原理待补充:

kafka依赖于zookeeper集群。

都是基于java 由于源码安装jdk 未声明bin下java 在各自server配置文件中声明

JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_241

引入kafka缓存日志之ZK搭建

之前架构
Filebeat(多台) -> Logstash(正则) -> Elasticsearch(入库) -> Kibana展现 架构优化,流行的架构
Filebeat(多台) -> Kafka(或Redis) -> Logstash(正则多台) -> Elasticsearch(入库) -> Kibana展现 Kafka服务器的搭建
Kafka依赖于Zookeeper
依赖于Java环境 Kafka依赖于Zookeeper
官方网站:https://zookeeper.apache.org/
下载ZK的二进制包
解压到对应目录完成安装/usr/local/zookeeper
JAVA_HOME="/usr/local/jdk1.8.0_241" Java环境安装
yum -y install java-1.8.0-openjdk java-1.8.0-openjdk-devel
java -version 数据目录准备
mkdir -pv /usr/local/zookeeper/data zk配置
cd /usr/local/zookeeper/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg 更改配置/usr/local/zookeeper/conf/zoo.cfg
dataDir=/usr/local/zookeeper/data
autopurge.snapRetainCount=3
autopurge.purgeInterval=1 zk使用systemctl管理/usr/lib/systemd/system/zookeeper.service
[Unit]
Description=zookeeper
After=network.target
[Service]
Type=forking
ExecStart=/usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh start
User=root
[Install]
WantedBy=multi-user.target 启动zk
systemctl enable zookeeper
systemctl restart zookeeper 启动zk集群查看状态
./zkServer.sh start
./zkServer.sh status

zk单实例

        引入kafka缓存日志之ZK集群搭建
集群配置/usr/local/zookeeper/conf/zoo.cfg
server.1=192.168.238.90:2888:3888
server.2=192.168.238.92:2888:3888
server.3=192.168.238.94:2888:3888 更改zk集群的id
/usr/local/zookeeper/data/myid
分别为1 2 3 zk使用systemctl管理/usr/lib/systemd/system/zookeeper.service
[Unit]
Description=zookeeper
After=network.target
[Service]
Type=forking
ExecStart=/usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh start
User=root
[Install]
WantedBy=multi-user.target 启动zk
systemctl enable zookeeper
systemctl restart zookeeper 启动zk集群查看状态
./zkServer.sh start
./zkServer.sh status 验证zk集群,创建一个节点,验证
./zkCli.sh
create /sjg
create /sjg/sjg

zk集群部署

引入kafka缓存日志之Kafka集群搭建

Kafka下载地址
Kafka官网:http://kafka.apache.org/
下载Kafka的二进制包
解压到对应目录完成安装 Kafka下载
http://kafka.apache.org/downloads 修改Kafka配置server.properties
=0
listeners=PLAINTEXT://xxx:9092
log.retention.hours=1
zookeeper.connect=192.168.238.90:2181,192.168.238.92:2181,192.168.238.94:2181 Jvm内存修改/usr/local/kafka_2.12-2.5.0/bin/kafka-server-start.sh
KAFKA_HEAP_OPTS Kafka使用systemctl管理/usr/lib/systemd/system/kafka.service
[Unit]
Description=kafka
After=network.target
[Service]
Type=simple
ExecStart=/usr/local/kafka_2.12-2.5.0/bin/kafka-server-start.sh /usr/local/kafka_2.12-2.5.0/config/server.properties
User=root
[Install]
WantedBy=multi-user.target 创建topic
/usr/local/kafka_2.12-2.5.0/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.238.90:2181 --replication-factor 2 --partitions 1 --topic sjg
/usr/local/kafka_2.12-2.5.0/bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.238.90:2181 --topic sjg Filebeat和Logstash间引入Kafka集群
架构演进
filebeat -> logstsash -> es
filebeat -> kafka(集群) -> logstash(多台) -> es Logstash读取Kafka
input {
kafka {
bootstrap_servers => "192.168.238.90:9092,192.168.238.92:9092"
topics => ["sjg"]
group_id => "sjggroup"
codec => "json"
}
} Filebeat日志发送到Kafka
filebeat.inputs:
- type: log
tail_files: true
backoff: "1s"
paths:
- /var/log/nginx/access.json.log
processors:
- drop_fields:
fields: ["agent","ecs","log","input"]
output:
kafka:
hosts: ["192.168.238.90:9092", "192.168.238.92:9092"]
topic: sjg Kafka查看队列信息
查看Group: ./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 172.17.166.217:9092 --list
查看队列:./kafka-consumer-groups.sh --bootstrap-server 172.17.166.217:9092 --group test2 --describe

kafka集群搭建测试

Filebeat和Logstash间引入Kafka集群多日志分析

Filebeat配置
filebeat.inputs:
- type: log
tail_files: true
backoff: "1s"
paths:
- /var/log/nginx/access.log
fields:
type: access
fields_under_root: true - type: log
tail_files: true
backoff: "1s"
paths:
- /var/log/secure
fields:
type: system
fields_under_root: true
processors:
- drop_fields:
fields: ["agent","ecs","log","input"]
output:
kafka:
hosts: ["192.168.238.90:9092", "192.168.238.92:9092"]
topic: sjg Logstash配置
input {
kafka {
bootstrap_servers => "192.168.238.90:9092,192.168.238.92:9092"
topics => ["sjg"]
group_id => "sjggroup"
codec => "json"
}
}
filter {
if [type] == "access" {
grok {
match => {
"message" => '%{IP:remote_addr} - (%{WORD:remote_user}|-) \[%{HTTPDATE:time_local}\] "%{WORD:method} %{NOTSPACE:request} HTTP/%{NUMBER}" %{NUMBER:status} %{NUMBER:body_bytes_sent} %{QS} %{QS:http_user_agent}'
}
remove_field => ["message"]
}
date {
match => ["time_local", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
target => "@timestamp"
}
}
else if [type] == "system" {
}
}
output {
if [type] == "access" {
elasticsearch {
hosts => ["http://192.168.238.90:9200", "http://192.168.238.92:9200"]
user => "elastic"
password => "sjgpwd"
index => "sjgaccess-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
else if [type] == "system" {
elasticsearch {
hosts => ["http://192.168.238.90:9200", "http://192.168.238.92:9200"]
user => "elastic"
password => "sjgpwd"
index => "sjgsystem-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
}

filebeat+kafka+logstash

建两个索引来说明用户管理
可设置某个索引只读 观察elastic角色
super角色 创建角色
给予某个索引的读权限read-sjgaccess,给某个索引只读权限read
创建用户sjg, 给kibana_user、read-sjgaccess 角色 删除索引测试
删除索引
给all权限就能删除索引

kibana用户管理

ELK集群之kafka(7)的更多相关文章

  1. 【拆分版】Docker-compose构建Zookeeper集群管理Kafka集群

    写在前边 在搭建Logstash多节点之前,想到就算先搭好Logstash启动会因为日志无法连接到Kafka Brokers而无限重试,所以这里先构建下Zookeeper集群管理的Kafka集群. 众 ...

  2. 通过docker搭建ELK集群

    单机ELK,另外两台服务器分别有一个elasticsearch节点,这样形成一个3节点的ES集群. 可以先尝试单独搭建es集群或单机ELK https://www.cnblogs.com/lz0925 ...

  3. Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(3) : 开发一个Akka + Spark的应用

    前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中,我们已经部署好了一个Spark的开发环境. 在Spark集群 + Akka + Kafka + S ...

  4. Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(2) : 开发一个Spark应用

    前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境,我们已经部署好了一个Spark的开发环境. 本文的目标是写一个Spark应用,并可以在集群中测试. ...

  5. Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境

    目标 配置一个spark standalone集群 + akka + kafka + scala的开发环境. 创建一个基于spark的scala工程,并在spark standalone的集群环境中运 ...

  6. Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(4) : 开发一个Kafka + Spark的应用

    前言 在Spark集群 + Akka + Kafka + Scala 开发(1) : 配置开发环境中,我们已经部署好了一个Spark的开发环境. 在Spark集群 + Akka + Kafka + S ...

  7. Centos7中ELK集群安装流程

    Centos7中ELK集群安装流程   说明:三个版本必须相同,这里安装5.1版. 一.安装Elasticsearch5.1   hostnamectl set-hostname elk vim /e ...

  8. ansible playbook部署ELK集群系统

    一.介绍 总共4台机器,分别为 192.168.1.99 192.168.1.100 192.168.1.210 192.168.1.211 服务所在机器为: redis:192.168.1.211 ...

  9. Kibana安装(图文详解)(多节点的ELK集群安装在一个节点就好)

    对于Kibana ,我们知道,是Elasticsearch/Logstash/Kibana的必不可少成员. 前提: Elasticsearch-2.4.3的下载(图文详解) Elasticsearch ...

随机推荐

  1. 朴素贝叶斯原理、实例与Python实现

    初步理解一下:对于一组输入,根据这个输入,输出有多种可能性,需要计算每一种输出的可能性,以可能性最大的那个输出作为这个输入对应的输出. 那么,如何来解决这个问题呢? 贝叶斯给出了另一个思路.根据历史记 ...

  2. nextcloud 中文乱码解决方案

    参考地址 :https://www.yht7.com/news/13909 我是使用的第二种方法, 修改/nextcloud/lib/public/AppFramework/Http/FileDisp ...

  3. centos7 设置dns

    查看当前网络连接 nmcli connection show NAME UUID TYPE DEVICE eth0 5fb06bd0-0bb0-7ffb-45f1-d6edd65f3e03 802-3 ...

  4. 移动端多个DIV简单拖拽功能

    移动端多个DIV简单拖拽功能. 这个demo与之前写的一个例子差不了多少,只是这个多了一层遍历而已. <!DOCTYPE html> <html lang="en" ...

  5. DL4J实战之二:鸢尾花分类

    欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS ...

  6. Python - __all__ 变量

    import * 当我们向文件导入某个模块时,导入的是该模块中那些名称不以下划线(单下划线 _ 或者双下划线 __ )开头的变量.函数和类 因此,如果不想模块文件中的某个对象被引入到其它文件中使用,可 ...

  7. 5-基本的sql查询以及函数的使用

    基本SQL查询语句以及函数的使用 格式元素 描述 YYYY 四位的年份 MONTH 月份的英文全称 MON 月份的英文简写 MM 月份的数字表示 DD 日起的1-31数字表示 D 星期几的数字表示1- ...

  8. Java到底怎么学?

    你现在是不是想学Java,但很迷茫不知该从何下手,那么请认真看完这篇文章,希望对你有所帮助! 作为零基础刚刚接触Java的朋友们来说,我的建议还是先看视频,虽然有很多人说看视频学习慢,建议直接买优秀的 ...

  9. gin 跨域问题

    package middlewares import ( "github.com/gin-gonic/gin" "net/http" ) func Cors() ...

  10. shell关键字含义

    linux中shell变量$#,$@,$0,$1,$2的含义解释: 变量说明: $$ Shell本身的PID(ProcessID) $! Shell最后运行的后台Process的PID $? 最后运行 ...