一.系统的基本架构 在以前的博客中有介绍过在物理机上搭建ELK日志分析系统,有兴趣的朋友可以看一看-------------->>链接戳我<<.这篇博客将介绍如何使用Docker来更方便快捷的搭建,架构图如下: 说明:WEB服务器代表收集日志的对象,由Filebeat收集日志后发送给Logstash2,再由Logstash2发送至Redis消息队列,然后由Redis发送至Logstash1,最后由ElasticSearch收集处理并由Kibana进行可视化显示.这里之所以需要两层L…

LogStash主要用于数据收集和分析方面,配合Elasticsearch,Kibana用起来很方便,安装教程google出来很多. 推荐阅读 Elasticsearch 权威指南 精通 Elasticsearch Kibana 中文指南 The Logstash Book 目的 输入常规的Nginx日志,过滤成所需的字段,存入Elasticsearch里面. 日志样式: /Aug/::: +] "-" "-" - /Aug/::: +] "-"…

下图为唯品会在qcon上面公开的日志处理平台架构图.听后觉得有些意思,好像也可以很容易的copy一个,就动手尝试了一下. 目前只对flume===>kafka===>elacsticSearch===>kibnana(logstash)这条线路做一个简单的demo,以后有时间尝试整个架构的学习. 以下为日志处理平台的展现图. 当然logstash还能做很多事情,demo中并未接入实际的数据,图形并不是很美观. 下面将简单介绍这一平台搭建过程: 现在我们来搭建这样flume===>k…

[转自]https://my.oschina.net/itblog/blog/547250 摘要: 前段时间研究的Log4j+Kafka中,有人建议把Kafka收集到的日志存放于ES(ElasticSearch,一款基于Apache Lucene的开源分布式搜索引擎)中便于查找和分析,在研究此方案可行性的时候,我发现ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)平台恰好可以同时实现日志收集.日志搜索和日志分析的功能,于是又去学习了一番.之后发现如果使用这三者,收集日志也…

elk 日志分析系统 Logstash+ElasticSearch+Kibana4 logstash 管理日志和事件的工具 ElasticSearch 搜索 Kibana4 功能强大的数据显示客户端 redis 缓存 安装包 logstash-1.4.2-1_2c0f5a1.noarch.rpm elasticsearch-1.4.4.noarch.rpm logstash-contrib-1.4.2-1_efd53ef.noarch.rpm kibana-4.0.1-linux-x64.tar…

Logstash是一个完全开源的工具,他可以对你的日志进行收集.分析,并将其存储供以后使用(如,搜索),您可以使用它.说到搜索,logstash带有一个web界面,搜索和展示所有日志.kibana 也是一个开源和免费的工具,他可以帮助您汇总.分析和搜索重要数据日志并提供友好的web界面.他可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析的 Web 界面 实际项目: 2.按时间查询日志:…

grok-patterns内置了很多基础变量的正则表达式的log解析规则,其中包括apache的log解析(同样可以用于nginx的log解析).   基于nginx日志分析配置: 1.配置nginx日志格式如下: log_format main '$remote_addr [$time_local]' ' "$request" $status $body_bytes_sent' ' "$http_referer"' ' "$request_time&qu…

续  centos7搭建ELK Cluster集群日志分析平台(一) 已经安装完Elasticsearch 5.4 集群. 安装Logstash步骤 . 安装Java 8 官方说明:需要安装Java 8 ,不支持Java 9... //自行安装,略过 . 安装Logstash 可以同elasticsearch一样建立repo文件通过yum安装,也可以去官网直接下载rpm包进行本地安装:   ~]# rpm -ivh logstash-.rpm  //这里直接下载好进行本地安装 3. 添加配置文件…

一.简介 ELK 由三部分组成elasticsearch.logstash.kibana,elasticsearch是一个近似实时的搜索平台,它让你以前所未有的速度处理大数据成为可能. Elasticsearch所涉及到的每一项技术都不是创新或者革命性的,全文搜索,分析系统以及分布式数据库这些早就已经存在了.它的革命性在于将这些独立且有用的技术整合成一个一体化的.实时的应用.Elasticsearch是面向文档(document oriented)的,这意味着它可以存储整个对象或文档(docum…

摘要: 前段时间研究的Log4j+Kafka中,有人建议把Kafka收集到的日志存放于ES(ElasticSearch,一款基于Apache Lucene的开源分布式搜索引擎)中便于查找和分析,在研究此方案可行性的时候,我发现ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)平台恰好可以同时实现日志收集.日志搜索和日志分析的功能,于是又去学习了一番.之后发现如果使用这三者,收集日志也可以不再使用Kafka了,Logstash就可以帮我们完成.当然,虽然Logstash也支持…