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Elasticsearch集群部署(下)

2026/4/13 12:19:42 来源:https://blog.csdn.net/Lzcsfg/article/details/140135385  浏览:    关键词:Elasticsearch集群部署(下)

七. Filebeat 部署

为什么用 Filebeat ,而不用原来的 Logstash 呢?  

原因很简单,资源消耗比较大。

由于 Logstash 是跑在 JVM 上面,资源消耗比较大,后来作者用 GO 写了一个功能较少但是资源消耗也小的轻量级的 Agent 叫 Logstash-forwarder。

后来作者加入 elastic.co 公司, Logstash-forwarder 的开发工作给公司内部 GO 团队来搞,最后命名为 Filebeat。

Filebeat 需要部署在每台应用服务器上,可以通过 Salt 来推送并安装配置。

新增一台虚拟机参照如下配置并进行初始化操作

软件版本 filebeat-7.13.2-x86_64.rpm

安装软件主机名IP地址系统版本配置
filebeatfilebeat192.168.226.27Rocky_linux9.41核2G

 修改主机名

#对192.168.226.27主机操作
[root@localhost ~]# hostnamectl set-hostname filebeat

关闭防火墙和selinux,进行时间同步,IP固定,初始化脚本可以用上集里的配置。

1. 下载安装包

[root@filebeat ~]# curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.13.2-x86_64.rpm

这个安装命令也可以在kibana页面找到   主页>添加数据>nginx日志>RPM

2. 安装

[root@filebeat ~]# yum install -y filebeat-7.13.2-x86_64.rpm

3. 修改配置filebate 传输给 logstash

在上篇最后我们配置logstash收集nginx日志,这里就只需要修改filebate配置即可。

[root@filebeat ~]# vim /etc/filebeat/filebeat.yml 

修改下述Filebeat inputs,Logstash Output,将Elasticsearch Output配置里全部注释

filebeat.inputs:
- type: logenabled: truepaths:- /var/log/dnf.log
output.logstash:hosts: ["192.168.226.23:5044"]

 现在回到192.168.226.23主机,修改stdin.conf和stdout.conf文件

先停止logstash服务,再修改配置 

[root@nginx ~]# vim /usr/local/logstash-7.13.2/conf/stdin.conf 
input {beats {port => 5044}
}
filter {grok {match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:loglevel} %{GREEDYDATA:message}" }}date {match => ["timestamp", "yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ssZZ"]}
}
[root@nginx ~]# vim /usr/local/logstash-7.13.2/conf/stdout.conf
output {stdout {codec => rubydebug}elasticsearch {hosts => ["192.168.226.20","192.168.226.21","192.168.226.22"]index => 'dnf_log-%{+YYYY-MM-dd}'}
}

再次启动logstash

[root@nginx ~]# cd /usr/local/logstash-7.13.2
[root@nginx logstash-7.13.2]# ./bin/logstash -f conf/

4. 启动filebeat主机

[root@filebeat ~]# systemctl enable --now filebeat

启动后切换到nginx主机,即192.168.226.23,看输出信息:

这样就是成功收集并处理了

5. 查看kibana的web页面

6. 创建索引 

 Filebeat只有输出和输出,需要安装在需要收集的应用主机中,它没有Logstash的过滤能力,但是可以通过Filebeat收集再输入给Logstash处理后再发送给ES集群存储,以上就是完成了通过Filebeat收集后转发给Logstash处理步骤。

7. 下载安装Filebeat收集ES的日志

打开Kibana官方配置文档参考

切换到es1主机,即192.168.226.20主机

下载并安装

[root@es1 ~]# curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.13.2-x86_64.rpm
[root@es1 ~]# sudo rpm -vi filebeat-7.13.2-x86_64.rpm

8. 配置Filebeat

参考修改

[root@es1 ~]# vim /etc/filebeat/filebeat.yml
setup.kibana:host: "192.168.226.20:5601"
output.elasticsearch:hosts: ["192.168.226.20:9200","192.168.226.21:9200","192.168.226.22:9200"]username: "es"password: "es"

9. 启用和配置 elasticsearch 模块

[root@es1 ~]# sudo filebeat modules enable elasticsearch

打开这里配置文档第二行的链接是一个官方配置文档

Elasticsearch module | Filebeat Reference [7.13] | Elastic

根据文档提示,选择要收集的日志,并配置正确的该类型日志路径,不想收集的类型可以选择可以配置false即可。

[root@es1 ~]# vim /etc/filebeat/modules.d/elasticsearch.yml
# Module: elasticsearch
# Docs: https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/7.13/filebeat-module-elasticsearch.html- module: elasticsearch# Server logserver:enabled: true# Set custom paths for the log files. If left empty,# Filebeat will choose the paths depending on your OS.var.paths:- /data/elasticsearch/logs/*.log- /data/elasticsearch/logs/*_server.jsongc:enabled: true# Set custom paths for the log files. If left empty,# Filebeat will choose the paths depending on your OS.var.paths:- /data/elasticsearch/logs/gc.log.[0-9]*- /data/elasticsearch/logs/gc.logaudit:enabled: true# Set custom paths for the log files. If left empty,# Filebeat will choose the paths depending on your OS.var.paths:- /data/elasticsearch/logs/*_access.log- /data/elasticsearch/logs/*_audit.jsonslowlog:enabled: true# Set custom paths for the log files. If left empty,# Filebeat will choose the paths depending on your OS.var.paths:- /data/elasticsearch/logs/*_index_search_slowlog.log- /data/elasticsearch/logs/*_index_indexing_slowlog.log- /data/elasticsearch/logs/*_index_search_slowlog.json- /data/elasticsearch/logs/*_index_indexing_slowlog.jsondeprecation:enabled: true# Set custom paths for the log files. If left empty,# Filebeat will choose the paths depending on your OS.var.paths:- /data/elasticsearch/logs/*_deprecation.log- /data/elasticsearch/logs/*_deprecation.json

 

10. 启动 Filebeat

setup 命令加载 Kibana 仪表板。如果仪表板已设置,就省略此命令。

这里我也没有显示,因此我也要执行加载仪表盘命令,执行后等待一会即可。

[root@es1 ~]# sudo filebeat setup

 刷新后看仪表盘加载出来了多条

#使用systemctl方式启动,因为版本问题,不要使用service filebeat start去启动
[root@es1 ~]# systemctl start filebeat

11. 检查数据

回到Kibana得web页面,在配置得操作文档中点击检查数据,这个会帮你检查是否成功。

12. 创建索引

来到索引管理可以看到我们刚收集到得日志

现在去创建索引

 

这种方式就是通过Filebeat中得input和output直接收集ES日志并输出到ES集群中,并用Filebeat加载了一下Kibana的仪表盘,通过Kibana展示数据。 

八. 部署Kafka

新增三台虚拟机参照如下配置并进行初始化操作

软件版本:jdk-8u211-linux-x64.tar.gz、kafka_2.11-2.0.0.tgz

安装软件主机名IP地址系统版本配置
zookeeper/kafkaKafka1192.168.226.24Rocky_linux9.41核2G
zookeeper/kafkaKafka2192.168.226.25Rocky_linux9.41核2G
zookeeper/kafkaKafka3192.168.226.26Rocky_linux9.41核2G

修改主机名

#对192.168.226.24主机操作
[root@localhost ~]# hostnamectl set-hostname Kafka1#对192.168.226.25主机操作
[root@localhost ~]# hostnamectl set-hostname Kafka2#对192.168.226.26主机操作
[root@localhost ~]# hostnamectl set-hostname Kafka3

关闭防火墙和selinux,进行时间同步,IP固定,初始化脚本可以用上集里的配置。

1. 上传安装jdk8,三台Kafka都安装

[root@Kafka1 ~]# ll
total 244884
-rw-------. 1 root root       815 Jun  6 14:00 anaconda-ks.cfg
-rw-r--r--  1 root root 194990602 Jul  2 20:11 jdk-8u211-linux-x64.tar.gz
-rw-r--r--  1 root root  55751827 Jul  2 11:39 kafka_2.11-2.0.0.tgz
-rw-r--r--. 1 root root      4747 Jun 24 19:46 rocky_linux.sh
[root@Kafka1 ~]# tar -zxvf jdk-8u211-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/
[root@Kafka1 ~]# echo '
JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_211
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME PATH
' >>/etc/profile
[root@Kafka1 ~]# source /etc/profile
[root@Kafka1 ~]# java -version
java version "1.8.0_211"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_211-b12)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.211-b12, mixed mode)

2. 安装配置ZK,三台Kafka都安装

Kafka运行依赖ZK,Kafka官网提供的tar包中,已经包含了ZK,这里不再额下载ZK程序。

[root@Kafka1 ~]# ll
total 244884
-rw-------. 1 root root       815 Jun  6 14:00 anaconda-ks.cfg
-rw-r--r--  1 root root 194990602 Jul  2 20:11 jdk-8u211-linux-x64.tar.gz
-rw-r--r--  1 root root  55751827 Jul  2 11:39 kafka_2.11-2.0.0.tgz
-rw-r--r--. 1 root root      4747 Jun 24 19:46 rocky_linux.sh

下面这个配置文件中,kafka集群IP:Port .1为id 3处要对应 

[root@Kafka1 ~]# tar -zxvf kafka_2.11-2.0.0.tgz -C /usr/local/
[root@Kafka1 ~]# echo '
dataDir=/opt/data/zookeeper/data 
dataLogDir=/opt/data/zookeeper/logs
clientPort=2181 
tickTime=2000 
initLimit=20 
syncLimit=10 
server.1=192.168.226.24:2888:3888
server.2=192.168.226.25:2888:3888
server.3=192.168.226.26:2888:3888
'> /usr/local/kafka_2.11-2.0.0/config/zookeeper.properties

配置项含义:

dataDir ZK数据存放目录。
dataLogDir  ZK日志存放目录。
clientPort  客户端连接ZK服务的端口。
tickTime        ZK服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔。
initLimit       允许follower(相对于Leaderer言的“客户端”)连接并同步到Leader的初始化连接时间,以tickTime为单位。当初始化连接时间超过该值,则表示连接失败。
syncLimit   Leader与Follower之间发送消息时,请求和应答时间长度。如果follower在设置时间内不能与leader通信,那么此follower将会被丢弃。
server.1=192.168.226.24:2888:3888    2888是follower与leader交换信息的端口,3888是当leader挂了时用来执行选举时服务器相互通信的端口。
#创建data、log目录
[root@kafka1 ~]# mkdir -p /opt/data/zookeeper/{data,logs}
#创建myid文件,每个节点的id不一样对192.168.226.24
[root@Kafka1 ~]# echo 1 > /opt/data/zookeeper/data/myid对192.168.226.25
[root@Kafka2 ~]# echo 2 > /opt/data/zookeeper/data/myid对192.168.226.26
[root@Kafka3 ~]# echo 3 > /opt/data/zookeeper/data/myid

 创建log目录

[root@Kafka1 ~]# mkdir -p /opt/data/kafka/logs

3. 配置Kafka,这里三台虚拟机要主机配置中的IP

参考参数解释去修改你对应的broker.id和listeners

[root@Kafka1 ~]# echo '
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://192.168.226.24:9092
num.network.threads=3
num.io.threads=8
socket.send.buffer.bytes=102400
socket.receive.buffer.bytes=102400
socket.request.max.bytes=104857600
log.dirs=/opt/data/kafka/logs
num.partitions=6
num.recovery.threads.per.data.dir=1
offsets.topic.replication.factor=2
transaction.state.log.replication.factor=1
transaction.state.log.min.isr=1
log.retention.hours=168
log.segment.bytes=536870912
log.retention.check.interval.ms=300000
zookeeper.connect=192.168.226.24:2181,192.168.226.25:2181,192.168.226.26:2181
zookeeper.connection.timeout.ms=6000
group.initial.rebalance.delay.ms=0
' >/usr/local/kafka_2.11-2.0.0/config/server.properties

配置项含义:

broker.id   每个server需要单独配置broker id,如果不配置系统会自动配置。
listeners       监听地址,格式PLAINTEXT://IP:端口。
num.network.threads 接收和发送网络信息的线程数。
num.io.threads          服务器用于处理请求的线程数,其中可能包括磁盘I/O。
socket.send.buffer.bytes    套接字服务器使用的发送缓冲区(SO_SNDBUF)
socket.receive.buffer.bytes 套接字服务器使用的接收缓冲区(SO_RCVBUF)
socket.request.max.bytes        套接字服务器将接受的请求的最大大小(防止OOM)
log.dirs        日志文件目录。
num.partitions  partition数量。
num.recovery.threads.per.data.dir       在启动时恢复日志、关闭时刷盘日志每个数据目录的线程的数量,默认1。
offsets.topic.replication.factor        偏移量话题的复制因子(设置更高保证可用),为了保证有效的复制,偏移话题的复制因子是可配置的,在偏移话题的第一次请求的时候可用的broker的数量至少为复制因子的大小,否则要么话题创建失败,要么复制因子取可用broker的数量和配置复制因子的最小值。
log.retention.hours 日志文件删除之前保留的时间(单位小时),默认168
log.segment.bytes   单个日志文件的大小,默认1073741824
log.retention.check.interval.ms 检查日志段以查看是否可以根据保留策略删除它们的时间间隔。
zookeeper.connect   ZK主机地址,如果zookeeper是集群则以逗号隔开。
zookeeper.connection.timeout.ms     连接到Zookeeper的超时时间。

4. 启动、验证ZK集群,三台都启动

[root@Kafka1 ~]# cd /usr/local/kafka_2.11-2.0.0/
[root@Kafka1 kafka_2.11-2.0.0]# nohup bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties &

5. 检查三台ZK状态

在三个节点依次执行:

[root@Kafka1 kafka_2.11-2.0.0]# yum -y install nmap lsof
#查看ZK配置
[root@Kafka1 kafka_2.11-2.0.0]# echo conf | nc 127.0.0.1 2181
clientPort=2181
dataDir=/opt/data/zookeeper/data/version-2
dataLogDir=/opt/data/zookeeper/logs/version-2
tickTime=2000
maxClientCnxns=60
minSessionTimeout=4000
maxSessionTimeout=40000
serverId=1
initLimit=20
syncLimit=10
electionAlg=3
electionPort=3888
quorumPort=2888
peerType=0#查看ZK状态
[root@Kafka1 kafka_2.11-2.0.0]# echo stat |nc 127.0.0.1 2181
Zookeeper version: 3.4.13-2d71af4dbe22557fda74f9a9b4309b15a7487f03, built on 06/29/2018 00:39 GMT
Clients:/127.0.0.1:57044[0](queued=0,recved=1,sent=0)Latency min/avg/max: 0/0/0
Received: 2
Sent: 1
Connections: 1
Outstanding: 0
Zxid: 0x100000000
Mode: follower
Node count: 4#查看端口
[root@Kafka1 kafka_2.11-2.0.0]# lsof -i:2181
COMMAND  PID USER   FD   TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
java    3753 root   95u  IPv6  34970      0t0  TCP *:eforward (LISTEN)

6. 启动Kafka

在三个节点依次执行:

[root@kafka1 ~]# cd /usr/local/kafka_2.11-2.0.0/
[root@kafka1 ~]# nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &

7. 验证Kafka

在192.168.226.24上创建topic

[root@Kafka1 kafka_2.11-2.0.0]# bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic testtopic
Created topic "testtopic".

查询192.168.226.24上的topic

[root@Kafka1 kafka_2.11-2.0.0]# bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.226.24:2181 --list
testtopic

查询192.168.226.25上的topic

[root@Kafka2 kafka_2.11-2.0.0]# bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.226.25:2181 --list
testtopic

查询192.168.226.26上的topic

[root@Kafka3 kafka_2.11-2.0.0]# bin/kafka-topics.sh --zookeeper 192.168.226.26:2181 --list
testtopic

模拟消息生产和消费

发送消息到192.168.226.24

[root@Kafka1 kafka_2.11-2.0.0]# bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.226.24:9092 --topic testtopic
>hello
>word!
>hi who are you 

从192.168.226.25接受消息

[root@Kafka2 kafka_2.11-2.0.0]# bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server  192.168.226.25:9092 --topic testtopic --from-beginning
hello
word!
hi who are you

8.监控 Kafka Manager

Kafka-manager 是 Yahoo 公司开源的集群管理工具。

可以在 Github 上下载安装:GitHub - yahoo/CMAK: CMAK is a tool for managing Apache Kafka clusters

亿级 ELK 日志平台构建实践

如果遇到 Kafka 消费不及时的话,可以通过到具体 cluster 页面上,增加 partition。Kafka 通过 partition 分区来提高并发消费速度

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