1.安装Java JDK sudo apt-get install default-jdk 2.安装Elasticsearch 1.导入Elasticsearch的GPG公钥 wget -qO - https://packages.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add - 2.添加Elasticsearch仓库源 echo "deb http://packages.elastic.co/elasticsearch/2.x/debi

ubuntu14.04部署ELK+redis日志分析系统 [环境] host1:172.17.0.4 搭建ELK+redis服务 host2:172.17.0.3 搭建logstash+nginx服务 注:安装开发编译包: #apt-get install build-essential -y (ubuntu) #yum groupinstall "Development Tools" -y (CentOS) 一.ELK的运行环境需要java支持,ubuntu14.04安装java8.

被一位读者赶超,容器化部署 ELK Stack 你好,我是悟空. 被奇幻"催更" 最近有个读者,他叫"老王",外号"茴香豆泡酒",找我崔更 ELK 的文章. 因之前我用的是软件安装 Logstash + Filebeat 的方式: 7000 字 | 20 图 | 一文带你搭建一套 ELK Stack 日志平台 他想知道如何用容器化部署 ELK,于是我先写了一半,因为要写其他文章所以耽搁了.没想到过了几天后,老王说他已经部署好了,还写了篇文章,恐怖

Ubuntu部署python3.5的开发和运行环境 1 概述 由于最近项目全部由python2.x转向 python3.x(使用目前最新的 python3.5.1) ,之前的云主机的的默认python版本都面临升级,故进行了升级后将相应的步骤记录下来,作为学习笔记吧. 服务器运行环境: ubuntu 14 LTS Server 本安装方式具有如下特点: 不影响已经有的python环境 增量式安装 完全隔离的沙盒环境 甚至可以不需要root权限 2 下载 在python官网下载指定平台下的pyth

Ubuntu部署python3.7的开发和运行环境 1 概述 由于最近项目全部由python2.x转向 python3.x(使用 python3.7.1) ,之前的云主机的的默认python版本都面临升级,故进行了升级后将相应的步骤记录下来,作为学习笔记吧. 服务器运行环境: ubuntu 18 LTS Server(同样也适合14,16,还有MacOS) 本安装方式具有如下特点: 不影响已经有的python环境 增量式安装 完全隔离的沙盒环境 甚至可以不需要root权限 2 下载 在pytho

ELK分布式框架作为现在大数据时代分析日志的常为大家使用.现在我们就记录下单机Centos7部署ELK的过程和遇到的问题. 系统要求:Centos7(内核3.5及以上,2核4G) elk版本:6.2.4(较新版本) jdk版本:1.8(必须为java1.8版本) 一.下载需要软件 1.ELK下载地址 https://www.elastic.co/downloads/past-releases 2.jdk下载地址 http://www.oracle.com/technetwork/java/jav

Docker 部署 elk + filebeat kibana 开源的分析与可视化平台logstash 日志收集工具 logstash-forwarder(原名lubmberjack)elasticsearch 查询  + filebeat 日志收集 环境: docker 版本 :18.09.1 主机地址:192.168.1.81 filebeat:6.5.4 一.部署elk 1.修改系统内存内核参数 # 临时修改 sysctl -w vm.max_map_count=262144 # 永久修改

本文的试验环境为CentOS 7.3,Kubernetes集群为1.11.2,安装步骤参见kubeadm安装kubernetes V1.11.1 集群 1. 环境准备 Elasticsearch运行时要求vm.max_map_count内核参数必须大于262144,因此开始之前需要确保这个参数正常调整过. $ sysctl -w vm.max_map_count=262144 也可以在ES的的编排文件中增加一个initContainer来修改内核参数,但这要求kublet启动的时候必须添加了--

Ubuntu 部署 nginx  apt-get install nginx

转自 离线部署ELK+kafka日志管理系统 - xiaoxiaozhou - 51CTO技术博客http://xiaoxiaozhou.blog.51cto.com/4681537/1854684 1.简介 对于日志来说,最常见的需求就是收集.查询.显示,正对应logstash.elasticsearch.kibana的功能. ELK日志系统在系统中,主要可解决的问题: 基于日志的数据挖掘 问题排查,上线检查 根据关键字查询日志详情 异常数据自动触发消息通知 服务器监控,应用监控,Bug管理

文件夹(点击章节标题阅读): 阿里云Ubuntu部署java web(1) - 系统配置         ssh链接server(使用终端远程链接)        加入用户        给用户赋予运行sudo权限        软件安装        链接到serverftp        分区和格式化        java和mysql环境安装 阿里云Ubuntu部署java web(2) - 配置tomcat 安装        更改端口        更改站点默认文件夹.以及加入多个站点

一:ubuntu部署jdk 1:先下载jdk-8u74-linux-x64.tar.gz,上传到服务器,这里上传文件用到了ubuntu 下的 lrzsz. ubuntu下直接执行 sudo apt-get install lrzsz  lrzsz 拆分为两个命令,sz和rz sz命令发送文件到本地: # sz filename rz命令本地上传文件到服务器 # rz 我在/user/local 目录下新建java文件夹,在java文件夹下执行 rz 命令,直接从本地把jdk包传到服务器上 2:解

教程使用的软件版本:Ubuntu 18.04.1 LTS,django2.0,Python 3.6.5.nginx-1.13.7.uWSGI (2.0.17.1),Ubuntu是纯净的,全新的.下面我们开始来部署. 文章转自django中文网:Ubuntu部署Django项目方法详解 如果觉得看文字没意思,想看视频教程的,请点击这里:Django项目部署视频教程 一.更新操作系统和安装依赖包 #更新操作系统软件库 sudo apt-get update sudo apt-get upgrade

Kibana汉化使用中文界面实践 一.背景 笔者在上一篇文章使用Docker快速部署ELK分析Nginx日志实践当中有提到如何快速搭建ELK分析Nginx日志,但是这只是第一步,后面还有很多仪表盘需要配置,而对于大部分人来说,英文并不是那么好,但Kibana都是英文界面,这就阻碍了笔者熟悉Kibana的一些操作: 所以笔者思考能不能将其汉化,在搜索引擎中找到了一些文章,发现汉化相对来说成本还算比较低,因此进行了一番实践,整个操作流程即便是将前人的汉化包拿过来使用,但使用的过程汉化包的作者并没有过

前言 虽然.NetCore已经出来很久了,但是很多初学者还是不会在linux部署.所以写一篇初学者在ubuntu下部署Core的全过程,大佬请无视. 环境搭建 ubuntu18.04 NetCore3.1 Nginx pm2 .NetCoreSDK安装 安装源 wget -q https://packages.microsoft.com/config/ubuntu/18.04/packages-microsoft-prod.deb -O packages-microsoft-prod.deb s

前篇文章简单介绍了Docker 部署ELK,以及使用filebeat收集java日志.这篇我们介绍下日志报警配置,这里我们使用Sentinl插件. 1.修改kibana参数 进入elk容器,修改对应参数 [root@centos-mq ~]# docker exec -it elk /bin/bashroot@70f05fc990bd:/# vim /opt/kibana/config/kibana.ymlsentinl:  settings:    email:      active: tr

在分布式系统中,应用数量众多,应用调用链复杂,常常使用ELK作为日志收集.分析和展示的组件.本篇文章将讲讲解如何部署ELK,然后讲解如何使用Filebeat采集Spring Boot的日志输出到Logstash上,logstash再将日志输出到Elasticsearch上,最后展示到kibana上面.整个日志采集流程如下图: 在传统的日志采集只会用ELK,那么为什么需要使用filebeat呢,因为logstash是java应用,解析日志是非的消耗cpu和内存,logstash安装在应用部署的机器

具体的配置可以参考上面一篇:docker部署ELK 以下是做了一些修改的地方: kibana.yml [root@topcheer config]# cat kibana.yml server.host: "0.0.0.0" elasticsearch.url: http://elasticsearch01:9200 xpack: apm.ui.enabled: false graph.enabled: false ml.enabled: false monitoring.enable

第1章 环境规划 1.1 ELK介绍       ELK是ElasticSerach.Logstash.Kibana三款产品名称的首字母集合,用于日志的搜集和搜索.      Elasticsearch:是一个开源分布式搜索引擎,提供搜集.分析.存储三大功能,特点是分布式.零配置.自动发现.索引自动分片.索引副本机制,restful风格接口,多数据源,自动搜索负载等.      Logstash:主要用来日志收集.分析.过滤日志的工具,支持大量数据获取方式.一般工作方式为C\S架构,Client

原文:使用Docker快速部署ELK分析Nginx日志实践 一.背景 笔者所在项目组的项目由多个子项目所组成,每一个子项目都存在一定的日志,有时候想排查一些问题,需要到各个地方去查看,极为不方便,此前听说有ELK这种神器,搜索了一下,发现利用docker搭建似乎并不麻烦,于是进行了一番尝试,结果还比较顺利,将此过程完整记录下来,希望留给有需要的读者进行参考. 笔者这次实践的过程当中参考了较多的文档与笔记,参考的链接地址有: Docker ElK安装部署使用教程 . Docker Hub官网. D

ubuntu部署nginx. uwsgi. django 将项目上传到服务器 python manager.py runserver 0:80 在浏览器输入服务器的域名或者ip地址,访问成功. 安装uwsgi apt-get install python3.6-dev pip install uwsgi 编写uwsgi配置 [uwsgi] # 使用nginx配置 # socket = 0.0.0.0:8080 # 使用uwsgi配置 http = 0.0.0.0:8080 # 项目目录 chdi