参考来自:Windows环境下ELK平台的搭建

另一篇博文:2017.7.18 linux下ELK环境搭建

0 版本说明

因为ELK从5.0开始只支持jdk 1.8,但是项目中使用的是JDK 1.7,所以采用的是5.0前的最新版本。

 Elasticsearch : 2.4.4
Logstash:2.4.1
kibana:4.6.4

操作环境:(windows 2003上操作过,提示kibana不支持该系统)

1 下载和解压

下载地址:https://www.elastic.co/downloads

其中nssm是用来注册windows服务的。

解压三个压缩包到同一个目录中,目录的绝对路径中最好不要出现中文字符和空格,解压目录如下:

2 安装Elasticsearch服务

2.1 修改配置文件elasticsearch.yaml

为了能通过浏览器访问elasticsearch,需要修改配置文件elasticsearch.yaml的host和port。

2.2 cmd至elasticsearch的bin目录,执行Service install

2.3 bin目录下运行service manager,进行配置

2.4 访问localhost:9200 来验证

访问localhost:9200,出现如下页面则安装并启动服务成功。

2.5 安装head插件

仍然在bin目录下,执行plugin install mobz/elasticsearch-head

访问localhost:9200/_plugin/head/,出现如下页面,表示安装head插件成功。这里已经有一些建好的索引了。

3 安装Logstash服务

3.1 在bin目录下,新建配置文件logstash.conf和run.bat

3.2 logstash.conf

简单的配置如下:input和output为必填,filter可以根据需求来写或者不写。因为这里处理的数据为json,所以在codec里设置了json。

更详细的配置参看官网。

 input{
file{
path => "E:/lyh/software/ELK/sample/data/accounts.json"
start_position => "beginning"
type => "testdata"
codec => json{
charset => "UTF-8"
}
}
} filter{
} output{
elasticsearch{
hosts => "localhost:9200"
index => "logstash-%{type}"
}
}

3.3 run.bat

 logstash.bat agent -f logstash.conf

3.4 通过nssm安装logstash服务

根据操作系统的位数是32还是64,取出对应的nssm.exe,放入logstash的bin目录下。

在cmd中运行nssm install logstash。

在跳出来的窗口中配置application和dependences页。

4  安装kibana服务

4.1 通过nssm安装logstash服务

根据操作系统的位数是32还是64,取出对应的nssm.exe,放入kibana的bin目录下。

在cmd中运行nssm install kibana。

在弹出的窗口中配置application和dependences页。

4.2 查看ELK服务是否成功启动

在cmd中运行services.msc,打开windows服务,查看是否已经成功安装并启动。如果没有启动,在这里直接启动也一样。

4.3 访问localhost:5601 来验证

访问localhost:5601,出现如下画面则成功:

5  使用ELK处理数据

上面访问localhost:5601的时候,可以看到有一个提示:unable to fetch mapping,do you have indices matching the pattern?

而访问localhost:9200的时候,也可以看到索引里没有刚刚logstash.conf配置里的:logstash-testdata

  

这是因为数据没有被成功写入,造成原因是对于logstash来说数据没有更新。
打开account.json,随意修改(内容可以不变但是要有操作)然后点击保存。重启服务后,再刷新这两个页面就有新数据了。

ps:只要重启elasticsearch服务,就会一起启动其他两个服务。

刷新页面后可以看到elasticsearch中已经有了新的索引和数据:

这个时候再去kibana中创建对应的索引,就可以查看相应的数据了。此时的提示已经不见,变成了create。

点击创建后,访问kibana的discover页,就可以看到数据了。

经过一些处理后,可以看到一些更直观的画面信息。

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