ELK 企业级日志分析系统（ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 详解）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了ELK 企业级日志分析系统（ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 详解）。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。

一.ELK简介

1.1ELK的概述

1.2ELK的组成

1.2.1 ElasticSearch

1.2.2 Logstash

1.2.3 Kibana

1.2.4 小总结

1.3可以添加其他组件

1.4filebeat 结合 logstash 带来好处

1.5日志处理的步骤

二.Elasticsearch

2.1Elasticsearch概述

2.2Elasticsearch核心概念

2.2.1接近实时(NRT)

2.2.2cluster集群，ES是一个分布式的系统

2.2.3 Node节点，就是集群中的一台服务器

2.2.4 index索引

2.2.5 类型（type）

2.2.6文档（document)

2.2.7分片和副本(shards & replicas)

三.Logstash

3.1Logstash的概述

3.2Logstash里的主要组件

四.Kibana

4.1Kibana的概述

4.2Kibana主要功能

五.ELK的优点

六.ELK的工作原理

七.ELK群集部署

7.1环境准备

7.2Elasticsearch 集群部署(Node1上操作)

7.3安装Elasticsearch 软件

7.4配置Elasticsearch主配置文件

7.5创建数据存放路径并授权

7.6查看node1节点信息

八.Elasticsearch 集群部署（在Node2上操作）

8.1前面步骤与node1节点一致

8.2在node1节点上把配置文件上传到node2节点

8.3修改配置文件(node2)

8.4创建数据存放路径并授权

8.5查看node2节点的信息

九.安装 Elasticsearch-head 插件

9.1编译安装node1

9.2安装 phantomjs（node1）

9.3安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具

9.4修改 Elasticsearch 主配置文件

9.5 修改Gruntfile.js配置文件和app.js配置文件

9.6启动 elasticsearch-head 服务

9.7通过 Elasticsearch-head查看Elasticsearch 信息

9.8插入索引，进行测试

十.Logstash 部署(在client 节点上操作:192.168.40.170)

10.1安装Logstash

10.2测试 Logstash

Logstash 命令常用选项

定义输入输出流

十一定义logstash配置文件

11.1Logstash 配置文件基本由三部分组成（根据需要选择使用)

11.2修改 Logstash 配置文件

11.3配置logstash文件

11.4.浏览器验证，查看索引信息编辑

十二. Kibana部署（Node1节点）

12.1安装 Kibana

12.2设置kibana的主配置文件

12.3启动kibana服务

编辑 12.4验证Kibana

12.5将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示（192.168.40.170上操作）

一.ELK简介

1.1ELK的概述

ELK是三个软件的统称，即Elasticsearch、Logstash和Kibana三个开源软件的缩写。这三款软件都是开源软件，通常配合使用，并且都先后归于Elastic.co企业名下，故被简称为ELK协议栈。ELK主要用于部署在企业架构中，收集多台设备上多个服务的日志信息，并将其统一整合后提供给用户。它可以从任何来源、任何格式进行日志搜索、分析与可视化展示。

1.2ELK的组成

在ELK架构中，Elasticsearch、Logstash和Kibana三款软件作用如下：

1.2.1 ElasticSearch

是基于Lucene（一个全文检索引擎的架构）开发的分布式存储检索引擎，用来存储各类日志。
Elasticsearch 是用 Java 开发的，可通过 RESTful Web 接口，让用户可以通过浏览器与 Elasticsearch 通信。
Elasticsearch是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大容量的日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。

1.2.2 Logstash

Logstash：作为数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作，然后存储到用户指定的位置,一般会发送给 Elasticsearch。
Logstash 由 Ruby 语言编写，运行在 Java 虚拟机（JVM）上，是一款强大的数据处理工具，可以实现数据传输、格式处理、格式化输出。Logstash 具有强大的插件功能，常用于日志处理。

1.2.3 Kibana

Kiabana：Kibana 通常与 Elasticsearch 一起部署，Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 提供图形化的 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据，可以用来汇总、分析和搜索重要数据。

1.2.4 小总结

Logstash（日志收集）：主要用于收集、输出、格式化数据
Elasticsearch（日志存储和搜索）：用于建立索引，因为它的副本和分片，他的搜索能力很强
Kibana（展示）：作为展示用的是一个数据分析和可视化平台，展示的话在于日志收集后、由es创建建立索引，并且最后传给kibana，通过kibana展现出来。他的兼容性特别好。

1.3可以添加其他组件

Filebeat：轻量级的开源日志文件数据搜集器。通常在需要采集数据的客户端安装 Filebeat，并指定目录与日志格式，Filebeat 就能快速收集数据，并发送给 logstash 进行解析，或是直接发给 Elasticsearch 存储，性能上相比运行于 JVM 上的 logstash 优势明显，是对它的替代。常应用于 EFLK 架构当中。

1.4filebeat 结合 logstash 带来好处

通过 Logstash 具有基于磁盘的自适应缓冲系统，该系统将吸收传入的吞吐量，从而减轻 Elasticsearch 持续写入数据的压力
从其他数据源（例如数据库，S3对象存储或消息传递队列）中提取
将数据发送到多个目的地，例如S3，HDFS（Hadoop分布式文件系统）或写入文件
使用条件数据流逻辑组成更复杂的处理管道
缓存/消息队列（redis、kafka、RabbitMQ等）：可以对高并发日志数据进行流量削峰和缓冲，这样的缓冲可以一定程度的保护数据不丢失，还可以对整个架构进行应用解耦。
Fluentd：是一个流行的开源数据收集器。由于 logstash 太重量级的缺点，Logstash 性能低、资源消耗比较多等问题，随后就有 Fluentd 的出现。相比较 logstash，Fluentd 更易用、资源消耗更少、性能更高，在数据处理上更高效可靠，受到企业欢迎，成为 logstash 的一种替代方案，常应用于 EFK 架构当中。在 Kubernetes 集群中也常使用 EFK 作为日志数据收集的方案。
在 Kubernetes 集群中一般是通过 DaemonSet 来运行 Fluentd，以便它在每个 Kubernetes 工作节点上都可以运行一个 Pod。它通过获取容器日志文件、过滤和转换日志数据，然后将数据传递到 Elasticsearch 集群，在该集群中对其进行索引和存储。

1.5日志处理的步骤

将APP servers的日志进行集中化管理到Logstash agent。
将日志格式化（Logstash）并输出到Elasticsearch cluster
对格式化后的数据进行索引和存储（Elasticsearch）
前端数据的展示（Kibana）
可以在线查看界面化展示。
总结:logstash作为日志搜集器，从数据源采集数据，并对数据进行过滤，格式化处理，然后交由Elasticsearch存储，kibana对日志进行可视化处理。

二.Elasticsearch

2.1Elasticsearch概述

它是一个分布式多用户能力的全文搜索引擎

2.2Elasticsearch核心概念

2.2.1接近实时(NRT)

elasticsearch是一个接近实时的搜索平台，这意味着，从索引一个文档直到这个文档能够被搜索到有一个轻微的延迟（通常是1秒)

2.2.2cluster集群，ES是一个分布式的系统

一个集群就是由一个或多个节点组织在一起，它们共同持有你整个的数据，并一起提供索引和搜索功能。其中一个节点为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，并提供跨节点的联合索引和搜索的功能。集群有一个唯一性标示的名字，默认是elasticsearch，集群名字很重要，每个节点是基于集群名字加入到其集群中的。因此，确保在不同环境中使用不同的集群名字。
—个集群可以只有一个节点。强烈建议在配置elasticsearch时，配置成集群模式。es具有集群机制，节点通过集群名称加入到集群中，同时在集群中的节点会有一个自己的唯一身份标识（自己的名称)

2.2.3 Node节点，就是集群中的一台服务器

节点就是一台单一的服务器，是集群的一部分，存储数据并参与集群的索引和搜索功能。像集群一样，节点也是通过名字来标识，默认是在节点启动时随机分配的字符名。当然，你可以自己定义。该名字也很重要，在集群中用于识别服务器对应的节点。
节点可以通过指定集群名字来加入到集群中。默认情况，每个节点被设置成加入到elasticsearch集群。如果启动了多个节点，假设能自动发现对方，他们将会自动组建一个名为elasticsearch的集群。

2.2.4 index索引

一个索引就是一个拥有几分相似特征的文档的集合。比如说，你可以有一个客户数据的索引、一个产品目录的索引、还有一个订单数据的索引。一个索引用一个名字来标识（必须全部是小写字母组合），并且当我们要对相应的索引中的文档进行索引、收缩、更新和删除的时候，都要用到这个名字。在一个集群中，可以定义多个索引。（索引相对于关系型数据库的库）

ps：类型相对于关系型数据库的表 ——》索引(库)-》类型(表)-》文档(记录)

2.2.5 类型（type）

类型（type）在一个索引中，你可以定义一种或多种类型。一个类型是你的索引的一个逻辑上的分类分区，其寓意完全由你来定义。通常，会为具有一组共同字段的文档定义一个类型。比如：我们假设运营一个博客平台并且将所有的数据存储到一个索引中，在这个索引中，你可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义一个类型，也可以为评论数据定义另一个类型。（类型相对于关系型数据库的表）

2.2.6文档（document)

文档就是最终的数据了，可以认为一个文档就是一条记录。是ES里面最小的数据单元，就好比表里面的一条数据

2.2.7分片和副本(shards & replicas)

在实际情况下，索引存储的数据可能超过单个节点的硬件限制。如一个10亿文档需1TB空间可能不适合存储在单个节点的磁盘上或者从单个节点搜索请求太慢了。为了解决这个问题，elasticsearch提供将索引分成多个分片的功能。当在创建索引时，可以定义想要分片的数量。每一个分片就是一个全功能的独立的索引，可以位于集群中任何节点上。

三.Logstash

3.1Logstash的概述

一款强大的数据处理工具
可实现数据传输、格式处理、格式化输出
数据输入(从业务输入)、数据加工(如过滤、改写等）以及数据输出（输出到Elasticsearch群集)

3.2Logstash里的主要组件

shipper：日志收集者，负责监控本地日志文件的变化，及时把日志文件的最新内容收集起来。通常，远程代理端(agent)只需要运行这个组件即可
indexer：日志存储者，负责接收日志并写入到本地文件
broker：日志hub，负责连接多个shipper和多个indexer
search and storage：允许对事件进行搜索和存储
web interface：基于Web的展示界面

四.Kibana

4.1Kibana的概述

一个针对Elasticsearch的开源分析及可视化平台；
搜索，查看存储在Elasticsearch索引中的数据；
通过各种图标进行高级数据分析及展示；
让海量数据更容易理解；
操作简单，基于浏览器地用户界面就可以快速创建仪表板（dashboard）实时显
Elasticsearch查询动态；
设置安装Kibana非常简单，无需编写代码，几分钟内就可以完成Kibana安装并启动Elasticsearch监测。

4.2Kibana主要功能

Elasticsearch无缝之集成。Kibana架构为Elasticsearch定制，可以将任何结构化和非结构化数据加入Elasticsearch索引。Kibana还充分利用了Elasticsearch强大的搜索和分析功能。
整合数据：Kibana能够更好地处理海量数据，并据此创建柱形图、折线图、散点图、直方图、饼图和地图。
复杂数据分析：Kibana提升了Elasticsearch分析能力，能够更加智能地分析数据，执行数学转换并且根据要求对数据切割分块。
让更多团队成员受益：强大的数据库可视化接口让各业务岗位都能够从数据集合受益。
接口灵活，分享更容易：使用Kibana可以更加方便地创建、保存、分享数据，并将可视化数据快速交流。
配置简单：Kibana的配置和启用非常简单，用户体验非常友好。Kibana自带Web服务器，可以快速启动运行。
可视化多数据源：Kibana可以非常方便地把来自Logstash、ES-Hadoop、Beats或第三方技术的数据整合到Elasticsearch，支持的第三方技术包括Apache Flume、Fluentd等。
简单数据导出：Kibana可以方便地导出感兴趣的数据，与其它数据集合并融合后快速建模分析，发现新结果。

五.ELK的优点

处理方式灵活。 Elasticsearch是全文索引，具有强大的搜索能力。
配置相对简单。 Kibana的配置非常简单，Elasticsearch则全部使用Json接口，配置也不复杂，Logstash的配置使用模块的方式，配置也相对简单。
检索性能高。 ELK架构通常可以达到百亿级数据的查询秒级响应。
集群线性扩展。 Elasticsearch本身没有单点的概念，自动默认集群模式，Elasticsearch和Logstash都可以
灵活扩展。
页面美观。 Kibana的前端设计美观，且操作简单。

六.ELK的工作原理

在所有需要收集日志的服务器上部署Logstash; 或者先将日志进行集中化管理在日志服务器上，在日志服务器上部署 Logs tash。
Logstash 收集日志，将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中。
Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。
Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表，并进行前端数据的展示。

七.ELK群集部署

7.1环境准备

服务器类型	IP地址	安装的组件
node1	192.168.40.16	Elasticsearch、Kibana
node2	192.168.40.17	Elasticsearch
client节点	192.168.40.170	logstash、Apache（测试用）

ps注意:这里做实验前需要注意要把服务器内存调成4G以上，不然会报错

7.2Elasticsearch 集群部署(Node1上操作)

#关闭防火墙
systemctl stop firewalld.service 
setenforce 0
#更改主机名 
Node1节点：hostnamectl set-hostname node1
Node2节点：hostnamectl set-hostname node2
#配置域名解析
echo "192.168.40.16" node1 >>/etc/hosts
echo "192.168.40.17" node2 >>/etc/hosts
#查看Java环境，如果没有安装，yum -y install java
java -version

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7.3安装Elasticsearch 软件

上传elasticsearch-5.5.0.rpm到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh elasticsearch-5.5.0.rpm 
 
加载系统服务
systemctl daemon-reload    
systemctl enable elasticsearch.service
cd /etc/elasticsearch/
cp elasticsearch.yml elasticsearch.yml.bak

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7.4配置Elasticsearch主配置文件

修改elasticsearch主配置文件
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--17--取消注释，指定集群名字
cluster.name: liy
--23--取消注释，指定节点名字：Node1节点为node1，Node2节点为node2
node.name: node1
--33--取消注释，指定数据存放路径
path.data: /data/elk_data
--37--取消注释，指定日志存放路径
path.logs: /var/log/elasticsearch/
--43--取消注释，改为在启动的时候不锁定内存
bootstrap.memory_lock: false
--55--取消注释，设置监听地址，0.0.0.0代表所有地址
network.host: 0.0.0.0
--59--取消注释，ES 服务的默认监听端口为9200
http.port: 9200
--68--取消注释，集群发现通过单播实现，指定要发现的节点 node1、node2
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node1", "node2"]
 
#查看主配置文件
grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

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7.5创建数据存放路径并授权

#创建数据存放路径并授权
mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/
 
#启动elasticsearch是否成功开启
systemctl start elasticsearch.service
systemctl enable --now elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200
 
#查看节点信息
浏览器访问 ，查看节点 Node1 的信息
http://192.168.40.16:9200

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7.6查看node1节点信息

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green
http://192.168.40.16:9200/_cluster/health?pretty
#######  使用以上方式查看状态并不友好，可以通过 elasticsearch-head插件来直接管理  #####

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八.Elasticsearch 集群部署（在Node2上操作）

8.1前面步骤与node1节点一致

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8.2在node1节点上把配置文件上传到node2节点

scp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml root@192.168.40.17:/etc/elasticsearch/

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8.3修改配置文件(node2)

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

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8.4创建数据存放路径并授权

mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/
systemctl daemon-reload
systemctl enable --now elasticsearch.service
systemctl start elasticsearch
netstat -antp | grep 9200

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8.5查看node2节点的信息

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九.安装 Elasticsearch-head 插件

由于es服务启动之后，访问界面比较丑陋，为了更好的查看索引库当中的信息，我们可以通过安装elasticsearch-head这个插件来实现，这个插件可以更方便快捷的看到es的管理界面。

Elasticsearch 在 5.0 版本后，Elasticsearch-head 插件需要作为独立服务进行安装，需要使用npm工具（NodeJS的包管理工具）安装。
安装 Elasticsearch-head 需要提前安装好依赖软件 node 和 phantomjs。
node：是一个基于 Chrome V8 引擎的 JavaScript 运行环境。
phantomjs：是一个基于 webkit 的JavaScriptAPI，
可以理解为一个隐形的浏览器，任何基于 webkit 浏览器做的事情，它都可以做到。

9.1编译安装node1

上传软件包 node-v8.2.1.tar.gz 到/opt
yum install gcc gcc-c++ make -y
 
cd /opt
tar zxvf node-v8.2.1.tar.gz
 
cd node-v8.2.1/
./configure
make -j4 && make install        #时间比较久，请耐心等待

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9.2安装 phantomjs（node1）

#上传软件包 phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 到
 
cd /opt
 
tar jxvf phantomjs-2.1.1-linux-x86_64.tar.bz2 -C /usr/local/src/
 
cd /usr/local/src/phantomjs-2.1.1-linux-x86_64/bin
 
cp phantomjs /usr/local/bin

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9.3安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具

#安装 Elasticsearch-head 数据可视化工具
#上传软件包 elasticsearch-head.tar.gz 到/opt
 
cd /opt
tar zxvf elasticsearch-head.tar.gz -C /usr/local/src/
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm install

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9.4修改 Elasticsearch 主配置文件

#修改 Elasticsearch 主配置文件
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
......
--末尾添加以下内容--
http.cors.enabled: true				#开启跨域访问支持，默认为 false
http.cors.allow-origin: "*"			#指定跨域访问允许的域名地址为所有

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9.5 修改Gruntfile.js配置文件和app.js配置文件

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9.6启动 elasticsearch-head 服务

#必须在解压后的 elasticsearch-head 目录下启动服务，进程会读取该目录下的 gruntfile.js 文件，否则可能启动失败。
cd /usr/local/src/elasticsearch-head/node_modules/grunt/bin
./grunt server
 
 netstat -anput |grep 9100

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9.7通过 Elasticsearch-head查看Elasticsearch 信息

浏览器访问 http://192.168.40.16:9100/ 地址并连接群集。如果看到群集健康值为 green 绿色，代表群集很健康。

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9.8插入索引，进行测试

（7）#插入索引
##登录192.168.40.16 node1主机#####  索引为index-demo,类型为test,可以看到成功创建
 
curl -X PUT 'localhost:9200/index-demo/test/1?pretty&pretty' -H 'content-Type: application/json' -d '{"user":"hello","mesg":"haha oooo"}'

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 浏览器访问 http://192.168.40.16:9100/ 查看索引信息，可以看见索引默认被分片5个，并且有一个副本。
 点击“数据浏览”，会发现在node1上创建的索引为 index-demo，类型为 test 的相关信息。

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十.Logstash 部署(在client 节点上操作:192.168.40.170)

Logstash 一般部署在需要监控其日志的服务器。在本案例中，Logstash 部署在 Apache 服务器上，用于收集 Apache 服务器的日志信息并发送到 Elasticsearch。

10.1安装Logstash

#修改主机名
hostnamectl set-hostname client
bash
 
#安装httpd并启动
yum -y install httpd
systemctl start httpd
 
#查看java环境
java -version
 
#安装logstash
cd /opt
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm                           
systemctl start logstash.service                     
systemctl enable logstash.service
 
#创建软连接
ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/

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10.2测试 Logstash

Logstash 命令常用选项

Logstash这个命令测试
 
-f：通过这个选项可以指定 Logstash 的配置文件，根据配置文件配置 Logstash 的输入和输出流。
 
-e：从命令行中获取，输入、输出后面跟着字符串，
该字符串可以被当作 Logstash 的配置（如果是空，则默认使用 stdin 作为输入，stdout 作为输出）。
 
-t：测试配置文件是否正确，然后退出。
 
logstash -f  配置文件名字      去连接elasticsearch

定义输入输出流

输入采用标准输入，输出采用标准输出（类似管道）
指定数据输入端口，默认为9600~9700

#输入采用标准输入 输出采用标准输出---登录192.168.40.170在client服务器上
logstash -e 'input { stdin{} } output { stdout{} }'

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使用 rubydebug 输出详细格式显示，codec 为一种编解码器

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其中，黄色的字体代表会输出时间戳，版本，本机名，信息

使用 Logstash 将信息写入 Elasticsearch 中

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结果不在标准输出显示，而是发送至 Elasticsearch 中，可浏览器访问 http://192.168.40.16:9100/ 查看索引信息和数据浏览

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十一定义logstash配置文件

11.1Logstash 配置文件基本由三部分组成（根据需要选择使用)

input：表示从数据源采集数据，常见的数据源如Kafka、日志文件等
filter：表示数据处理层，包括对数据进行格式化处理、数据类型转换、数据过滤等，支持正则表达式
output：表示将Logstash收集的数据经由过滤器处理之后输出到Elasticsearch。

11.2修改 Logstash 配置文件

修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中

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11.3配置logstash文件

#修改 Logstash 配置文件，让其收集系统日志/var/log/messages，并将其输出到 elasticsearch 中。
 #文件必须以.conf格式结尾
 
cd /etc/logstash/
cd conf.d/
ls
vim syslog.conf
 
 
input {
    file{
        path =>"/var/log/messages"        #指定要收集的日志的位置
        type =>"system"                    #自定义日志类型标识
        start_position =>"beginning"        #表示从开始处收集
   }
 
}
output {
    elasticsearch {                        #输出到 elasticsearch
       hosts => ["192.168.40.16:9200"]         #指定 elasticsearch 服务器的地址和端口
       index =>"system-%{+YYYY.MM.dd}"        	#指定输出到 elasticsearch 的索引格式
}
}
 
 
 
#重启服务
systemctl restart logstash
 
#打开浏览器 输入http://192.168.40.16:9100/ 查看

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11.4.浏览器验证，查看索引信息

可以看到有很多的系统日志信息 ELK 企业级日志分析系统（ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 详解）,elk,elasticsearch,大数据

可以看到有很多的信息，但不好过滤信息，所以我们接下来安装kiabana

十二. Kibana部署（Node1节点）

此服务只需在ES集群中的一台服务器上部署即可

12.1安装 Kibana

#安装 Kiabana
#上传软件包 kibana-5.5.1-x86_64.rpm 到/opt目录
cd /opt/
rz
rpm -ivh kibana-5.5.1-x86_64.rpm

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12.2设置kibana的主配置文件

#设置 Kibana 的主配置文件
vim /etc/kibana/kibana.yml
 
--2--取消注释，Kiabana 服务的默认监听端口为5601
server.port: 5601
--7--取消注释，设置 Kiabana 的监听地址，0.0.0.0代表所有地址
server.host: "0.0.0.0"
--21--取消注释，设置和 Elasticsearch 建立连接的地址和端口
elasticsearch.url: "http://192.168.40.16:9200" 
--30--取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"

12.3启动kibana服务

systemctl daemon-reload
systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service
netstat -antp | grep 5601

12.4验证Kibana

浏览器访问http://192.168.40.16:5601

第一次登录需要添加一个 Elasticsearch 索引：
Index name or pattern
//输入：system-*            #在索引名中输入之前配置的 Output 前缀“system”
单击 “create” 按钮创建，单击 “Discover” 按钮可查看图表信息及日志信息。
数据展示可以分类显示，在“Available Fields”中的“host”，
然后单击 “add”按钮，可以看到按照“host”筛选后的结果

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12.5将 Apache 服务器的日志（访问的、错误的）添加到 Elasticsearch 并通过 Kibana 显示（192.168.40.170上操作）

[root@client ~]# vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
 
vim /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
 
input {
    file{
        path => "/etc/httpd/logs/access_log"        #apache服务的访问日志路径
        type => "access"                            #访问日志
        start_position => "beginning"               #从头开始
    }
    file{
        path => "/etc/httpd/logs/error_log"         #apache服务的错误日志路径
        type => "error"                             #错误日志
        start_position => "beginning"               #开始位置从头开始
    }
}
output {
    if [type] == "access" {                         #判断类型为访问日志
        elasticsearch {                             #指定与es建立连接的ip
            hosts => ["192.168.40.16:9200"]        
            index => "apache_access-%{+YYYY.MM.dd}"     #索引为apache的_access的日期
        }   
    }   
        if [type] == "error" {                        # 判断类型为错误日志
        elasticsearch {
            hosts => ["192.168.40.16:9200"]
            index => "apache_error-%{+YYYY.MM.dd}"
        }   
    }   
}

cd /etc/logstash/conf.d/
#加载配置文件
/usr/share/logstash/bin/logstash -f /etc/logstash/conf.d/apache_log.conf
 
#浏览器访问http://192.168.226.30/测试刷新日志文件，否则可能没有日志同步到ES
 
#浏览器访问http://192.168.226.10:5601
点击左下角有个management选项---index  patterns---create index pattern
----分别创建apache_error-*   和     apache_access-* 的索引

ELK 企业级日志分析系统（ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 详解）,elk,elasticsearch,大数据