logstash/config/jars/mysql-connector-java-8.0.20.jar"
          jdbc_driver_class => "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
          jdbc_paging_enabled => "true"
          jdbc_page_size => "50000"
          codec => plain { charset => "UTF-8" }

          # 数据追踪
          # 追踪的字段 
          # 在配置中，tracking_column 参数的值应该是你的数据库表中的一个列名，该列的值会随着数据的插入而递增或变化。jdbc 输入插件将使用这个列的值来确定从数据库中检索哪些新的数据。
          tracking_column => "update_time"
          # 上次追踪的元数据存放位置
          last_run_metadata_path => "/usr/share/logstash/config/lastrun/logstash_jdbc_last_run"
          # 设置时区
          jdbc_default_timezone => "Asia/Shanghai"  
          # sql 文件地址
          # statement_filepath => ""
          # sql 注意sql_last_value
          # 这里的SQL语言需要保证和mysql中一致，比如用了MySQL的关键字定义的列名，那就需要`{列名}`的方式进行搜索
          statement => "SELECT g.merchant_id AS id,g.nickname AS nickname,g.avatar_name AS avatarName,g.`desc` AS `desc`,g.contacts AS contacts,g.province AS province,g.city AS city,g.district AS district,g.address AS address, ST_AsText(g.coordinate) AS coordinate FROM wbc_merchant g WHERE g.update_time > :sql_last_value"
          # 是否清除 last_run_metadata_path 的记录,如果为真那么每次（指重启，或者用logstash直接执行conf文件的时候）都相当于从头开始查询所有的数据库记录
          clean_run =>false
          # 这是控制定时的，重复执行导入任务的时间间隔，第一位是分钟 当前意思是每分钟执行一次
          # 可以参考https://cron.qqe2.com/，在线Cron表达式生成器
          schedule => "* * * * *"
     }
}
# 过滤器，进行一些数据处理
filter {
## 避免有可能报错的_id类型不识别的问题
  mutate {
    copy => { "_id" => "[@metadata][_id]"}
    remove_field => ["_id"]
  }

## meat是json格式，但是不做处理的话，放到es中好像会变成字符串格式
## 用下列过滤器处理数据，变成实打实的json（也就是es中的object类型）
# 去掉空值
mutate {
         strip => ["meta"]
    }
# 转化为json
json {
                source => "meta"
                target => "Meta"
        }

# 删除字段
#mutate{
#               remove_field  => "Meta"
#       }

# 变回来
#mutate{
#               rename => { "Meta2" => "meta" }
#       }


}

output{
      elasticsearch{
                   # 要导入到的Elasticsearch所在的主机
                   hosts => "132.232.41.245:9200"
                   # 要导入到的Elasticsearch的索引的名称
                   index => "merchant_index"
                   # 类型名称（类似数据库表名）
                   document_type => "merchanteso"
                   # 主键名称（类似数据库表名），必须是唯一ID
                   # 如果想要保证你的数据库不出现重复的数值，那就要好好设置他
                   # 我的方案是和tracking_column一致，但这样可能会导致无法插入新数据，因此document_id必须得是唯一的
                   document_id => "%{id}"
      }

      stdout{
            # JSON 格式输出
            codec => json_lines
      } 
}

需要注意的是这里需要下载jar文件，可以参考这片博客不同版本mysql-connector-java的jar包下载地址。下载后将压缩包解压到本机（非docker）/opt/docker/logstash/config的路径下，并提取出jar文件。

此外，elasticsearch的hosts和yaml文件中的保持一致即可。

这里的_id可能有些迷惑，可以参考https://github.com/elasticquent/Elasticquent/issues/53,

@ronytampubolon，您可以尝试此代码来删除 _id 字段

filter {
  mutate {
    copy => { "_id" => "[@metadata][_id]"}
    remove_field => ["_id"]
  }
}

output {
  elasticsearch {
     index => "rdbms_sync_idx" // your index
     document_id => "%{[@metadata][_id]}"
}}`

3. 数据展示

1. 加入索引
根据{IP}:5601访问kibana，对于刚刚插入数据库的数据进行检索。
Ubuntu服务器ELK部署与实践,服务器,ubuntu,elk
输入索引，并选择时间字段。

Ubuntu服务器ELK部署与实践,服务器,ubuntu,elk
Ubuntu服务器ELK部署与实践,服务器,ubuntu,elk
完成上面一步就ok了

2. 展示数据
进入discover展示数据
Ubuntu服务器ELK部署与实践,服务器,ubuntu,elk

注意：如果时间字段用的过去的时间，而不是插入数据库的时间，需要在搜索的时候需要格外注意时间设置，比如我用的是新闻发布的时间作为时间字段
Ubuntu服务器ELK部署与实践,服务器,ubuntu,elk文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-633940.html

到了这里，关于Ubuntu服务器ELK部署与实践的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！

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