搭建ELK+Filebead+zookeeper+kafka实验(详细版)

news2024/11/25 11:46:57

一、ELK+Filebead+zookeeper+kafka架构

第一层：数据采集层（Filebeat）

  • 数据采集层位于最左边的业务服务集群上，在每个业务服务器上面安装了filebead做日志收集，然后把采集到的原始日志发送到kafka+zookeeper集群上。

第二层：消息队列层（kafka+zookeeper集群）

  • 原始日志发送到kafka+zookeeper集群上后，会进行集中存储，此时filebead是消息的生产者，存储的消息可以随时被消费。

第三层：数据分析层（Logstash）

  • logstash作为消费者，回去kafka+zookeeper集群节点时实拉去原始日志，然后将获取到的原始日志根据规则进行分析、格式化处理，最后将格式化的日志转发至Elasticsearch集群中。

第四层：数据持久化存储（Elasticsearch集群）

  • Elasticsearch集群接收到logstash发送过来的数据后，执行写入磁盘，建立索引等操作，最后将结构化数据存储到Elasticsearch集群上。

第五层：数据查询，展示层（kibana）

  • kibana是一个可视化的数据展示平台，当有数据检索请求时，它从Elasticsearch集群上读取数据，然后进行可视化出图和多维度分析.

二、部署实验

主机名ip地址所属集群安装软件包
filebead192.168.247.20数据采集级层filebead+apache
kafka1192.168.247.21kafka+zookeeper集群kafka+zookeeper
kafka2192.168.247.22kafka+zookeeper集群kafka+zookeeper
kafka3192.168.247.23kafka+zookeeper集群kafka+zookeeper
logstash192.168.247.60数据处理层logstash
node1192.168.247.70ES集群Eslasticsearch+node+phantomis+head
node2192.168.247.80ES集群+kibana展示Elasticsearch+node+phantomis+head+kibana

1、安装kafaka+zookeeper集群（192.168.247.21、192.168.247.22、192.168.247.23）

1.1 安装zookeeper集群

  1. 关闭防火墙和安全机制
  2. 下载安装依赖环境
//关闭防火墙
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
setenforce 0
 
//安装 JDK
yum install -y java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel
java -version
  1. 安装软件
  2. 修改配置文件
方法一：下载安装包
官方下载地址：https://archive.apache.org/dist/zookeeper/
 
cd /opt
wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.5.7/apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz
 
方法二：或者直接将软件包上传到/opt目录下。
 
tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz
mv apache-zookeeper-3.5.7-bin /usr/local/zookeeper-3.5.7

修改配置文件
cd /usr/local/zookeeper-3.5.7/conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
 
vim zoo.cfg
tickTime=2000     
#通信心跳时间，Zookeeper服务器与客户端心跳时间，单位毫秒
initLimit=10      
#Leader和Follower初始连接时能容忍的最多心跳数( tickTime的数量)，这里表示为10*2s 
syncLimit=5     
#Leader和Follower之间同步通信的超时时间，这里表示如果超过5*2s，Leader认为Follwer死掉，并从服务器列表中删除Follwer
dataDir=/usr/local/zookeeper-3.5.7/data       
#●修改，指定保存Zookeeper中的数据的目录，目录需要单独创建
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-3.5.7/1ogs    
#●添加，指定存放日志的目录，目录需要单独创建
clientPort=2181      #客户端连接端口
 
#添加集群信息
server.1=192.168.247.21:3188:3288
server.2=192.168.247.22:3188:3288
server.3=192.168.247.23:3188:3288
  1. 拷贝配置好的 Zookeeper 配置文件到其他机器上
  2. 在每个节点上创建数据目录和日志目录
  3. 设置三台机器的myid
//拷贝配置好的 Zookeeper 配置文件到其他机器上
scp /usr/local/zookeeper-3.5.7/conf/zoo.cfg 192.168.247.22:/usr/local/zookeeper-3.5.7/conf/
scp /usr/local/zookeeper-3.5.7/conf/zoo.cfg 192.168.247.23:/usr/local/zookeeper-3.5.7/conf/

//在每个节点上创建数据目录和日志目录
mkdir /usr/local/zookeeper-3.5.7/data
mkdir /usr/local/zookeeper-3.5.7/logs

//在每个节点的dataDir指定的目录下创建一个 myid 的文件
echo 1 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid
echo 2 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid
echo 3 > /usr/local/zookeeper-3.5.7/data/myid
  1. 配置 Zookeeper 启动脚本
  2. 设置开机自启
  3. 分别启动 Zookeeper
vim /etc/init.d/zookeeper
#!/bin/bash
#chkconfig:2345 20 90
#description:Zookeeper Service Control Script
ZK_HOME='/usr/local/zookeeper-3.5.7'
case $1 in
start)
	echo "---------- zookeeper 启动 ------------"
	$ZK_HOME/bin/zkServer.sh start
;;
stop)
	echo "---------- zookeeper 停止 ------------"
	$ZK_HOME/bin/zkServer.sh stop
;;
restart)
	echo "---------- zookeeper 重启 ------------"
	$ZK_HOME/bin/zkServer.sh restart
;;
status)
	echo "---------- zookeeper 状态 ------------"
	$ZK_HOME/bin/zkServer.sh status
;;
*)
    echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac

//	设置开机自启
chmod +x /etc/init.d/zookeeper
chkconfig --add zookeeper

//分别启动 Zookeeper
service zookeeper start

//查看当前状态
service zookeeper status

1.2 部署 kafka 集群

  1. 安装软件
  2. 修改配置文件
方法一：下载安装包
官方下载地址：http://kafka.apache.org/downloads.html

cd /opt
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/kafka/2.7.1/kafka_2.13-2.7.1.tgz

方法二：或者直接将软件包上传到/opt目录下。
cd /opt/
tar zxvf kafka_2.13-2.7.1.tgz
mv kafka_2.13-2.7.1 /usr/local/kafka
  • kafka1配置文件修改
//修改配置文件
cd /usr/local/kafka/config/
cp server.properties{,.bak}

vim server.properties
broker.id=0    ●21行，broker的全局唯一编号，每个broker不能重复，因此要在其他机器上配置 
listeners=PLAINTEXT://192.168.247.21:9092    ●31行，指定监听本机的IP和端口
log.dirs=/usr/local/kafka/logs        #60行，kafka运行日志存放的路径，也是数据存放的路径


zookeeper.connect=192.168.247.21:2181,192.168.247.22:2181,192.168.247.23:2181    ●123行，配置连接Zookeeper集群地址
  • kafka2配置文件修改
//修改配置文件
cd /usr/local/kafka/config/
cp server.properties{,.bak}

vim server.properties
broker.id=1    ●21行，broker的全局唯一编号，每个broker不能重复，因此要在其他机器上配置 
listeners=PLAINTEXT://192.168.247.22:9092    ●31行，指定监听本机的IP和端口
log.dirs=/usr/local/kafka/logs        #60行，kafka运行日志存放的路径，也是数据存放的路径


zookeeper.connect=192.168.247.21:2181,192.168.247.22:2181,192.168.247.23:2181    ●123行，配置连接Zookeeper集群地址
  • kafka3配置文件修改
//修改配置文件
cd /usr/local/kafka/config/
cp server.properties{,.bak}

vim server.properties
broker.id=2    ●21行，broker的全局唯一编号，每个broker不能重复，因此要在其他机器上配置 
listeners=PLAINTEXT://192.168.247.23:9092    ●31行，指定监听本机的IP和端口
log.dirs=/usr/local/kafka/logs        #60行，kafka运行日志存放的路径，也是数据存放的路径


zookeeper.connect=192.168.247.21:2181,192.168.247.22:2181,192.168.247.23:2181    ●123行，配置连接Zookeeper集群地址
  1. 修改环境变量
  2. 配置 Zookeeper 启动脚本
  3. 设置开机自启，分别启动 Kafka
//修改环境变量
vim /etc/profile
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

source /etc/profile

//配置 Zookeeper 启动脚本
vim /etc/init.d/kafka
#!/bin/bash
#chkconfig:2345 22 88
#description:Kafka Service Control Script
KAFKA_HOME='/usr/local/kafka'
case $1 in
start)
	echo "---------- Kafka 启动 ------------"
	${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-start.sh -daemon ${KAFKA_HOME}/config/server.properties
;;
stop)
	echo "---------- Kafka 停止 ------------"
	${KAFKA_HOME}/bin/kafka-server-stop.sh
;;
restart)
	$0 stop
	$0 start
;;
status)
	echo "---------- Kafka 状态 ------------"
	count=$(ps -ef | grep kafka | egrep -cv "grep|$$")
	if [ "$count" -eq 0 ];then
        echo "kafka is not running"
    else
        echo "kafka is running"
    fi
;;
*)
    echo "Usage: $0 {start|stop|restart|status}"
esac


//设置开机自启
chmod +x /etc/init.d/kafka
chkconfig --add kafka

//分别启动 Kafka
service kafka start

//查看端口
netstat -antp |grep 9092
1.2.1 Kafka 命令行操作

创建topic

kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.247.21:2181,192.168.247.22:2181,192.168.247.23:2181 --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test

#--zookeeper:定义zookeeper集群服务器地址，如果有多个ip以逗号分隔。
#--replication-factor:定义分区副本，1代表但副本，建议为2
#--partitions: 定义分区数
#--topic :定义topic名称

查看当前服务器中的所有topic

kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.247.21:2181,192.168.247.22:2181,192.168.247.23:2181

查看某个 topic 的详情

kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.247.21:2181,192.168.247.22:2181,192.168.247.23:2181

发布消息

kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.247.21:9092,192.168.247.22:9092,192.168.247.23:9092  --topic test

消费消息

kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server 192.168.247.21:9092,192.168.247.22:9092,192.168.247.23:9092 --topic test --from-beginning

#--from-beginning：会把主题中以往所有的数据都读取出来

修改分区数

kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.247.21:2181,192.168.247.22:2181,192.168.247.23:2181 --alter --topic test --partitions 6

删除 topic

kafka-topics.sh --delete --zookeeper 192.168.247.21:2181,192.168.247.22:2181,192.168.247.23:2181 --topic test

2、部署Filebead（192.168.247.20）

  1. 关闭防火墙
  2. 安装httpd服务，并启动
systemctl stop firewalld.service
setenforce 0

//安装httpd服务
yum -y install httpd

systemctl start httpd.service
  1.  安装 Filebeat
  2. 设置 filebeat 的主配置文件
安装 Filebeat
#上传软件包 filebeat-6.6.0-linux-x86_64.tar.gz 到/opt目录
tar zxvf filebeat-6.6.0-linux-x86_64.tar.gz
mv filebeat-6.6.0-linux-x86_64/ /usr/local/filebeat


2．设置 filebeat 的主配置文件
cd /usr/local/filebeat

vim filebeat.yml

  1. 启动服务
./filebeat -e -c filebeat.yml

3、部署ES服务（192.168.247.70  192.168.247.80）

3.1 安装JDK

java -version										#如果没有安装，yum -y install java
openjdk version "1.8.0_131"
OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_131-b12)
OpenJDK 64-Bit Server VM (build 25.131-b12, mixed mode)

3.2 安装ES服务

配置本地解析，上传安装包安装并启动

配置本地解析
echo "192.168.247.70 node1" >> /etc/hosts
echo "192.168.247.80 node2" >> /etc/hosts

#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

修改配置文件

#修改elasticsearch主配置文件
cp /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml.bak
vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
--17--取消注释，指定集群名字
cluster.name: my-elk-cluster
--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"]

查看配置文件，创建数据目录

grep -v "^#" /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
（4）创建数据存放路径并授权
mkdir -p /data/elk_data
chown elasticsearch:elasticsearch /data/elk_data/

（5）启动elasticsearch是否成功开启
systemctl start elasticsearch.service
netstat -antp | grep 9200

3.3 安装 Elasticsearch-head 插件

编译安装node

#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 && make install

安装 phantomjs（前端的框架）

#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

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

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

//重启es
systemctl restart elasticsearch

启动 elasticsearch-head 服务

cd /usr/local/src/elasticsearch-head/
npm run start &

> elasticsearch-head@0.0.0 start /usr/local/src/elasticsearch-head
> grunt server

Running "connect:server" (connect) task
Waiting forever...
Started connect web server on http://localhost:9100

#elasticsearch-head 监听的端口是 9100
netstat -natp |grep 9100

3.4  Kiabana 部署

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

2．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://192.168.247.70:9200" 
--30--取消注释，设置在 elasticsearch 中添加.kibana索引
kibana.index: ".kibana"

3．启动 Kibana 服务
systemctl start kibana.service
systemctl enable kibana.service

netstat -natp | grep 5601

4、部署logstash（192.168.247.60）

  1. 安装Java环境
  2. 安装logstash
//安装Java环境
yum -y install java
java -version

//安装logstash
#上传软件包 logstash-5.5.1.rpm 到/opt目录下
cd /opt
rpm -ivh logstash-5.5.1.rpm                           
systemctl start logstash.service                      
systemctl enable logstash.service

ln -s /usr/share/logstash/bin/logstash /usr/local/bin/
  1. 在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件
cd /etc/logstash/conf.d/

vim kafka.conf
input {
    kafka {
        bootstrap_servers => "192.168.10.17:9092,192.168.10.21:9092,192.168.10.22:9092"  #kafka集群地址
        topics  => "httpd"     #拉取的kafka的指定topic
        type => "httpd_kafka"  #指定 type 字段
        codec => "json"        #解析json格式的日志数据
		auto_offset_reset => "latest"  #拉取最近数据，earliest为从头开始拉取
		decorate_events => true   #传递给elasticsearch的数据额外增加kafka的属性数据
    }
}

output {
  if "access" in [tags] {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.10.15:9200"]
      index => "httpd_access-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
  
  if "error" in [tags] {
    elasticsearch {
      hosts => ["192.168.10.15:9200"]
      index => "httpd_error-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
  }
  
  stdout { codec => rubydebug }
}

#启动 logstash
logstash -f kafka.conf

三、验证

访问192.168.247.20 apache，生成日志

 

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一、Flowable简介 Flowable是一个开源的工作流引擎，它的主要目标是提供一个灵活、可扩展、可靠的流程管理系统。Flowable通过提供一组API和工具，使组织能够自动化和管理其业务流程。 二、Flowable中的数据库 Flowable使用数据库来存储和管理其运行时的…
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qt matlab 混合编程

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1.环境的说明 matlab 2021a qt 5.12.10 qt creator 4.13.1 opencv 4.3.0 eigen-3.4.0/eigen-3.4.0 2.matlab 中导出dill 以aberr_analy1的导出dill举例 命令行中输入：deploytool 2. 选择LIbrarycompiler 3type 选择c 4,选择相应的 5. 点击package 选择保存的路径…
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“新KG”视点 | 漆桂林——知识图谱和大语言模型的共存之道

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OpenKG 大模型专辑 导读 知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理方法。在这一背景下，OpenKG组织…
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