一、搭建到前言

在数据量大的数据企业级实践中，Elasticsearch显得非常常见，搭建到特别是数据数据表超过千万级后，无论怎么优化，搭建到还是数据有点力不从心！使用中，搭建到最首先的数据问题就是怎么把千万级数据同步到Elasticsearch中，在一些开源框架中知道了，搭建到有专门进行同步的数据！那就是搭建到Logstash。在思考，数据同步完怎么查看呢，搭建到这时Kibana映入眼帘，数据可视化的搭建到界面，让使用更加的得心应手哈！！这就是三剑客ELK。不过大多时候都是进行日志采集的，小编没有用，只是用来解决一个表的亿华云计算数据量大，查询慢的！后面小编在专门搭建日志采集的ELK。

二、三者介绍

1、Elasticsearch

Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，能够解决不断涌现出的各种用例。作为 Elastic Stack 的核心，Elasticsearch 会集中存储您的数据，让您飞快完成搜索，微调相关性，进行强大的分析，并轻松缩放规模。

2、Kibana

Kibana 是一个免费且开放的用户界面​，能够让您对 Elasticsearch 数据进行可视化，并让您在 Elastic Stack 中进行导航。您可以进行各种操作，从跟踪查询负载，到理解请求如何流经您的整个应用，都能轻松完成。亿华云

3、Logstash​

Logstash 是免费且开放的服务器端数据处理管道，能够从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到您最喜欢的“存储库”中。

三、版本选择

现在最新版就是8.5，最新的教程少和问题未知，小编选择7版本的，求一手稳定哈！

于是去hub.docker查看了一下，经常用的版本，最终确定为：7.17.7。

dockerHub官网地址：https://hub.docker.com/_/elasticsearch

官方规定：

安装 Elastic Stack 时，您必须在整个堆栈中使用相同的版本。例如，如果您使用的是 Elasticsearch 7.17.7，则安装 Beats 7.17.7、APM Server 7.17.7、Elasticsearch Hadoop 7.17.7、Kibana 7.17.7 和 Logstash 7.17.7

四、搭建mysql

1、服务器托管拉去MySQL镜像

复制sudo docker pull mysql:5.71.

(https://img-blog.csdnimg.cn/0709ce9181a04bfcb97504cae7189ba5.png)

2、Docker启动MySQL

复制sudo docker run -p 3306:3306 --name mysql \-v /mydata/mysql/log:/var/log/mysql \-v /mydata/mysql/data:/var/lib/mysql \-v /mydata/mysql/conf:/etc/mysql \-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=root \-d mysql:5.7####这里往下是解释,不需要粘贴到linux上#############--name 指定容器名字-v 将对应文件挂载到linux主机上-e 初始化密码-p 容器端口映射到主机的端口(把容器的3306映射到linux中3306,这样windows上就可以访问这个数据库

)

-d 后台运行1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.

3、Docker配置MySQL

复制vim /mydata/mysql/conf/my.cnf # 创建并进入编辑1. 复制[client

]

default-character-set=utf8[mysql

]

default-character-set=utf8[mysqld

]

init_cnotallow=SET collation_connection = utf8_unicode_ciinit_cnotallow=SET NAMES utf8character-set-server=utf8collation-server=utf8_unicode_ciskip-character-set-client-handshakeskip-name-resolve1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.

4、Docker重启MySQL使配置生效

复制docker restart mysql1.

5、新增数据库

6、新建测试表

复制DROP TABLE IF EXISTS `sys_log`

;

CREATE TABLE `sys_log`

(

`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 日志主键

,

`title` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT COMMENT 模块标题

,

`business_type` int(2) NULL DEFAULT 0 COMMENT 业务类型（0其它 1新增 2修改 3删除）

,

`method` varchar(100) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT COMMENT 方法名称

,

`request_method` varchar(10) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT COMMENT 请求方式

,

`oper_name` varchar(50) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT COMMENT 操作人员

,

`oper_url` varchar(255) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT COMMENT 请求URL

,

`oper_ip` varchar(128) CHARACTER SET utf8 COLLATE utf8_general_ci NULL DEFAULT COMMENT 主机地址

,

`oper_time` datetime(0) NULL DEFAULT NULL COMMENT 操作时间

,

PRIMARY KEY (`id`) USING BTREE) ENGINE = InnoDB AUTO_INCREMENT = 1585197503834284034 CHARACTER SET = utf8 COLLATE = utf8_general_ci COMMENT = 操作日志记录 ROW_FORMAT = Dynamic

;

SET FOREIGN_KEY_CHECKS = 1;1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.

五、ELK搭建准备

1、创建挂载的文件

es挂载：

复制mkdir -p /mydata/elk/elasticsearch/{config,plugins,data,logs}1.

kibana挂载：

复制mkdir -p /mydata/elk/kibana/config1.

logstash挂载：

复制mkdir -p /mydata/elk/logstash/config1.

2、ES挂载具体配置

复制vim /mydata/elk/elasticsearch/config/elasticsearch.yml1.

输入下面命令：

复制http.host: 0.0.0.0xpack.security.enabled: false1.2.

http.host：任何地址都可以访问。

xpack.security.enabled：关闭密码认证

3、Kibana挂载具体配置

复制vim /mydata/elk/kibana/config/kibana.yml1.

内容：

复制server.host: 0.0.0.0

elasticsearch.hosts: [ "http://192.168.239.131:9200" ]1.2.

elasticsearch.hosts：指向es地址

4. Logstash挂载具体配置

复制vim /mydata/elk/logstash/config/logstash.yml1.

内容：

复制http.host: 0.0.0.0xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: [ "http://192.168.239.131:9200" ]1.2.

记录存放：

复制touch logchmod 777 log1.2. 复制vim /mydata/elk/logstash/config/logstash.conf1.

内容：

jdbc_driver_library​：指定必须要自己下载mysql-connector-java-8.0.28.jar，版本自己决定，下载地址：https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java；

statement：如果sql长，可以指定sql文件，直接指定文件所在位置，这里的位置都为容器内部的地址；

last_run_metadata_path：上次记录存放文件对应上方的log。

复制input

{

stdin

{

}

jdbc

{

jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.239.131:3306/test?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimeznotallow=UTC" jdbc_user => "root" jdbc_password => "root" jdbc_driver_library => "/usr/share/logstash/config/mysql-connector-java-8.0.28.jar" jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver" jdbc_paging_enabled => "true" jdbc_page_size => "300000" statement => "SELECT id, title, business_type, method, request_method, oper_name, oper_url, oper_ip, oper_time FROM sys_log" schedule => "*/1 * * * *" use_column_value => false tracking_column_type => "timestamp" tracking_column => "oper_time" record_last_run => true jdbc_default_timezone => "Asia/Shanghai" last_run_metadata_path => "/usr/share/logstash/config/log"

}

}

output

{

elasticsearch

{

hosts => ["192.168.239.131:9200"

]

index => "sys_log" document_id => "%{id}"

}

stdout

{

codec => json_lines

}

}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.

流水线指定上面的配置文件：

复制vim /mydata/elk/logstash/config/pipelines.yml1.

内容：

复制- pipeline.id: sys_log path.config: "/usr/share/logstash/config/logstash.conf"1.2.

最终/mydata/elk/logstash/config/下的文件。

防止保存没有修改权限，可以把上面建的文件夹和文件赋予修改权限：

复制chmod 777 文件名称1.

五、运行容器

1、docker compose一键搭建

在elk目录创建：

复制vim docker-compose.yml1.

内容如下：

复制version: 3services

:

elasticsearch

:

image: elasticsearch:7.17.7 container_name: elasticsearch ports

:

- "9200:9200" - "9300:9300" environment

:

- cluster.name=elasticsearch - discovery.type=single-node - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" volumes

:

- /mydata/elk/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins - /mydata/elk/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data - /mydata/elk/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs kibana

:

image: kibana:7.17.7 container_name: kibana ports

:

- "5601:5601" depends_on

:

- elasticsearch environment

:

I18N_LOCALE: zh-CN volumes

:

- /mydata/elk/kibana/config/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml logstash

:

image: logstash:7.17.7 container_name: logstash ports

:

- "5044:5044" volumes

:

- /mydata/elk/logstash/config:/usr/share/logstash/config depends_on

:

- elasticsearch1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.

一定要在docker-compose.yml所在目录执行命令！

运行：

复制docker compose up -d1.

完成后可以跳到5进行查看kibana！！

1、运行ES

复制docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx512m" -v /mydata/elk/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /mydata/elk/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /mydata/elk/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -d elasticsearch:7.17.71.

2、运行Kibana

复制docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://192.168.239.131:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.17.71.

3、运行Logstash

复制docker run -d -p 5044:5044 -v /mydata/elk/logstash/config:/usr/share/logstash/config --name logstash logstash:7.17.71.

4. 容器完结图

5. 访问Kibana

http://192.168.239.131:5601/app/home#/。

六、新建索引

复制PUT /sys_log

{

"settings"

: {

"number_of_shards": 1

,

"number_of_replicas": 0

,

"index"

: {

"max_result_window": 100000000

}

},

"mappings"

: {

"dynamic": "strict"

,

"properties"

: {

"@timestamp"

: {

"type": "date"

},

"@version"

: {

"type": "text"

,

"fields"

: {

"keyword"

: {

"type": "keyword"

,

"ignore_above": 256

}

}

},

"business_type"

: {

"type": "integer"

},

"title"

: {

"type": "text"

},

"method"

: {

"type": "text"

},

"request_method"

: {

"type": "text"

},

"oper_name"

: {

"type": "text"

},

"oper_url"

: {

"type": "text"

},

"oper_ip"

: {

"type": "text"

},

"oper_time"

: {

"type": "date"

},

"id"

: {

"type": "long"

}

}

}

}1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.

七、测试

新增几条记录，然后查看Logstash日志

复制docker logs -f logstash1.

我们去kibana看一下是否已存在：

输入命令：

复制GET /sys_log/_search

{

"query": {

"match_all": {}

}

}1.2.3.4.5.6.

我们看到存在6条，和mysql一致！！

八、总结

花费了一天时间，终于搭建完成了，太不容易了！下篇文章搭建ELK日志！