一、ELK 概述
1、ELK简介
ELK平台是一套完整的日志集中处理解决方案，将 ElasticSearch、Logstash 和 Kiabana 三个开源工具配合使用， 完成更强大的用户对日志的查询、排序、统计需求。
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。
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JRuby 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。
Kiabana
是基于 Node.js 开发的展示工具，可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供图形化的日志分析 Web 界面展示，可以汇总、分析和搜索重要数据日志。
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。
2、为什么要使用 ELK?
日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。
往往单台机器的日志我们使用grep、awk等工具就能基本实现简单分析，但是当日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们使用grep、awk和wc等Linux命令能实现检索和统计，但是对于要求更高的查询、排序和统计等要求和庞大的机器数量依然使用这样的方法难免有点力不从心。
一般大型系统是一个分布式部署的架构，不同的服务模块部署在不同的服务器上，问题出现时，大部分情况需要根据问题暴露的关键信息，定位到具体的服务器和服务模块，构建一套集中式日志系统，可以提高定位问题的效率。
3、完整日志系统基本特征
收集：能够采集多种来源的日志数据
传输：能够稳定的把日志数据解析过滤并传输到存储系统
存储：存储日志数据
分析：支持 UI 分析
警告：能够提供错误报告，监控机制
4、ELK 的工作原理
（1）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 Logstash。
（2）Logstash 收集日志，将日志格式化并输出到 Elasticsearch 群集中。
（3）Elasticsearch 对格式化后的数据进行索引和存储。
（4）Kibana 从 ES 群集中查询数据生成图表，并进行前端数据的展示。
实验要求:
es主机内存至少4个G;
103&&104
先连接103和104；
主机名进行修改，并同步会话；
关闭防火墙，和内核安全机制；
且永久关闭，基础参数设置之后可能要重启系统；
为两个主机创建运行es的程序用户；
并设置密码，方便该用户提权，且加入到wheel组；
（系统内定的一个组，默认该组的成员提权有all权限；）
设置该组的成员不需要密码登录；
切换到es的用户环境下；
提权安装java-11版本的环境；
检查一下；
打开用户资源限制的文件，添加语句；
添加软限制及硬限制；
1：es用户运行的进程最多打开的文件数；
2：es用户最多打开的进程数量；
3: 对es用户内存不锁定；
修改内核参数的配置文件；
为系统提供最大的区域数量；
基本参数设置之后，重启一下系统；
重启之后再连接到es用户下；
将所需的软件包拉入进去；
103：
104：
解压：两台主机同时进行；
该包是二进制的，不需要编译等动作，只需要移动到方便管理的目录下即可；
然后进入到安装目录下的config目录，修改该文件；
内存为java虚拟机分配缓冲区的大小；
再修改这个文件；注意，该文件中的语法要求特别严格；
首先修改集群的名字和节点名字；
注意空格，不要多，也不要少；
存储数据的路径，注释符去掉，等下创建出来；
应用程序运行过程中产生的日志，而不是采集日志的路径；
物理内存的锁定改为不锁定；
修改监听的地址和端口；
列举集群中各节点的主机名称；
