ELK 日志系统部署实践 一、search template

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一、search template

搜索模板，search template，高级功能，就可以将我们的一些搜索进行模板
化，然后的话，每次执行这个搜索，就直接调用模板，给传入一些参数就可以了

1 template入门案例

简单定义参数并传递

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java复制代码GET /cars/_search/template 
{ 
"source" : { 
"query" : { 
"match" : { 
"remark" : "{{kw}}" 
} 
}, 
"size" : "{{size}}" 
 }, 
 "params": { 
 "kw" : "大众", 
 "size" : 2 
 } 
 }

toJson方式传递参数

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java复制代码 GET cars/_search/template 
 { 
 "source": "{ \"query\": { \"match\": {{#toJson}}parameter{{/toJson}} }}", 
 "params": { 
 "parameter" : { 
 "remark" : "大众" 
 } 
 } 
 }

join方式传递参数

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java复制代码GET cars/_search/template
{
  "source": {
    "query": {
      "match": {
        "remark": "{{#join delimiter=' '}}kw{{/join delimiter=' '}}"
      }
    }
  },
  "params": {
    "kw": [
      "大众",
      "标致"
    ]
  }
}

default value定义：

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java复制代码GET cars/_search/template
{
  "source": {
    "query": {
      "range": {
        "price": {
          "gte": "{{start}}",
          "lte": "{{end}}{{^end}}200000{{/end}}"
        }
      }
    }
  },
  "params": {
    "start": 100000
  }
}

2 记录template实现重复调用

可以使用Mustache语言作为搜索请求的预处理，它提供了模板，然后通过键值对
来替换模板中的变量。把脚本存储在本地磁盘中，默认的位置为：
elasticsearch\config\scripts，通过引用脚本名称进行使用

2.1 保存template到ES

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java复制代码POST _scripts/test
{
  "script": {
    "lang": "mustache",
    "source": {
      "query": {
        "match": {
          "remark": "{{kw}}"
        }
      }
    }
  }
}

2.2 调用template执行搜索

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java复制代码GET cars/_search/template 
{ 
"id": "test", 
"params": { 
"kw": "大众" 
} 
}

2.3 查询已定义的template

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shell复制代码GET _scripts/test

2.4 删除已定义的template

1
shell复制代码DELETE _scripts/test

二、suggest search(completion suggest)

suggest search（completion suggest）：就是建议搜索或称为搜索建议，
也可以叫做自动完成-auto completion。类似百度中的搜索联想提示功能。
ES实现suggest的时候，性能非常高，其构建的不是倒排索引，也不是正排索
引，就是纯的用于进行前缀搜索的一种特殊的数据结构，而且会全部放在内存
中，所以suggest search进行的前缀搜索提示，性能是非常高。
需要使用suggest的时候，必须在定义index时，为其mapping指定开启
suggest。具体如下：

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java复制代码PUT /movie
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "title": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word",
        "fields": {
          "suggest": {
            "type": "completion",
            "analyzer": "ik_max_word"
          }
        }
      },
      "content": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
} 

 PUT /movie/_doc/1 
 { 
 "title": "西游记电影系列", 
 "content": "西游记之月光宝盒将与2021年进行......" 
 } 

 PUT /movie/_doc/2 
 { 
 "title": "西游记文学系列", 
 "content": "某知名网络小说作家已经完成了大话西游同名小说的出版" 
 } 

 PUT /movie/_doc/3 
 { 
 "title": "西游记之大话西游手游", 
 "content": "网易游戏近日出品了大话西游经典IP的手游，正在火爆内测中" 
 }

suggest 搜索：

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java复制代码GET /movie/_search
{
  "suggest": {
    "my‐suggest": {
      "prefix": "西游记",
      "completion": {
        "field": "title.suggest"
      }
    }
  }
}

三、geo point - 地理位置搜索和聚合分析

ES支持地理位置的搜索和聚合分析，可实现在指定区域内搜索数据、搜索指
定地点附近的数据、聚合分析指定地点附近的数据等操作。
ES中如果使用地理位置搜索的话，必须提供一个特殊的字段类型。GEO -
geo_point。地理位置的坐标点。

1、定义geo point mapping

如果需要使用地址坐标，则需要定义一个指定的mapping类型。具体如下：
使用什么数据可以确定，地球上的一个具体的点？经纬度。

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java复制代码PUT /hotel_app
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "pin": {
        "type": "geo_point"
      },
      "name": {
        "type": "text",
        "analyzer": "ik_max_word"
      }
    }
  }
}

2、录入数据

新增一个基于geo point类型的数据，可以使用多种方式。
**多种类型描述geo_point类型字段的时候，在搜索数据的时候，显示的格式 **
和录入的格式是统一的。不影响搜索。任何数据描述的geo_point类型字段，都适用地理位置搜索。
数据范围要求：纬度范围是-9090之间，经度范围是-180180之间。经纬度
数据都是浮点数或数字串（数字组成的字符串），最大精度：小数点后7位。（常
用小数点后6位即可。）
基于对象：latitude：纬度、longitude：经度。语义清晰，建议使用。

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java复制代码 PUT /hotel_app/_doc/1 
 { 
 "name": "七天连锁酒店", 
 "pin" : { 
 "lat" : 40.12, 
 "lon" : -71.34 
 } 
 }

基于字符串：依次定义纬度、经度。不推荐使用

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java复制代码PUT /hotel_app/_doc/2 
{ 
"name": "维多利亚大酒店", 
"pin" : "40.99, ‐70.81" 
}

基于数组：依次定义经度、纬度。不推荐使用

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java复制代码 PUT /hotel_app/_doc/3 
 { 
 "name": " 红树林宾馆", 
 "pin" : [40, ‐73.81] 
 }

3、搜索指定区域范围内的数据

总结：
矩形范围搜索：传入的top_left和bottom_right坐标点是有固定要求的。地
图中以北作为top，南作为bottom，西作为left，东作为right。也就是top_left
应该从西北向东南。Bottom_right应该从东南向西北。Top_left的纬度应该大于
bottom_right的纬度，top_left的经度应该小于bottom_right的经度。多边形范围搜索：对传入的若干点的坐标顺序没有任何的要求。只要传入若
干地理位置坐标点，即可形成多边形。
搜索矩形范围内的数据

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java复制代码GET /hotel_app/_doc/_search 
{ 
"query": { 
"bool": { 
"must": [ 
{ 
"match_all": {} 
} 
], 
 "filter": { 
 "geo_bounding_box": { 
 "pin": { 
 "top_left" : { 
 "lat" : 41.73, 
 "lon" : ‐74.1 
 }, 
 "bottom_right" : { 
 "lat" : 40.01, 
 "lon" : ‐70.12 
 } 
 } 
 } 
 } 
 } 
 } 
 } 

 GET /hotel_app/_doc/_search 
 { 
 "query": { 
 "constant_score": { 
 "filter": { 
 "geo_bounding_box": { 
 "pin": { 
 "top_left": { 
 "lat": ‐70,
 "lon": 39 
 }, 
 "bottom_right": { 
 "lat": ‐75, 
 "lon": 41 
 } 
 } 
 } 
 } 
 } 
 } 
 }

搜索多边形范围内的数据

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java复制代码GET /hotel_app/_doc/_search 
{ 
"query": { 
"bool": { 
"must": [ 
{ 
"match_all": {} 
} 
], 
 "filter": { 
 "geo_polygon": { 
 "pin": { 
 "points": [ 
 {"lat" : 40.73, "lon" : ‐74.1}, 
 {"lat" : 40.01, "lon" : ‐71.12}, 
 {"lat" : 50.56, "lon" : ‐90.58} 
 ] 
 } 
 } 
 } 
 } 
 } 
 }

4、搜索某地点附近的数据

这个搜索在项目中更加常用。类似附近搜索功能。
Distance距离的单位，常用的有米（m）和千米（km）。
建议使用filter来过滤geo_point数据。因为geo_point数据相关度评分计算
比较耗时。使用query来搜索geo_point数据效率相对会慢一些。建议使用
filter。

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java复制代码GET /hotel_app/_doc/_search 
{ 
"query": { 
"bool": { 
"must": [ 
{ 
"match_all": {} 
} 
], 
 "filter": { 
 "geo_distance": { 
 "distance": "200km", 
 "pin": { 
 "lat": 40, 
 "lon": ‐70 
 } 
 } 
 } 
 } 
 } 
 } 

 GET hotel_app/_search 
 { 
 "query": { 
 "geo_distance" : { 
 "distance" : "90km", 
 "pin" : { 
 "lat" : 40.55, 
 "lon" : ‐71.12 
 } 
 } 
 } 
 }

5、统计某位置附近区域内的数据

聚合统计分别距离某位置80英里，300英里，1000英里范围内的数据数量。
其中unit是距离单位，常用单位有：米（m），千米（km），英里（mi）
distance_type是统计算法：sloppy_arc默认算法、arc最高精度、plane最高效率

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java复制代码GET /hotel_app/_doc/_search 
{ 
"size": 0, 
"aggs": { 
"agg_by_pin" : { 
"geo_distance": { 
"distance_type": "arc", 
"field": "pin", 
"origin": { 
 "lat": 40, 
 "lon": ‐70 
 }, 
 "unit": "mi", 
 "ranges": [ 
 { 
 "to": 80 
 }, 
 { 
 "from": 80, 
 "to": 300 
 }, 
 { 
 "from": 300, 
 "to": 1000 
 } 
 ] 
 } 
 } 
 } 
 }

四、BeatsBeats

是一个开放源代码的数据发送器。我们可以把Beats作为一种代理安装在我
们的服务器上，这样就可以比较方便地将数据发送到Elasticsearch或者Logstash
中。Elastic Stack提供了多种类型的Beats组件。
审计数据 AuditBeat
日志文件 FileBeat
云数据 FunctionBeat
可用性数据 HeartBeat
系统日志 JournalBeat
指标数据 MetricBeat
网络流量数据 PacketBeat
Windows事件日志 Winlogbeat
Beats可以直接将数据发送到Elasticsearch或者发送到Logstash，基于Logstash
可以进一步地对数据进行处理，然后将处理后的数据存入到Elasticsearch，最后
使用Kibana进行数据可视化。

1、FileBeat简介

FileBeat专门用于转发和收集日志数据的轻量级采集工具。它可以为作为代理安
装在服务器上，FileBeat监视指定路径的日志文件，收集日志数据，并将收集到
的日志转发到Elasticsearch或者Logstash。

2、FileBeat的工作原理

启动FileBeat时，会启动一个或者多个输入（Input），这些Input监控指定的日
志数据位置。FileBeat会针对每一个文件启动一个Harvester（收割机）。
Harvester读取每一个文件的日志，将新的日志发送到libbeat，libbeat将数据收
集到一起，并将数据发送给输出（Output）。

3、安装FileBeat

安装FileBeat只需要将FileBeat Linux安装包上传到Linux系统，并将压缩包解压
到系统就可以了。
FileBeat官方下载地址：
www.elastic.co/cn/download…
上传FileBeat安装到Linux，并解压。

​tar ‐xvzf filebeat‐7.6.1‐linux‐x86_64.tar.gz ‐C ../usr/local/es/

4、使用FileBeat采集MQ日志到Elasticsearch

4.1、需求分析

在资料中有一个mq_server.log.tar.gz压缩包，里面包含了很多的MQ服务器日
志，现在我们为了通过在Elasticsearch中快速查询这些日志，定位问题。我们需
要用FileBeats将日志数据上传到Elasticsearch中。
问题：
首先，我们要指定FileBeat采集哪些MQ日志，因为FileBeats中必须知道采集存放
在哪儿的日志，才能进行采集。
其次，采集到这些数据后，还需要指定FileBeats将采集到的日志输出到
Elasticsearch，那么Elasticsearch的地址也必须指定。

4.2、配置FileBeats

FileBeats配置文件主要分为两个部分。

  1. inputs
  2. output
    从名字就能看出来，一个是用来输入数据的，一个是用来输出数据的。
  3. 2.1、input配置
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java复制代码 filebeat.inputs: 
 ‐ type: log 
 enabled: true 
 paths: 
 ‐ /var/log/*.log 
 #‐ c:\programdata\elasticsearch\logs\*

在FileBeats中，可以读取一个或多个数据源。
FileBeats配置文件 - input4.2.2、output配置
FileBeat配置文件 - output
默认FileBeat会将日志数据放入到名称为：filebeat-%filebeat版本号%-
yyyy.MM.dd 的索引中。
PS：
FileBeats中的filebeat.reference.yml包含了FileBeats所有支持的配置选项。

4.3、配置文件

  1. 创建配置文件
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java复制代码 cd /usr/local/es/filebeat‐7.6.1‐linux‐x86_64
 touch filebeat_mq_log.yml
 vim filebeat_mq_log.yml
  1. 复制以下到配置文件中
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java复制代码 filebeat.inputs: 
 ‐ type: log 
 enabled: true4 paths: 
 ‐ /var/mq/log/server.log.* 

 output.elasticsearch: 
 hosts: ["192.168.21.130:9200", "192.168.21.131:9200", "192.168.21.132: 
9200"]

4.4、运行FileBeat

  1. 启动Elasticsearch
    在每个节点上执行以下命令，启动Elasticsearch集群：

​nohup /usr/local/es/elasticsearch‐7.6.1/bin/elasticsearch 2>&1 &

  1. 运行FileBeat

./filebeat ‐c filebeat_mq_log.yml ‐e

  1. 将日志数据上传到/var/mq/log，并解压
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java复制代码 mkdir ‐p /var/mq/log 
 cd /var/mq/log 
 tar ‐zxvf mq_server.log.tar.gz

4.5、查询数据

通过head插件，我们可以看到filebeat采集了日志消息，并写入到Elasticsearch 集群中。

五、FileBeat是如何工作的

FileBeat主要由input和harvesters（收割机）组成。这两个组件协同工作，并将
数据发送到指定的输出。

1、input和harvester1.1、inputs（输入）

input是负责管理Harvesters和查找所有要读取的文件的组件
如果输入类型是 log，input组件会查找磁盘上与路径描述的所有文件，并为每个
文件启动一个Harvester，每个输入都独立地运行
1.2、Harvesters（收割机）
Harvesters负责读取单个文件的内容，它负责打开/关闭文件，并逐行读取每个
文件的内容，将读取到的内容发送给输出
每个文件都会启动一个Harvester
Harvester运行时，文件将处于打开状态。如果文件在读取时，被移除或者重命
名，FileBeat将继续读取该文件

2、FileBeats如何保持文件状态

FileBeat保存每个文件的状态，并定时将状态信息保存在磁盘的「注册表」文件
中
该状态记录Harvester读取的最后一次偏移量，并确保发送所有的日志数据
如果输出（Elasticsearch或者Logstash）无法访问，FileBeat会记录成功发送
的最后一行，并在输出（Elasticsearch或者Logstash）可用时，继续读取文件发
送数据
在运行FileBeat时，每个input的状态信息也会保存在内存中，重新启动FileBeat
时，会从「注册表」文件中读取数据来重新构建状态。
‘
在/usr/local/es/filebeat-7.6.1-linux-x86_64/data目录中有一个Registry文
件夹，里面有一个data.json，该文件中记录了Harvester读取日志的offset。

六. Logstash

1、简介

Logstash是一个开源的数据采集引擎。它可以动态地将不同来源的数据统一
采集，并按照指定的数据格式进行处理后，将数据加载到其他的目的地。最开
始，Logstash主要是针对日志采集，但后来Logstash开发了大量丰富的插件，所
以，它可以做更多的海量数据的采集。
它可以处理各种类型的日志数据，例如：Apache的web log、Java的log4j日
志数据，或者是系统、网络、防火墙的日志等等。它也可以很容易的和Elastic
Stack的Beats组件整合，也可以很方便的和关系型数据库、NoSQL数据库、MQ等整
合。

1.1 经典架构1.2 对比FileBeat

logstash是jvm跑的，资源消耗比较大
而FileBeat是基于golang编写的，功能较少但资源消耗也比较小，更轻量级
logstash 和filebeat都具有日志收集功能，Filebeat更轻量，占用资源更少
logstash 具有filter功能，能过滤分析日志
一般结构都是filebeat采集日志，然后发送到消息队列，redis，MQ中然后
logstash去获取，利用filter功能过滤分析，然后存储到elasticsearch中
FileBeat和Logstash配合，实现背压机制2 安装Logstash和Kibana

2.1 安装Logstash

  1. 下载Logstash

www.elastic.co/cn/download…

此处：我们可以选择资料中的logstash-7.6.1.zip安装包。
2. 解压Logstash到指定目录

​unzip logstash‐7.6.1 ‐d /usr/local/es/

  1. 运行测试
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shell复制代码cd /usr/local/es/logstash‐7.6.1/ 
bin/logstash ‐e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'

等待一会，让Logstash启动完毕。

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shell复制代码Sending Logstash logs to /usr/local/es/logstash‐7.6.1/logs which is now co 
nfigured via log4j2.properties 
[2021‐02‐28T16:31:44,159][WARN ][logstash.config.source.multilocal] Ignori 
ng the 'pipelines.yml' file because modules or command line options are speci 
fied 
[2021‐02‐28T16:31:44,264][INFO ][logstash.runner ] Starting Logst 
ash {"logstash.version"=>"7.6.1"} 
[2021‐02‐28T16:31:45,631][INFO ][org.reflections.Reflections] Reflections 
took 37 ms to scan 1 urls, producing 20 keys and 40 values 
[2021‐02‐28T16:31:46,532][WARN ][org.logstash.instrument.metrics.gauge.Laz 
yDelegatingGauge][main] A gauge metric of an unknown type (org.jruby.RubyArra 
y) has been create for key: cluster_uuids. This may result in invalid seriali 
zation. It is recommended to log an issue to the responsible developer/devel 
opment team. 
[2021‐02‐28T16:31:46,560][INFO ][logstash.javapipeline ][main] Starting 
pipeline {:pipeline_id=>"main", "pipeline.workers"=>2, "pipeline.batch.size"= 
>125, "pipeline.batch.delay"=>50, "pipeline.max_inflight"=>250, "pipeline.sou 
rces"=>["config string"], :thread=>"#<Thread:0x3ccbc15b run>"} 
[2021‐02‐28T16:31:47,268][INFO ][logstash.javapipeline ][main] Pipeline 
started {"pipeline.id"=>"main"} 
The stdin plugin is now waiting for input: 
[2021‐02‐28T16:31:47,348][INFO ][logstash.agent ] Pipelines runn 
ing {:count=>1, :running_pipelines=>[:main], :non_running_pipelines=>[]} 
[2021‐02‐28T16:31:47,550][INFO ][logstash.agent ] Successfully s 
tarted Logstash API endpoint {:port=>9600}

然后，随便在控制台中输入内容，等待Logstash的输出。

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java复制代码 {
 "host" => "127.0.0.1",
 "message" => "hello logstash",
 "@version" => "1",
 "@timestamp" => 2021‐02‐28:01:01.007Z
 }

ps：-e选项表示，直接把配置放在命令中，这样可以有效快速进行测试文档
​

本文转载自: 掘金

开发者博客 – 和开发相关的 这里全都有

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