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编程问答

【ELK Stack】ELK+KafKa开发集群环境搭建

發布時間:2024/9/20 编程问答 24 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 【ELK Stack】ELK+KafKa开发集群环境搭建 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

部署視圖

運行環境

CentOS 6.7 x64 (2核4G,硬盤100G)

需要的安裝包

Runtime

jdk1.8 : jdk-8u91-linux-x64.gz (http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html )

Kafka

zookeeper : zookeeper-3.4.8.tar.gz(https://zookeeper.apache.org/releases.html )
kafka : kafka_2.11-0.9.0.1.tgz (https://kafka.apache.org/downloads.html)

ELK Stack (https://www.elastic.co//)

logstash : logstash-2.3.1.tar.gz
elasticsearch : elasticsearch-2.3.1.tar.gz
kibana : kibana-4.5.0-linux-x64.tar.gz

環境搭建

由于環境無法連接Internet,所有應用部署都通過離線安裝的方式

安裝JDK

CentOS 6.7自帶的 jdk 是1.7 版本的 ELK官方推薦使用 jdk 8

卸載系統自帶 1.7 參考以下命令

# rpm -qa|grep jdk java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.50.1.11.5.el6_3.x86_64 java-1.7.0-openjdk-1.7.0.9-2.3.4.1.el6_3.x86_64# rpm -qa|grep gcj java-1.4.2-gcj-compat-1.4.2.0-40jpp.115 libgcj-4.1.2-48.el5# yum -y remove java java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.50.1.11.5.el6_3.x86_64 # yum -y remove java java-1.7.0-openjdk-1.7.0.9-2.3.4.1.el6_3.x86_64 # yum -y remove java java-1.4.2-gcj-compat-1.4.2.0-40jpp.115 # yum -y remove libgcj-4.1.2-48.el5

安裝jdk1.8

解壓

tar -zxvf jdk-8u91-linux-x64.gz -C /usr/local/jdk/

配置環境變量

  • 使用vim /etc/profile編輯profile文件

  • 在/etc/profile底部加入如下內容

  • JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_91 PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH CLASSPATH=$JAVA_HOME/jre/lib/ext:$JAVA_HOME/lib/tools.jar export PATH JAVA_HOME CLASSPATH

    以上,環境變量配置完成。需要注意的是,PATH在配置的時候,一定要把JAVA_HOME/bin放在前面,不然使用java命令時,系統會找到以前的java,再不往下找了。這樣java這個可執行文件運行的目錄其實不在$JAVA_HOME/bin下,而在其它目錄下,會造成很大的問題。
    最后使用source /etc/profile讓profile文件立即生效。

    安裝配置kafka

    安裝配置zookeeper

    解壓安裝包

    tar -zxvf zookeeper-3.4.8.tar.gz -C /usr/local/apps/

    在conf目錄下創建配置文件zoo.cfg

    # The number of milliseconds of each tick tickTime=2000 # The number of ticks that the initial # synchronization phase can take initLimit=10 # The number of ticks that can pass between # sending a request and getting an acknowledgement syncLimit=5 # the directory where the snapshot is stored. # do not use /tmp for storage, /tmp here is just # example sakes. dataDir=/usr/local/tmp/zookeeper # the port at which the clients will connect clientPort=2181 # the maximum number of client connections. # increase this if you need to handle more clients #maxClientCnxns=60 # # Be sure to read the maintenance section of the # administrator guide before turning on autopurge. # # http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance # # The number of snapshots to retain in dataDir #autopurge.snapRetainCount=3 # Purge task interval in hours # Set to "0" to disable auto purge feature #autopurge.purgeInterval=1

    啟動腳本 zkStart.sh

    #!/bin/bash nohup /usr/local/apps/zookeeper-3.4.8/bin/zkServer.sh start /usr/local/apps/zookeeper-3.4.8/conf/zoo.cfg > /usr/local/apps/bash/logs/zookeeper.log 2>&1

    安裝配置kafka

    解壓安裝包

    tar -zxvf kafka_2.11-0.9.0.1.tgz -C /usr/local/apps/

    修改配置文件 config/server.properties

    socket.receive.buffer.bytes=102400# The maximum size of a request that the socket server will accept (protection against OOM) socket.request.max.bytes=104857600############################# Log Basics ############################## A comma seperated list of directories under which to store log files log.dirs=/usr/local/tmp/kafka-logs# The default number of log partitions per topic. More partitions allow greater # parallelism for consumption, but this will also result in more files across # the brokers. num.partitions=1# The number of threads per data directory to be used for log recovery at startup and flushing at shutdown. # This value is recommended to be increased for installations with data dirs located in RAID array. num.recovery.threads.per.data.dir=1############################# Log Flush Policy ############################## Messages are immediately written to the filesystem but by default we only fsync() to sync # the OS cache lazily. The following configurations control the flush of data to disk. # There are a few important trade-offs here: # 1. Durability: Unflushed data may be lost if you are not using replication. # 2. Latency: Very large flush intervals may lead to latency spikes when the flush does occur as there will be a lot of data to flush. # 3. Throughput: The flush is generally the most expensive operation, and a small flush interval may lead to exceessive seeks. # The settings below allow one to configure the flush policy to flush data after a period of time or # every N messages (or both). This can be done globally and overridden on a per-topic basis.# The number of messages to accept before forcing a flush of data to disk #log.flush.interval.messages=10000# The maximum amount of time a message can sit in a log before we force a flush #log.flush.interval.ms=1000############################# Log Retention Policy ############################## The following configurations control the disposal of log segments. The policy can # be set to delete segments after a period of time, or after a given size has accumulated. # A segment will be deleted whenever *either* of these criteria are met. Deletion always happens # from the end of the log.# The minimum age of a log file to be eligible for deletion log.retention.hours=168# A size-based retention policy for logs. Segments are pruned from the log as long as the remaining # segments don't drop below log.retention.bytes. #log.retention.bytes=1073741824# The maximum size of a log segment file. When this size is reached a new log segment will be created. log.segment.bytes=1073741824# The interval at which log segments are checked to see if they can be deleted according # to the retention policies log.retention.check.interval.ms=300000############################# Zookeeper ############################## Zookeeper connection string (see zookeeper docs for details). # This is a comma separated host:port pairs, each corresponding to a zk # server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002". # You can also append an optional chroot string to the urls to specify the # root directory for all kafka znodes. zookeeper.connect=192.168.1.1:2181# Timeout in ms for connecting to zookeeper zookeeper.connection.timeout.ms=6000

    啟動腳本 kafkaStart.sh

    #!/bin/bash nohup /usr/local/apps/kafka_2.11-0.9.0.1/bin/kafka-server-start.sh /usr/local/apps/kafka_2.11-0.9.0.1/config/server.properties > /usr/local/apps/bash/logs/kafka.log 2>&1 &

    安裝配置logstash

    解壓安裝包

    tar -zxvf logstash-2.3.1.tar.gz -C /usr/local/apps/

    創建配置文件 conf/logstash-es.conf

    #logstash configuration input {kafka {zk_connect => "192.168.1.1:2181"group_id => "logstash"topic_id => "test"reset_beginning => falseconsumer_threads => 5decorate_events => true}}filter{}output {elasticsearch {hosts => ["192.168.1.3:9200","192.168.1.4:9200"]index => "logstash-%{type}-%{+YYYY.MM.dd}"document_type => "%{type}"workers => 1flush_size => 20000idle_flush_time => 10template_overwrite => true}stdout {codec => rubydebug} }

    啟動腳本 kafkaStart.sh

    #!/bin/bash nohup /usr/local/apps/logstash-2.3.1/bin/logstash agent -f /usr/local/apps/logstash-2.3.1/conf/logstash-es.conf > /usr/local/apps/bash/logs/logstash.log 2>&1 &

    安裝配置elasticsearch

    解壓安裝包

    tar -zxvf elasticsearch-2.3.1.tar.gz -C /usr/local/apps/

    修改配置文件 config/elasticsearch.yml

    # ----------------------------------- Paths ------------------------------------ # # Path to directory where to store the data (separate multiple locations by comma): # # path.data: /path/to/data # # Path to log files: # # path.logs: /path/to/logs # # ----------------------------------- Memory ----------------------------------- # # Lock the memory on startup: # # bootstrap.mlockall: true # # Make sure that the `ES_HEAP_SIZE` environment variable is set to about half the memory # available on the system and that the owner of the process is allowed to use this limit. # # Elasticsearch performs poorly when the system is swapping the memory. # # ---------------------------------- Network ----------------------------------- # # Set the bind address to a specific IP (IPv4 or IPv6): # network.host:192.168.1.3 # # Set a custom port for HTTP: # http.port: 9200 # # For more information, see the documentation at: # <http://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-network.html> # # --------------------------------- Discovery ---------------------------------- # # Pass an initial list of hosts to perform discovery when new node is started: # The default list of hosts is ["127.0.0.1", "[::1]"] # discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.1.3", "192.168.1.4"] # # Prevent the "split brain" by configuring the majority of nodes (total number of nodes / 2 + 1): # # discovery.zen.minimum_master_nodes: 3 # # For more information, see the documentation at: # <http://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-discovery.html> # # ---------------------------------- Gateway ----------------------------------- # # Block initial recovery after a full cluster restart until N nodes are started: # # gateway.recover_after_nodes: 3 # # For more information, see the documentation at: # <http://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-gateway.html> # # ---------------------------------- Various ----------------------------------- # # Disable starting multiple nodes on a single system: # # node.max_local_storage_nodes: 1 # # Require explicit names when deleting indices: # # action.destructive_requires_name: true

    啟動腳本 esStart.sh

    #!/bin/bash nohup /usr/local/apps/elasticsearch-2.3.1/bin/elasticsearch > /usr/local/apps/bash/logs/es.log 2>&1 &

    安裝配置kibana

    解壓安裝包

    tar -zxvf kibana-4.5.0-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/apps/

    修改配置文件 config/kibana.yml

    # Kibana is served by a back end server. This controls which port to use. # server.port: 5601# The host to bind the server to. # server.host: "0.0.0.0"# If you are running kibana behind a proxy, and want to mount it at a path, # specify that path here. The basePath can't end in a slash. # server.basePath: ""# The maximum payload size in bytes on incoming server requests. # server.maxPayloadBytes: 1048576# The Elasticsearch instance to use for all your queries. elasticsearch.url: "http://192.168.1.3:9200"# preserve_elasticsearch_host true will send the hostname specified in `elasticsearch`. If you set it to false, # then the host you use to connect to *this* Kibana instance will be sent. # elasticsearch.preserveHost: true# Kibana uses an index in Elasticsearch to store saved searches, visualizations # and dashboards. It will create a new index if it doesn't already exist. # kibana.index: ".kibana"# The default application to load. # kibana.defaultAppId: "discover"# If your Elasticsearch is protected with basic auth, these are the user credentials # used by the Kibana server to perform maintenance on the kibana_index at startup. Your Kibana # users will still need to authenticate with Elasticsearch (which is proxied through # the Kibana server) # elasticsearch.username: "user" # elasticsearch.password: "pass"# SSL for outgoing requests from the Kibana Server to the browser (PEM formatted) # server.ssl.cert: /path/to/your/server.crt # server.ssl.key: /path/to/your/server.key# Optional setting to validate that your Elasticsearch backend uses the same key files (PEM formatted) # elasticsearch.ssl.cert: /path/to/your/client.crt # elasticsearch.ssl.key: /path/to/your/client.key# If you need to provide a CA certificate for your Elasticsearch instance, put # the path of the pem file here. # elasticsearch.ssl.ca: /path/to/your/CA.pem# Set to false to have a complete disregard for the validity of the SSL # certificate. # elasticsearch.ssl.verify: true# Time in milliseconds to wait for elasticsearch to respond to pings, defaults to # request_timeout setting # elasticsearch.pingTimeout: 1500# Time in milliseconds to wait for responses from the back end or elasticsearch. # This must be > 0 # elasticsearch.requestTimeout: 30000# Time in milliseconds for Elasticsearch to wait for responses from shards. # Set to 0 to disable. # elasticsearch.shardTimeout: 0# Time in milliseconds to wait for Elasticsearch at Kibana startup before retrying # elasticsearch.startupTimeout: 5000# Set the path to where you would like the process id file to be created. # pid.file: /var/run/kibana.pid# If you would like to send the log output to a file you can set the path below. # logging.dest: stdout# Set this to true to suppress all logging output. # logging.silent: false# Set this to true to suppress all logging output except for error messages. # logging.quiet: false# Set this to true to log all events, including system usage information and all requests. # logging.verbose: false

    啟動腳本 kibanaStart.sh

    #!/bin/bash nohup /usr/local/apps/kibana-4.5.0-linux-x64/bin/kibana > /usr/local/apps/bash/logs/kibana.log 2>&1 &

    來源:http://www.cnblogs.com/zengyiqun/p/5466109.html

    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的【ELK Stack】ELK+KafKa开发集群环境搭建的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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