ELK- elasticsearch 讲解，安装，插件head,bigdesk ,kopf,cerebro(kopf升级版)安装

ElasticSearch：简称es ,分布式全文搜索引擎，使用java语言开发，面向文档型数据库,一条数据就是一个文档，数据用json序列化后存储。

默认端口：9200

借助redis来理解

redis以key/values方式存储数据，abc=123 通过key(abc)即可取出值(123)

es 使用索引-类型-数据-数据中的某个字段格式来存储数据。

es安装

服务器ip：192.168.100.2

软件包elasticsearch 6.5：

链接：https://pan.baidu.com/s/14aXMtEldzBT2R8hW2gWEEQ

提取码：dk7x

下载完毕后，解压tar包：

[root@host1 [::]/usr/src]#tar xf elasticsearch-6.5..tar.gz

解压后，解压的目录可以直接使用，将解压后的目录移动到一个指定位置，并命名

[root@host1 [::]/usr/src]#mv elasticsearch-6.5.  /usr/local/elasticsearch

在PATH变量中添加es的bin目录，让系统可以找到es的可执行文件，方便执行命令

[root@host1 [::]/usr/src]#cat /etc/profile |tail - |head -

export PATH=$PATH:/usr/local/elasticsearch/bin:/usr/bin/:/usr/local/node/bin/

编辑es配置文件，配置监听端口，地址等信息

[root@host1 [::]/usr/local/elasticsearch/config]#vim /usr/local/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

cluster.name: test                 集群名称，配置es集群时设置，集群名称相同，网络相同的情况下，多台可同时对外服务

node.name: linux-node1      本机名称，定义一个你喜欢名称

path.data: /usr/local/elasticsearch/data   es存储数据的目录，此目录不存在，需要手动创建

path.logs: /usr/local/elasticsearch/logs   存储log的目录，同上，需要手动创建

bootstrap.memory_lock: false                内存锁定机制，让es只在内存中缓存数据，不在swap分区中操作，突然的使用swap分区会极大的影响速度   Centos6不支持这个机制，所以要设置false

bootstrap.system_call_filter: false          上面参数的辅助参数

network.host: 0.0.0.0                           监听的地址

http.port:                                      监听端口，默认9200

进行主配置文件定义后，还要进行下方的配置，否则es会启动失败

1.创建一个普通用户启动es，es不支持root用户启动。

[root@host1 [::]/usr/local/elasticsearch/config]#useradd admin

2.编辑limit文件，写入下方内容

[admin@host1 [::]/usr/local/elasticsearch/config]$ulimit -u          用户最大可开启进程，临时生效   需要在你创建的启动es的用户空间执行

[root@host1 [::]/usr/local/elasticsearch/config]#cat /etc/security/limits.conf  |grep ^*

* soft nofile

* hard nofile

* soft nproc

* hard nproc

3.用户最pending signals数量

[root@host1 [::]/usr/local/elasticsearch/config]#cat /etc/security/limits.d/-nproc.conf  |grep ^*

*          soft    nproc

4.单个JVM能开启的最大线程数设置

[root@host1 [::]/usr/local/elasticsearch/config]#sysctl -w vm.max_map_count=   临时生效

vm.max_map_count = 

[root@host1 [::]/usr/local/elasticsearch/config]#echo "vm.max_map_count=262144" >> /etc/sysctl.conf 写入文件永久生效

[root@host1 [::]/usr/local/elasticsearch/config]#sysctl -p

vm.max_map_count =

5.将es的目录所属主，组，更改为你创建的用户

[admin@host1 [::]/usr/local/elasticsearch/config]$chown -R admin:admin  /usr/local/elasticsearch/

配置完毕后，启动es,需要使用，你创建的普通用户，

#命令作用是将所有运行中出现的结果输出到文件：/usr/local/elasticsearch/logs/run.log 中,并放在后台执行，不影响前台操作

[admin@host1 [::]/usr/local/elasticsearch/config]$elasticsearch &> /usr/local/elasticsearch/logs/run.log  &

在浏览器中访问你的服务器的ip地址加上9200端口看结果，类似下面，那么恭喜，你的es安装成功了：

下面开始介绍es的简单操作

存储数据下方数据至es中

{

"name":"xiaoming"

"age":"22"

}

需要经过以下几个步骤

1.创建索引名称为index-test

1)索引库名称必须要全部小写，不能以下划线开头，也不能包含逗号
2)如果没有明确指定索引数据的ID，那么es会自动生成一个随机的ID，需要使用POST参数

[root@host1 [::]~]#curl -XPUT http://192.168.100.2:9200/index-test

返回结果：{"acknowledged":true,"shards_acknowledged":true,"index":"index-test"}

在某个类型中创建数据

#在index-test的索引中创建一个类型doc，在doc中创建一个数据，user_info存入，username=xiaoming 的对应关系

#-H指定头部，-X指定方法 -d指定参数，参数用双引号保卫，因为最终需要转换为json数据。

[root@host2 [::]~]#curl -H "Content-Type: application/json" -XPOST 192.168.100.2:/index-test/doc/user_info  -d '{"user_name":"xiaoming"}'

{"_index":"index-test","_type":"doc","_id":"user_info","_version":,"result":"created","_shards":{"total":,"successful":,"failed":},"_seq_no":,"_primary_term":}[root@host2 [::]~]#

获取数据

#GET方法，获取对应的索引->类型->数据

[root@host2 [::]~]#curl -H "Content-Type: application/json" -XGET 192.168.100.2:/index-test/doc/user_info

{"_index":"index-test","_type":"doc","_id":"user_info","_version":,"found":true,"_source":{"user_name":"xiaoming"}}  _source字段使我们存储的数据。

使用这种方法存储操作数据，岂不是非常麻烦，接下来我们可以用独立的模块来连接es并执行操作，模块给我们提供了人性化的界面，比冰冷的代码更温暖。

　　elasticsearch-head

#前期版本的es是集成插件的，通过es本身提供功能即可添加某个插件，目前的es跟插件都是独立的，插件需要额外安装

简称head模块，主要功能：中文界面，图形化操作存储，更改，删除数据，界面可显示现有索引，并对索引大小进行检查等。

#使用head插件必须配合node使用，下载时请一并下载node软件包

head以及node软件包：

链接：https://pan.baidu.com/s/1HtTcvMD8p1wtRcHThk4sMA

提取码：i4oj

解压软件包

[root@host1 [::]/usr/src]#tar xf elasticsearch-head.tar.gz

[root@host1 [::]/usr/src]#tar xf node-v8.12.0-linux-x64.tar.gz

配置node的，让系统能够正常执行它的命令，不配置下方步骤，将会报错：

[root@host1 [::]/usr/src/elasticsearch-head]#ln -s /usr/src/node-v8.12.0-linux-x64/bin/node   /usr/bin/

进入解压后的head插件目录，使用node提供的npm进行进行运行，并将运行日志写到node目录下，放入后台执行，不影响前台操作

[root@host1 [::]/usr/src]#cd elasticsearch-head

[root@host1 [::]/usr/src/elasticsearch-head]#/usr/src/node-v8.12.0-linux-x64/bin/npm  run start   &> /usr/src/node-v8.12.0-linux-x64/run.log &

默认监听本机9100端口，通过浏览器访问本机9100端口即可，成功后结果如下。

在红框出输入es的地址，选择连接后即可展示es的信息(我的es已经经过一定的配置了，所以会有下面的这么多索引，如果按照此文的进度，索引是不存在的，so，忽略即可。)

在此处可以查看索引中的全部数据，红框处标记了，之前创建过的user_name:xiaoming内容，在这个平台上可以看到，我们这数据量小，但是实际环境中日志量很定是很大的，那么，可以根据下图中黄色区域使用过滤功能进行查看，根据时间过滤，字段过滤等，对这个功能有兴趣的，可以自行了解下。

图形化的进行新建索引，删除索引等操作。

下图展示了如何创建一个名称为index-test2的索引

在test2中创建数据

下图演示了在索引test2中的doc类中创建数据，没有定义数据名称，默认会定义一个随机的字符串，如图中的_id字段。

通过随机生成的id获取数据

删除数据

　bigdesk

一套用于监控es的插件，功能非常强大，展现出来的图很牛逼，但是有些值我至今没看懂~

另外，这插件几年没更新了，但是还能够监控现在新版本的es，在几年前的时间，这个插件可以说是很厉害了

下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/1qLdFCYQBIb3nnajlq4fTZg

提取码：ohet

解压：

[root@host1 [::]/usr/src]#unzip bigdesk-master.zip

进入解压后的目录中的_site，并使用python的功能，创建一个web应用，默认端口8000，即可访问执行python命令的路径下的html文件

[root@host1 [::]/usr/src]#cd bigdesk-master/_site

[root@host1 [::]/usr/src/bigdesk-master/_site]#python -m SimpleHTTPServer &>/dev/null &

在浏览器中访问本机8000端口，成功后在红框内输入es地址，下方即可看到图标，es机器cpu，mem等等

　　　　　　　　　　　　　　cerebro

kopf的升级版本，更改了个名字，包含kopf的功能(监控工具，并包含head插件的部分功能，可图形化的进行新建索引等操作，有一个痛点，软件是英文版本)，并含有其他功能,下图是作者github上的公告，大概意思就是kopf不在更新，升级为cerebro，并对cerebro进行维护。

下载：

链接：https://pan.baidu.com/s/1W1dDPN8Yc6mWQxL7_6KLEg

提取码：1fj7

解压：

[root@host1 [::]/usr/src]#tar xf cerebro-0.8..tgz

进入解压目录后执行程序即可,默认端口9000（我就不放后台执行了，爱怎么执行怎么把，重要的是把过程展现给你们）

[root@host1 [::]/usr/src]#cd cerebro-0.8.

[root@host1 [::]/usr/src/cerebro-0.8.]#./bin/cerebro 

[info] play.api.Play - Application started (Prod)

[info] p.c.s.AkkaHttpServer - Listening for HTTP on /::::::::

访问测试并输入es地址（界面很酷炫有木有）

连接es后，跟head一样，主界面显示了索引信息，但是还增加了监控服务器的负载信息等。

rset界面，可以实现head模块中的图形化执行操作数据的功能，并且增加了只能匹配功能，它帮你匹配你输入的选项后面可能是什么参数。

巴特西

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