群组的设置使得用户管理更加便捷。系统管理员可以通过对群组授权(grant)或撤销权限(revoke)而免去了为每个用户设置权限的繁琐工作。此外,设置群组权限可以为群组中的用户建立公共的工作区,管理他们对外设的使用权限。不同的Linux系统使用不同的理念来设置群组管理。在Ubuntu系统中使用的是UPG(user private group)机制,默认为每个用户设置与用户名同名的群组名。系统中的群组            
                
         
            
            
            
            安装完elementary后打开界面真的是眼前一亮哇!!!!!!!!!!接下来配置一些常用的功能:目录1.配置超级用户2.添加vmware-tool3.配置国内源4.配置SSH连接5.配置搜狗输入法6.安装tweaks-tool 1.配置超级用户elementary os 在创建之初是默认不允许使用root进行管理的,下面这一行可以配置root用户的密码:sudo passwd root            
                
         
            
            
            
            ELK集群搭建 文章目录ELK集群搭建一、复制虚拟机二、修改主机名和主机列表三、配置免密登录四、配置elasticsearch集群 一、复制虚拟机ps: 复制虚拟机必须在关闭状态下复制,并且是完全复制 (此虚拟机是ELK安装配置已完成的,详情请见:) ps:注意是完全复制,需要勾选重新初始化所有网卡的MAC地址,并且虚拟机的名字不区分大小写,备份的时候需要注意二、修改主机名和主机列表1.网络地址            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-02-24 19:15:20
                            
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             一、ELFK集群部署(Filebeat+ELK)ELFK= ES + logstash+filebeat+kibana实验环境服务器类型系统和IP地址需要安装的组件硬件方面node1节点192.168.6.155JDK、elasticsearch-6.7.2、2核4Gnode2节点192.168.6.156JDK、elasticsearch-6.7.22核4Glogstash节点192            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ELK集群搭建1. ELK是什么?ELK是三个开源软件的缩写,分别表示:Elasticsearch , Logstash, Kibana,也可以指elk技术栈,包含一系列的组件。Elasticsearch是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用ElasticSearch的水平伸缩性,能使数据在生产环境变得更有价值。ElasticS            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            引言上篇已经分享了我的ELK集群架构设计思路,从该篇起我们就进入实战环节。因为ELK中的应用大多数都是依赖elasticsearch的,所以我们搭建ELK集群的步骤就先从ES集群开始。ES是一个高可用的搜索引擎,我们搭建的ES集群通过分片副本同步方式保证了我们数据的存储安全性,同时也保证了我们数据的快速检索能力。我们的ES集群采用一个主节点,俩个数据节点的方式搭建,版本采用比较新的V7.11.1版            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1 系统环境Ubuntu 16.04 LTSelasticsearch-6.1.2.tar.gzlogstash-6.1.2.tar.gzkibana-6.1.2-linux-x86_64.tar.gzfilebeat-6.1.2-linux-x86_64.tar.gz 
 2 ELK介绍Elasticsearch:是一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎,具有高可伸缩、高可靠等特            
                
         
            
            
            
            # 实现ELK集群的步骤及代码示例
## 1. 搭建Elasticsearch集群
步骤 | 代码示例
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1. 下载并解压Elasticsearch | `wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.15.2-linux-x86_64.tar.gz`  `tar -zxvf e            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            ELK集群修改位置 编译安装修改hosts文件安装elasticsearch修改elasticsearch主配置文件18 cluster .name: ELK 集群名字ELK25 node. name: centos01 节点            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            官网下载地址:https://www.elastic.co/downloads 官网文档地址:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/index.html 中文文档地址:http://udn.yyuap.com/doc/logstash-best-practice-cn/index.html1. ELK的组成部分ELK的组成部分由:elas            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Docker安装部署ELK(Elasticsearch+Kibana+Logstash+Filebeat)  为什么用到ELK:一般我们需要进行日志分析场景: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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-16 23:44:01
                            
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            目录ELFK集群部署(Filebeat+ELK)Filebeat实验环境操作过程部署ELK集群安装 Filebeat(在apache节点操作)设置 filebeat 的主配置文件在 Logstash 组件所在节点上新建一个 Logstash 配置文件浏览器访问Logstash的过滤模块Filter(过滤模块)中的插件grok插件(通过grok插件实现对字段的分割,使用通配符)ELFK集群部署(Fi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录一、复制虚拟机二、修改主机名和主机列表三、配置免密登录四、配置elasticsearch集群 一、复制虚拟机  首先复制已经搭好的ELK虚拟机: 右击已经搭好的虚拟机,选择复制,重命名复制的虚拟机名,将最都一个重新初始化所有网卡的MAC地址勾选中,这里我们将复制两个虚拟机。 复制ok后,对复制的两个虚拟机进行修改。首先是地址,这里我最初的虚拟机地址:192.168.56.111,另外两个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            什么是ELKELK官方文档介绍通俗来讲, ELK是由Elasticsearch、 Logstash、Kibana三个开源软件的组成的一个组合体,ELK是elastic公司研发的一套完整的日志收集、分析和展示的企业级解决方案,在这三个软件当中,每个软件用于完成不同的功,ELK又称为ELK stack,官方域名为elastic.co, ELK stack的主要优点有如下几个:处理方式灵活: elast            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            架构图考虑到日志系统的可扩展性以及目前的资源(部分功能复用),整个ELK架构如下:架构解读 : (整个架构从左到右,总共分为5层)第一层、数据采集层最左边的是业务服务器集群,上面安装了filebeat做日志采集,同时把采集的日志分别发送给两个logstash服务(17.162、17.163)第二层、数据处理层,数据缓存层logstash服务把接受到的日志经过格式处理,转存到本地的kafka bro            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录前言一、概念/使用环境二、组件详解2.1 elasticsearch2.2 kibana2.3 logstash2.4 filebeat2.5 ELFK的好处2.6 fluentd(额外)三、集群搭建3.1 elasticsearch3.2 Apache/Logstash/kibana四、思维导图五、结语 前言本博客内容仅为记录博主思路,仅供参考,一切以自己实践结果为准。一、概念/使用环            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            架构选择(ELK VS EFK)ELK我们首先介绍一下传统的日志监控方案。其中,ELK Stack 是我们最熟悉不过的架构。所谓ELK,分别指Elastic公司的Elasticsearch、Logstash、Kibana。在比较旧的ELK架构中,Logstash身兼日志的采集、过滤两职。但由于Logstash基于JVM,性能有一定限制,因此,目前业界更推荐使用Go语言开发FIiebeat代替Log            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称,这三者是核心套件,但并非全部。后文的四种基本架构中将逐一介绍应用到的其它套件。Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎,提供搜集、分析、存储数据三大功能;是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能,可扩展的分布式系统。它构建于Apache Lucene搜索引擎库之上。Logstash是一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ELKstack基础入门ELK简介通俗来讲,ELK是由Elasticsearch、Logstash、Kibana 三个开源软件的组成的一个组合体,这三个软件当中,每个软件用于完成不同的功能,ELK 又称为ELK stack,官方域名为elastic.co,ELK stack的主要优点有如下几个:1.处理方式灵活: elasticsearch是实时全文索引,具有强大的搜索功能2.配置相对简单:ela            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ElasticSearch集群搭建背景:我们要搭建一个ELK系统,目标是用于检索系统和用户画像系统。选用的版本是elasticsearch5.5.0+logstash5.5.0+kibana5.5.0。ElasticSearch集群搭建步骤:1.安装java 8以上版本的JDK。从http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-27 08:48:06
                            
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