Elasticsearch是一个高度灵活的开源全文检索和分析引擎。它能够迅速（几乎是实时地）地存储、查找和分析大规模数据。通常被用在有复杂的搜索要求的系统中。比如：
在电子商务系统中用户搜索商品，可以使用Elasticsearch存储产品目录后为客户提供搜索接口。
如果要收集日志或交易信息，然后分析这些数据得到有价值信息，可以先使用Logstash收集、聚合、解析这些数据，然后存入Elasticsearch，利用Elasticsearch即可以挖掘有价值信息。
在商业数据分析领域，如果想要对海量数据进行实时的分析，将分析结果可视化，可以先将数据存入Elasticsearch，然后借助Kibana即可导出各种有用数据。
下面介绍Elasticsearch中几个基本概念：
Near Realtime(NRT)：Elasticsearch是一个接近实时的查询平台，数据从被索引到可被搜索大概有1秒的延时。
Cluster：集群是共同存储数据且提供索引和查询能力的节点的集合。每个集群由一个唯一的名字标识，默认是elasticsearch。但是多个集群之间注意不要有重复的名字。一个集群中可以只包含一个节点。
Node：节点是集群中的一个服务器，用于存储数据，参与集群的索引和查询。节点有自己的名字，默认是一个随机的名字。指定节点名字在对集群的管理中非常重要，可以方便的根据名字知道是集群中哪一个节点。可以为节点指定一个集群名字，表示节点加入到这个集群中，默认都是加入elasticsearch这个集群。所以，在一个各个节点可以互通的网络中，如果未对节点指定集群名字，则默认所有节点均加入elasticsearch集群中（自动发现）。
Index：索引是有相似特征的数据项(Document)的集合。比如有顾客数据的索引，产品名录的索引，订单的索引等等。索引由全部是小写字母组成的名字标识，在建立索引、查找、更新、删除数据项的时候都会用到这个名字。在一个集群上，可以定义任意多的索引。
Type：在索引中，可以定义多个类型，类型可以看作索引的一个逻辑上的分类，其语义可以自己定义。假如在一个博客系统中所有的信息存储在一个单独的索引中，可以为用户数据定义一个类型，为博客数据定义一个类型，再为评论数据定义一个类型。
Document： document是一个可以被索引的基本的信息集合。例如，可以有某个顾客的document，某个产品的document，某个订单的document。Document以JSON的格式存在，在某一个索引/类型下，可以存储任意多的document。
Shard&Replicas：大数据时代，一个索引下面存储的数据很容易超过一个节点的存储能力，或者即使不超出，可能会对查询的性能造成影响。通过Elasticsearch可以在定义一个索引时指定将索引分为多个shard（碎片），每个碎片都是一个全功能的独立的“索引”，可以分布在集群中任意一个节点上。
使用shard有如下好处：
允许横向分隔、扩展存储空间
允许在shard间分布式、并行运行计算，可以提高ES的吞吐和性能
至于shard在nodes间是如何拼凑处理的，完全由ES负责，用户可以不关注这部分内容。
在企业级系统中，高可靠性至关重要，为了提高故障恢复能力，Elasticsearch允许对shard进行备份，称为replica shard或者简称replica。针对一个shard，可以有多个replica。
副本有如下好处：
一旦某个shard/node挂掉，它提供了高可用性，所以千万不要把replica和它的源shard（称为primary shard）放在一台机器上。
在多个副本上执行操作时也可以提高效率。
索引建立后，replica的数量是可以动态调节的，但是shard的数量是不可以改变的。默认情况下，ES中每个index被分配5个primary shard和1个replica，即集群中至少有2个节点，一个index有5个primary shard和5个replica（即每个index一共有10个shard）。
Beats是在被监控服务器上以客户端形式运行的数据收集器的统称，可以直接把数据发送给Elasticsearch或者通过Logstash发送给Elasticsearch，然后进行后续的数据分析活动。
elastic官方的Beats有Packetbeat、Topbeat和Filebeat：Packetbeat可以分析网络报文，抓取各个应用服务器的交换信息；Topbeat是一个服务器监控程序，可以周期性的监控系统及某个进程的信息；Filebeat用来从服务器上收集日志。
在被监控的系统使用Beats平台，要配合Elasticsearch、Logstash（如果需要的话）、Kibana共同使用。搭建该平台要求在安装Beat客户端的机器上可以访问到Elasticsearch、Logstash(如果有的话)以及Kibana服务器。随着系统的演进，可能会将Elasticsearch扩展为集群，或者将部署过程自动化。
1.安装Elasticsearch
Elasticsearch是一个实时的、分布式存储、查询和分析引擎。它尤其擅长索引半结构化的数据，比如日志或者网络报文。关于Elasticsearch的更详细的安装过程可以参考Elasticsearch安装过程，确认Elasticsearch安装并运行成功后，进行下一步。
2.安装Logstash(可选)
在最简单的Beats平台中，可以不使用Logstash，使用Logstash的优势在于可以自由调整Beats收集到的数据的格式，并且Logstash有很多output的插件可以与其他系统很好的结合。关于Logstash的更详细的安装过程可以参考这里。
确认Logstash安装并运行成功后，还需要对Logstash进行一些配置才可以配合Beats平台使用。比如，Logstash使用beats input plugin接收来自beat的数据（适配所有遵循beats框架的beat），然后使用Elasticsearch output plugin向Elasticsearch发送数据，比如在/etc/logstash/conf.d目录下添加配置文件beats-input.conf：
input {
beats {
port => 5044
type => "logs"
}
}
再添加如下配置文件output.conf：
output {
elasticsearch {
hosts => "localhost:9200"
index => "%{[@metadata][beat]}-%{+YYYY.MM.dd}"
document_type => "%{[@metadata][type]}"
}
}
当然，需要在Beat的配置文件中指定将收集到的数据发送给Logstash，下面以使用Filebeat收集日志为例讲解Logstash与Filebeat配合的方法。
3.安装Filebeat
在filebeat.yml的配置文件中，配置要监控的日志文件的路径，然后配置Filebeat向Logstash输出，需要在output字段将向Elasticsearch输出的配置注释掉，然后将向Logstash的输出的配置反注释掉。比如：
output:
logstash:
hosts: ["localhost:5044"]
在启动Filebeat之前，需要Elasticsearch加载相应的索引模板，推荐使用的模板在安装Filebeat的时候已经放在其配置路径下面了，名字叫做filebeat.template.json，可以使用如下命令装载模板：
$ curl -XPUT 'http://localhost:9200/_template/filebeat?pretty' -d@/etc/filebeat/filebeat.template.json
然后从下游到上游依次启动各个工具：
$ sudo service elasticsearch restart
$ sudo service logstash restart
$ sudo service filebeat restart
在被监控日志文件中添加内容，查看/var/lib/elasticsearch中是否有新增内容，如果有的话，进行下一步。
4.安装Kibana
Kibana是一个与Elasticsearch配合使用的图形化工具，提供高度可定制化的UI。关于Kibana的更详细的安装过程可以参考这里。确认Kibana安装并运行成功后，在浏览器中访问http://localhost:5601，第一次使用会跳转至Kibana的配置界面，填入配置的索引的pattern（本教程的index pattern是filebeat-*），敲入回车，然后点击Create：
接下来显示将会被显示在Kibana的Field字段：
目前我们先忽略这部分的内容，点击左上角的Discover页签，在被监控的日志中添加新的一行并保存，就会看到日志中的信息：
至此，最简单的ELK日志分析平台就搭建完成了。后续如果想根据自己的需求进行定制，需要继续深入研究Filebeat、Logstash、Elasticsearch及Kibana的配置了。
加群：433540541，免费获取一份ELK的学习资料。
关注公众号后台回复架构师资料，可免费领取架构学习资料
?
相关文章
