ELK日志平台是一个完整的日志分析系统，有三个开源工具构建组成，分别是：Elasticsearch、Logstash和Kibana。Elasticsearch用于数据分析和深度搜索；Logstash作用是从其他服务器上传输和转发日志，对其集中管理，进行分析；Kibana则是提供了强大的UI展示，将数据可视化。安装ELK日志平台ELK基础环境需要java环境，官网要求5.x版本要大于java8。而且
原创
2017-06-16 18:36:31
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elk5和之前的版本不太一样，他将之前的三方插件集成到了xpack中，想要使用高级功能，必须安装xpack这个插件，但是这个xpack确实让人很头疼，如果配置不正确，es是收不到logstash传来的数据的，更别提Kibana能展示他了，根本就搜不到索引名称。一、elasticsearch5按这X-Pack的步骤：1、elasticsearch安装X-Pack：在每个集群节点的运行ES_HOME里
原创
2017-03-25 23:43:01
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0 版本说明因为ELK从5.0开始只支持jdk 1.8，但是项目中使用的是JDK 1.7，所以采用的是5.0前的最新版本。1 Elasticsearch ： 2.4.4
2 Logstash：2.4.1
3 kibana：4.6.4 操作环境： 1 新建用户和用户组注意：elasticsearch不能以root运行的问题 ，所以建议单独建立一个用户来运行elasti
在搭建ELK之前，首先要安装Redis和JDK，安装Redis请参考上一篇文章。首先安装JDK及配置环境变量 1.解压安装包到/usr/local/java目录下
[root@VM_0_9_centos ~]# tar xvf /ryt/soft/jdk-11.0.3_linux-x64_bin.tar.gz -C /usr/local/java/ 2.配置环境变量（在尾部追加内容如下）
[r
ELK日志平台搭建整体架构整体架构主要分为5个模块，分别提供不同的功能：Filebeat：轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。是 ELK Stack 在 Agent 的第一选择。<br><br>Kafka：数据缓冲队列。作为消息队列解耦了处理过程，同时提高了可扩展性。具有峰值处理能力，使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力
Linux平台上搭建apache+tomcat负载均衡集群 传统的Java Web项目是通过tomcat来运行和发布的。但在实际的企业应用环境中，采用单一的tomcat来维持项目的运行是不现实的。tomcat 处理能力低，效率低，承受并发小（1000左右）。当用户请求较少时，单一的tomcat能够快速响应用户请求，但如果访问量一大，tomcat处理能力跟不上，无法及时响应
一、简介公司又来了，这次的任务是搭建elk。好吧，好像很多博客都是在工作中写出来的。本来以为两行命令搞定的事情，坑没那么多的，结果。。。 二、安装与启动ElasticSearch链接：https://www.elastic.co/downloadselk都有，各个系统版本都有，全家桶，要啥有啥。到自己的服务器上执行$ wget https://artifacts.elastic.co/d
文章目录一、安装elasticsearch二、安装logstash三、安装kibana四、安装filebeat五、安装elasticsearch-analysis-ik 一、安装elasticsearch从官网下载安装包elasticsearch、logstash、filebeat、kibana，版本尽量保持一致elasticsearch：https://www.elastic.co/cn/do
项目需要，最近研究了一下ELK，简单的搭建了一下环境。这里记录ELK环境搭建的基础步骤，后续有深入使用ELK，再继续记录如何深入使用ELK。这里使用的ELK版本为：6.2.4版。 ELK的作用什么的这里不介绍了，主要记录部署的过程，以及遇到的问题。 文章目录1. 安装包下载，解压安装JDK1.8下载Elasticsearch、kibana、logstash安装包解压安装包启动2. 部署问题，及方案
步骤：一、下载ELK的三大组件Elasticsearch下载地址： https://www.elastic.co/downloads/elasticsearchLogstash下载地址： https://www.elastic.co/downloads/logstashKibana下载地址： https://www.elastic.co/downloads/kiban
目录一、介绍二、安装JDK三、安装Elasticsearch四、安装Logstash五、安装Kibana六、Kibana简单使用系统环境：CentOS Linux release 7.4.1708 (Core)当前问题状况开发人员不能登录线上服务器查看详细日志。各个系统都有日志，日志数据分散难以查找。日志数据量大，查询速度慢，或者数据不够实时。一、介绍1、组成ELK由Elasticsearch、L
引言filebeat是轻量级的日志收集工具，本小节我们就开始filebeat组件的搭建。filebeat组件的搭建也是我们elk集群搭建过程中的最后一小节内容，本节除了有关于filebeat的搭建过程，我们也会完整的演示一个elk集群收集日志的示例，从而验证我们整个elk集群是否能够正常工作。开始正文。正文拉取镜像命令：docker pull elastic/filebeat:7.11.1启动fi
在公网IP为x.x.x.x、y.y.y.y和z.z.z.z并装有Centos8的服务器上进行hadoop集群搭建，都安装hadoop-3.1.3和server-jre-8u202-linux-x64。环境准备（三台服务器都一样）第一步，创建统一工作目录。# 软件安装路径命令：mkdir -p /usr/local/src/server/# 数据存储路径命令：mkdir -p /usr/local/
一、基本介绍1、ElestaicSearch为开源搜索引擎，负责数据的存储及搜索2、kibana为开源工具，提供界面给用户进行搜索操作3、fileBeat为开源工具，是文件数据收集器4、EFK工作基本原理在部署服务的服务器节点安装fileBeat，通过路径配置使得fileBeat对指定服务日志文件的数据进行收集->收集的数据会传输到ElestaticSearch进行存储->用户通过浏览
elasticsearch篇这一篇文章记录了我搭建elasticsearch环境的步骤与一些配置的修改1.下载自己需要安装的rpm包。下载地址是: https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases 选择对应的产品与版本。比如我下载的是Elasticsearch,版本是5.6.14 选择好对应的版本之后，点击Downloads，进入之后找到RPM，然
场景 一般常见我们需要进行日志分析场最是：直接在日志文件中grep. awk就可以获得自己想要的信息。但在规模较大的场景中，此方法效率低下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢怎么办，如何多维度查询。需要集中化的日志管理,所有服务器上的日志收集汇总。常见解决思路是建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统收集，管理，访问。 大型系统是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
场景：ELK作为一个日志收集和检索系统，感觉功能还是相当的强大的。 ELK是啥, 其实是是三个组件的缩写, 分别是elasticsearch, logstash, kibana. ELK平台可以用于实现日志收集、日志搜索和日志分析. 当然, 如果你有花不完的money, 完全可以使用商业版的Splu
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2016-11-30 10:06:00
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前言： ELK 不是一款软件，而是 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三种软件产品的首字母缩写。这三者都是开源软件，通常配合使用，而且又先后归于 Elastic.co 公司名下，所以被简称为 ELK Stack。根据 Google Trend 的信息显示，ELK Stack 已经成为目前最流行的集中式日志解决方案。
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2017-01-04 20:47:33
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ELK搭建一、elasticsearch环境安装：node1和node2都装上rpm--importhttps://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch#安装yum源cat>>/etc/yum.repos.d/elaticsearch.repo<<EOF[elasticsearch-2.x]name=Elasticsearchr
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2019-06-09 20:29:20
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elk 平台搭建:ELK平台搭建系统环境System: Centos release 6.7 (Final)ElasticSearch: 2.1.0Logstash: 2.1.1Kibana: 4.3.0Java...
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2016-07-26 17:39:00
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