本篇文章主要是手把手教你搭建 ELK 实时日志分析平台，那么，ELK 到底是什么呢？

ELK 是三个开源项目的首字母缩写，这三个项目分别是：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。

Elasticsearch 是一个搜索和分析引擎。

Logstash 是服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据，转换数据，然后将数据发送到诸如 Elasticsearch 等存储库中。

Kibana 则可以让用户在 Elasticsearch 中使用图形和图表对数据进行可视化。

ELK Stack

Elasticsearch 的核心是搜索引擎，所以用户开始将其用于日志用例，并希望能够轻松地对日志进行采集和可视化。有鉴于此，Elastic 引入了强大的采集管道 Logstash 和灵活的可视化工具 Kibana。

ELK日志系统数据流图如下：

ELK日志系统数据流图

简短了解 ELK 是个啥后，让我们一起动手搭建 ELK 实时日志分析平台，首先安装 Elasticsearch。

注：ELK 环境搭建版本很关键，建议统一版本，避免错误无处下手，我在这里选用的是 7.1.0 版本。

ElasticSearch 介绍与安装

ElasticSearch 的介绍与安装在上一篇文章已经讲过了，这里就不进行赘述了，大家可以点击下方链接查看：

全文搜索引擎 Elasticsearch 入门：集群搭建

如果你已经了解并安装好 Elasticsearch，那么就跟着我一起往下一步进发：了解并安装 Kibana。

Kibana 介绍与安装

这部分主要讲解如何下载并安装 Kibana，以及如何安装 Kibana 插件，同时会针对 Kibana 的界面进行简单的介绍。

首先让我们来看下 Kibana 究竟是何物？

什么是 Kibana？

Kibana 是为 Elasticsearch 设计的开源分析和可视化平台，你可以使用 Kibana 来搜索，查看存储在 Elasticsearch 索引中的数据并与之交互，你可以很容易实现高级的数据分析和可视化，以图标的形式展现出来。

在简单了解了 Kibana 后，让我们来到 Kibana 的下载网站

https://www.elastic.co/cn/downloads/kibana ，目前使用的是 Windows 系统，因此下载 Windows 版本的 Kibana 下载包 kibana-7.1.0-windows-x86_64.zip。

运行 Kibana

下载完成后在本地解压，如果需要对 Kibana 做一些定制，可以在 config 目录下 编辑 kibana.yml 文件，在运行 Kibana 之前需要先运行 ElasticSearch（以下简称 ES），因为 Kibana 是基于 ES 运行的，现在进入 bin 目录下打开 kibana.bat 就可以运行 Kibana 了，我们现在打开浏览器，Kibana 是运行在 5601 端口上的，因此打开 http://localhost:5601，打开后会出现如下页面：

导入样例数据，查看 Dashboard

进入首页后会提示我们可以添加一些测试数据，ES 在 Kibana 开箱即用的版本中，已经为我们准备了三种样例数据，电商网站的订单，航空公司的飞行记录以及 WEB 网站的日志，我们可以点击 Add data，把他们添加进来，添加完成后，我们可以打开 Dashboards 界面，就可以看到系统已经为我们创建了数据的 Dashboard。

Dashboards

第一个是电商的利润报表，我们可以打开来看一下：

在 Dashboard 中，我们可以将多套可视结果整合至单一页面内，而后提供搜索查询或者点击可视结果内的某元素指定过滤条件，从而实现结果过滤，Dashboard 能够帮助我们更全面地了解总体日志内容，并将各可视结果同日志关联起来，以上就是 Kibana 的 Dashboard 功能。

Dev Tools

接下来介绍 Kibana 里面非常有用的工具 Dev Tools，其实就是可以很方便地在 Kibana 中执行 ES 中的一些 API，比如我们上文讲到的检测有哪些节点在运行：GET /_cat/nodes?v，这样我们就能在 Kibana 中运行 ES 命令了。

另外，Kibana 的 Dev Tools 还有许多的快捷菜单操作，比如 Ctrl + / 可以查看 API 帮助文档，其他的大家可以去自行摸索。

安装与查看插件

Kibana 可以通过插件的方式来提供一些 Kibana 中的特定应用或者增强图表展示的功能，Kibana 安装插件和 ES 非常相似。

输入 kibana-plugin install kibana-plugin install

https://github.com/sivasamyk/logtrail/releases/download/v0.1.31/logtrail-7.1.0-0.1.31.zip 就可以下载 LogTrail 插件了。

在 cmd 中输入 kibana-plugin list 可以查看本机已安装的 Kibana 插件。

如果想移除插件可以使用 kibana-plugin remove logtrail 命令来进行移除插件。

到此为止，我们就下载并安装完成 Kibana，并对 Kibana 主要功能进行简单介绍，还介绍了 Dev Tools，大家可以自己在本地进行实践操作下。

目前就差 ELK 三兄弟的最后一个：Logstash，让我们一起学习下。

Logstash 介绍与安装

这部分主要是下载并安装 Logstash，并通过 Logstash 将测试数据集导入到 ES 中。

话不多说，首先让我们来了解下 Logstash 是个啥？

什么是 Logstash？

Logstash 是开源的服务器端数据处理管道，能够同时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。

Logstash 能够动态地采集、转换和传输数据，不受格式或复杂度的影响。利用 Grok 从非结构化数据中派生出结构，从 IP 地址解码出地理坐标，匿名化或排除敏感字段，并简化整体处理过程。

数据往往以各种各样的形式，或分散或集中地存在于很多系统中。Logstash 支持各种输入选择 ，可以在同一时间从众多常用来源捕捉事件，能够以连续的流式传输方式，轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。

再了解过后，让我们去下载安装 Logstash。

安装 Logstash

还是来到 Logstash 的官网，进入到下载页面

https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash，下载的时候

注意要和 ES 和 Kibana 的版本相同，这里下载的为 7.1.0 版本 logstash-7.1.0.zip。

下载后进行解压，也可以进入 conf 目录下修改 logstash.conf 进行配置，运行的时候可以通过指定配置文件 logstash -f logstash.conf 就可以执行数据的插入和转换的工作。

再安装完成之后，让我们来使用 Logstash 往 ES 中导入数据。

用 Logstash 导入 ES

下面我们来导入测试数据集，首先修改 logstash.conf 文件，内容为：

input {  file {    path => ["D:/SoftWare/logstash-7.1.0/csv/movies.csv"]    start_position =>"beginning"sincedb_path =>"D:/SoftWare/logstash-7.1.0/csv/null"}}filter {  csv {    separator =>","columns => ["id","content","genre"]  }  mutate {    split => {"genre"=>"|"}    remove_field => ["path","host","@timestamp","message"]  }  mutate {    split => ["content","("]    add_field => {"title"=>"%{[content][0]}"}    add_field => {"year"=>"%{[content][1]}"}  }  mutate {    convert => {"year"=>"integer"}    strip => ["title"]    remove_field => ["path","host","@timestamp","message","content"]  }}output {  elasticsearch {    hosts =>"http://localhost:9200"index =>"movies"document_id =>"%{id}"}  stdout {}}

测试数据集来自 Movielens ：

https://grouplens.org/datasets/movielens/，大家可以前往下载。配置文件中的 path 根据自己下载的测试文件路径去修改。另外，配置文件的逻辑将在以后的文章中进行讲解。

现在来执行命令 logstash -f logstash.conf 来把数据导入 ES。当看到数据打印到控制台时，数据也正在被写入 ES 中。

到此为止，我们就成功安装了 Logstash，并通过 Logstash 将测试数据集写入 ES，同时我们的 ELK 实时日志分析平台就搭建完成了。

补充

在通过 Logstash 将测试数据集写入 ES 后，小伙伴会发现 movies 索引状态为 yellow，不用担心，yellow 代表有副本分片没有被分配。

因为只在本机之启动了一个节点，而 movies 的索引设置了一个主分片一个副本分片，主副分片是无法分配在一个节点上的。

解决方法：修改索引 setting，将副本 replica 设置成 0，或者为集群增加一个节点，状态就会变为 green。

总结

本文主要了解了什么是 ELK，然后通过实际操作和大家一起搭建了一个 ELK 日志分析平台，如果在搭建过程中有什么问题，欢迎留言交流讨论。