elasticsearch的config文件夹里面有两个配置文件:elasticsearch.yml和logging.yml,第一个是es的基本 配置文件,第二个是日志配置文件,es也是使用log4j来记录日志的,所以logging.yml里的设置按普通log4j配置文件来设置就行了. 下面 主要讲解下elasticsearch.yml这个文件中可配置的东西. 配置es的集群名称,默认是elasticsearch,es会自动发现在同一网段下的es,如果在同一网段下有多个集群,就可以用这个属性来区

集群名称:cluster.name: my-application确保在不同的环境中的集群的名称不重复,否则,节点可能会连接到错误的集群上 节点名称:node.name: node-1默认情况下,当节点启动时ElasticSearch将随机在一份3000个名字的列表中随机指定一个.如果机器上只运行一个集群ElasticSearch节点,可以用${HOSTNAME}设置节点的名称为主机名 节点描述:node.rack: r1 索引存储位置:path.data: /path/to/data 日志存储

cluster.name: 指定node所属的cluster. node.name: 本机的hostname. node.master: 是否可以被选举为master节点.(true or false) node.data: 是否为data node.(true or false) node.attr.box_type: node所属box类型.(hot or warm, 比如hot node用SSD磁盘,warm node用普通磁盘,然后把最近几天的数据存hot node,时间较长的数据存wa

摘要 使用Elasticsearch.Logstash.Kibana与Redis(作为缓冲区)对Nginx日志进行收集 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.2.0 logstash版本: logstash-2.2.2 kibana版本: kibana-4.3.1-darwin-x64 jdk版本: jdk1.8.0_65 内容 目标架构 准备工作 参考以下文章安装好ELK与Redis ELK Stack (1) —— ELK + Redis安装 以CAS系列中

用ElasticSearch,LogStash,Kibana搭建实时日志收集系统 介绍 这套系统,logstash负责收集处理日志文件内容存储到elasticsearch搜索引擎数据库中.kibana负责查询elasticsearch并在web中展示. logstash收集进程收获日志文件内容后,先输出到redis中缓存,还有一logstash处理进程从redis中读出并转存到elasticsearch中,以解决读快写慢速度不一致问题. 官方在线文档:https://www.elastic.co

1. 集群简介 三台机器,均用于保存数据且可被选为master节点 服务版本 服务 版本 elasticsearch 7.1.1 jdk 1.8 1. 创建elsearch用户 不建议直接使用root用户,所以此处新建 elsearch用户 1.1 添加用户组及用户,配置密码 # 添加用户组 groupadd elsearch # 添加用户 useradd -m -g elsearch elsearch # 配置密码 passwd elsearch 1.2 sudo权限 visudo # 在最后

Elasticsearch详解-续 Chandler_珏瑜  关注  7.6 2019.05.22 10:46* 字数 8366 阅读 675评论 4喜欢 25 5.3 性能调优  Elasticsearch的默认配置,是综合了数据可靠性.写入速度.搜索实时性等因素.实际使用时,我们需要根据公司要求,进行偏向性的优化. 5.3.1 写优化  假设我们的应用场景要求是,每秒300万的写入速度,每条500字节左右. 正对这种对于搜索性能要求不高,但是对写入要求较高的场景,我们需要尽可能的选择恰当写优

对于Elasticsearch的学习,需要清楚的明白它的每个核心概念,由浅入深的了解,才能更好的掌握这门技术.下面先简单罗列下Elasticsearch的核心概念: 一.Elasticsearch数据组织 1.  逻辑组织如下图所示,Elasticsearch使用index和doc_type来组织数据.doc_type中的每条数据称为一个document,是一个JSON Object,相关的schema信息通过mapping来定义.mapping不仅仅包括数据类型的定义,还有很多其他元信息的设置

ELK+redis搭建nginx日志分析平台发表于 2015-08-19   |   分类于 Linux/Unix   |  ELK简介ELKStack即Elasticsearch + Logstash + Kibana.日志监控和分析在保障业务稳定运行时,起到了很重要的作用.比如对nginx日志的监控分析,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录,所以可以通过读取日志文件来分析:redis的list结构正好可以作为队列使用,用来存储logstash传输的日志数据.然后

elk收集分析nginx access日志 首先elk的搭建按照这篇文章使用elk+redis搭建nginx日志分析平台说的,使用redis的push和pop做队列,然后有个logstash_indexer来从队列中pop数据分析插入elasticsearch.这样做的好处是可扩展,logstash_agent只需要收集log进入队列即可,比较可能会有瓶颈的log分析使用logstash_indexer来做,而这个logstash_indexer又是可以水平扩展的,我可以在单独的机器上跑多个in

elk+redis 搭建nginx日志分析平台 logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢?首先,架构方面,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录.其次,需要有个队列,redis的list结构正好可以作为队列使用.然后分析使用elasticsearch就可以进行分析和查询了. 我们需要的是一个分布式的,日志收集和分析系统.logstash有agent和indexer两个角色.对于agent角色,放在单独的web机器上面,

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.说到这里,我们看看 kibana 和 logstash到底能为我们做些什么呢? 下面是kibana的界面 简单来讲他

elk 平台搭建: ELK平台搭建 系统环境 System: Centos release 6.7 (Final) ElasticSearch: 2.1.0 Logstash: 2.1.1 Kibana: 4.3.0 Java: openjdk version "1.8.0_65" 注:由于Logstash的运行依赖于Java环境, 而Logstash 1.5以上版本不低于java 1.7,因此推荐使用最新版本的Java.因为我们只需要Java的运行环境,所以可以只安装JRE,不过这里

这个配置文件,是读取nginx日志写入到redis zjtest7-redis:/usr/local/logstash-2.3.4/config# cat logstash_agent.conf input { file { type => "nginx_access" path => ["/usr/local/nginx/logs/test.access.log"] } } output { redis { host => "local

logstash,elasticsearch,kibana 怎么进行nginx的日志分析呢?首先,架构方面,nginx是有日志文件的,它的每个请求的状态等都有日志文件进行记录.其次,需要有个队列,redis的list结构正好可以作为队列使用.然后分析使用elasticsearch就可以进行分析和查询了. 我们需要的是一个分布式的,日志收集和分析系统.logstash有agent和indexer两个角色.对于agent角色,放在单独的web机器上面,然后这个agent不断地读取nginx的日志文件

ELK是日志收益与分析的利器. 1.elasticsearch集群搭建 略 2.logstash日志收集 我这里的实现分如下2步,中间用redis队列做缓冲,可以有效的避免es压力过大: 1.n个agent对n个服务的log做日志收集(1对1的方式),从日志文件解析数据,存入broker,这里用的是redis的发布订阅模式的消息队列,当然你可以选用kafka,redis比较方便: 2.indexer做日志汇总,从redis队列中拿数据入es: 下面给出agent和index的配置示例: 1.dr

elasticsearch-curator  是官方收购的开源社区周边产品,用来管理es的索引和快照. 官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/client/curator/current/index.html 功能包括:从别名添加.删除索引,更改分片路由分配,打开/关闭索引,创建/删除索引,快照管理.合并segment,更改索引分片副本数等. 目前使用的elasticsearch-curator版本是5.4, Python2.6安装

ELK Stack (2) -- ELK + Redis收集Nginx日志 摘要 使用Elasticsearch.Logstash.Kibana与Redis(作为缓冲区)对Nginx日志进行收集 版本 elasticsearch版本: elasticsearch-2.2.0 logstash版本: logstash-2.2.2 kibana版本: kibana-4.3.1-darwin-x64 jdk版本: jdk1.8.0_65 内容 目标架构 准备工作 参考以下文章安装好ELK与Redis

第壹部分:Elasticsearch 一 .Elasticsearch增删改查1.数据写入:HTTP method:POSTURL:http://127.0.0.1:9200/index-docs-name/data-type-name -d "{jsonstr}"返回:{"_index":"index-name","_type":"typename","_id":"idstr

缘起 在微服务开发过程中,一般都会利用多台服务器做分布式部署,如何能够把分散在各个服务器中的日志归集起来做分析处理,是一个微服务服务需要考虑的一个因素. 搭建一个日志系统 搭建一个日志系统需要考虑一下一些因素: 利用什么技术,是自己实现还利用现成的组件 日志需要定义统一的格式 日志需要拥有一个锚点来进行全局跟踪 第一个问题,针对我们小公司来说,基本没有自己的研发能力,绝对是选用第三方开源的组件了.ELK配置比较简单,有现成的UI界面,容易检索日志信息,是首选. 第二个问题,利用log4j2定义好

2019 年 8 月 31 日,OpenResty 社区联合又拍云,举办 OpenResty × Open Talk 全国巡回沙龙·成都站,原贝壳找房基础架构部工程师尹吉峰在活动上做了<使用 OpenResty 搭建高性能 Web 应用 >的分享. OpenResty x Open Talk 全国巡回沙龙是由 OpenResty 社区.又拍云发起,邀请业内资深的 OpenResty 技术专家,分享 OpenResty 实战经验,增进 OpenResty 使用者的交流与学习,推动 OpenRes