ELK+Filebeat+kafka+zookeeper构建海量日志分析平台

ELK是什么（What）？

ELK组件介绍

ELK 是ElasticSearch开源生态中提供的一套完整日志收集、分析以及展示的解决方案，是三个产品的首字母缩写，分别是ElasticSearch、Logstash 和 Kibana。除此之外，FileBeat也是目前使用较多的日志收集软件，相对于Logstash更加轻量级占用资源更少。

ElasticSearch ，它是一个近实时（NRT）的分布式搜索和分析引擎，它可以用于全文搜索，结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene 基础上的搜索引擎，使用 Java 语言编写。
Logstash ，它是一个具有近实时（NRT）传输能力的数据收集、过滤、分析引擎，用来进行数据收集、解析、过滤，并最终将数据发送给ES。
Kibana ，它是一个为 ElasticSearch 提供分析和展示的可视化 Web 平台。它可以在 ElasticSearch 的索引中查找，交互数据，并生成各种维度表格、图形以及仪表盘。

为什么学习ELK？

虚拟机还要一个个去看日志，而ELK可以直接看多个虚拟机的日志

学习ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）的原因还有几个重要的方面：

日志管理和分析：ELK被广泛用于日志管理和分析领域。它能够收集、存储和分析大量的日志数据，帮助用户理解系统和应用程序的运行情况。
实时数据处理：ELK能够处理实时数据，支持快速搜索、分析和可视化，帮助用户及时发现和解决问题。
可扩展性和灵活性：Elasticsearch作为核心组件，具有强大的横向扩展能力和灵活的搜索和分析功能，适用于多种数据处理需求。
开源和活跃的社区支持：ELK是开源的，有庞大而活跃的社区支持，用户可以从社区中获得各种问题的解答、新功能的探索和技术支持。
适用于多种场景：不论是运维监控、安全分析、业务分析还是用户行为分析，ELK都可以根据需要进行配置和定制，满足不同场景下的数据处理需求。

总之，学习ELK可以帮助你掌握先进的日志管理和实时数据分析技术，提高系统监控和故障排查的效率，以及在业务分析和决策支持方面发挥重要作用。

构架

kafka介绍

Kafka简介

Kafka是Linkedin于2010年12月份创建的开源消息系统，它主要用于处理活跃的流式数据。活跃的流式数据在web网站应用中非常常见，这些活动数据包括页面访问量（Page View）、被查看内容方面的信息以及搜索情况等内容。这些数据通常以日志的形式记录下来，然后每隔一段时间进行一次统计分析。

传统的日志分析系统是一种离线处理日志信息的方式，但若要进行实时处理，通常会有较大延迟。而现有的消息队列系统能够很好的处理实时或者近似实时的应用，但未处理的数据通常不会写到磁盘上，这对于Hadoop之类，间隔时间较长的离线应用而言，在数据安全上会出现问题。Kafka正是为了解决以上问题而设计的，它能够很好地进行离线和在线应用。

优点

为什么你要使用这么强大的分布式消息中间件——kafka

1、实时性

2、有些数据，存储数据库浪费，直接存储硬盘效率又低

3、高性能的消息发送与高性能的消息消费

zookeeper介绍

优点

kafka集群搭建

       Ip                               server          broker.id

192.168.199.132 kafka+zookeeper 1

192.168.199.133 kafka+zookeeper 2

192.168.199.135 kafka+zookeeper 3

132配置如下

133配置第一行broker.id=2 第二行改成自己Ip

135配置第一行broker.id=3 第二行改成自己Ip

启动服务

查看日志

验证操作

如下图

在zookeeper中查看

132运行生产者，输入消息到服务器

133运行消费者，消费消息

ELK+Filebeat+kafka+zookeeper构建海量日志分析平台

在实际应用场景中，为了满足大数据实时检索的需求，您可以使用Filebeat采集日志数据，并输出到Kafka中。Kafka实时接收Filebeat采集的数据，并输出到Logstash中。输出到Logstash中的数据在格式或内容上可能不能满足您的需求，此时可以通过Logstash的filter插件过滤数据。最后将满足需求的数据输出到Elasticsearch中进行分布式检索，并通过Kibana进行数据分析与展示。简单流程如下。