环境介绍
（2）ELK-5.2.0-linux-x64
（3）filebeat-6.2.3-linux-x86
（4） jdk-8u141-linux-x64
（5）kafka_2.11-2.2.1
注：ELK一定要用同一个版本，不同版本之间会有各种各样的坑。其他软件可以使用不同版本。在这里，我分享了ELK的版本，其他的大家用自己的也行。这里给你们分享一个时空穿梭器：https://download.csdn.net/download/D_Janrry/12409286
拓扑图
架构解读: (整个架构从左到右，总共分为5层)
第一层、数据采集层
最左边的是业务服务器集群，上面安装了filebeat做日志采集，同时把采集的日志分别发送给两个logstash服务。
第二层、数据处理层，数据缓存层
logstash服务把接受到的日志经过格式处理，转存到本地的kafka + zookeeper集群中。
第三层、数据转发层
这个单独的Logstash节点会实时去kafka+zookeeper集群拉数据，转发至ES集群上。
第四层、数据持久化存储
ES集群会把收到的数据，写磁盘，建索引库。
第五层、数据检索，数据展示
ES Master + Kibana 主要协调ES集群，处理数据检索请求，数据展示。
环境初始化
1.节点规划
因为虚拟机有限，我就只能在一台机器上部署所有软件了。当然，两台、三台、四台、五台都可以。
2.配置主机名
hostnamectl set-hostname bigdata1
su -l
….
3 .处理防火墙
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
sed -i ‘s/SELINUX=enforcing/SELINUX=disabled/g’ /etc/selinux/config
setenforce 0
4.同步时钟源
yum install ntpdate ntp -y
ntpdate cn.pool.ntp.org
hwclock –systohc
5.安装常用软件
yum install net-tools bash-completion wget vim -y
6.JDK安装
安装过于简单，咱们就跳过去了，相信大家都会
以上步骤三个节点都需要完成。
ELK安装
1.ES安装
其实本实验最难安装的就是es，因为他要放加入一个head插件，Elasticsearch5.x版本以后，head插件已经是一个独立的Web App了，所以不需要和Elasticsearch进行集成。所以版本老的可能安装时候有点费劲。
我有发表过一篇文章关于安装目前最新的es-7.6.2版本以及插件的安装，坑我已经填平了。时空穿梭器：https://blog.csdn.net/D_Janrry/article/details/105461236
但是，我介意大家不要安装最新的，最新的确实很牛*，但是坑太多，最后和logstash兼容的时候，显示获取不到es的镜像，无法兼容。
6.6.2版本也是无法兼容。
6.6.1版本可以兼容，ELK可以实现。但是，最后进行传送日志的时候，它的logstash不支持打开多个.conf文件。
看到这里，各位能想象到我一次次崩溃的心情吗？反正很烦很烦，坑贼多。所以，就放弃了。如果要做，就用5.2.0版本吧。对照着7.6.2就可以安装好，祝各位好运。
2.Logstash安装
Logstash事件处理有三个阶段: inputs -→filters→outputs。是一个接收, 处理，转发日志的工具。
支持系统日志，webserver日志，错误日志，应用日志，总之包括所有可以抛出来的日志类型。
解压安装就好了，其实可以不做修改。这里我是修改了。接着往下看
[root@bigdata1 logstash]# pwd
/data/program/software/logstash
[root@bigdata1 logstash]# mkdir conf.d //配置文件的目录
[root@bigdata1 config]# pwd
/data/program/software/logstash/config
[root@bigdata1 config]# vim logstash.yml
3.Kibana安装
安装，省略，因为安装大家都会对吧，过于简单重复，咱们就不细讲了
安装好后，修改配置文件
[root@bigdata1 config]# pwd
/data/program/software/kibana/config
[root@bigdata1 config]# vim kibana.yml
server.port: 5601
server.host: “0.0.0.0”
elasticsearch.url: “http://192.168.239.7:9200”
kibana.index: “.kibana”
使用浏览器打开 http://192.168.239.7:5601
证明安装成功了。
Filebeat安装
filebeat.prospectors: //文件探测器
– type: log //探测类型，日志文件
enabled: false //这里一定要改成false，不然日志发送不出去
paths: //路径
– /var/log/*.log //注意，通配符*的存在使得相同目录结构的工程日志都会被收集到
如图1所示：
这里默认对接的是es，需修改为logstash。// 意思就是日志收集到后，交给了logstash。
注意：以上服务全部安装在bigdata1上，但是，es、kafka+zookeeper集群是要安装在三个节点上的。
kafka+zookeeper安装
1.zookeeper配置
我们知道kafak集群依赖zookeeper。其实在kafka程序包中已经包含了zookeeper。鉴于不同版本之间的问题，建议使用kafka的内嵌的zookeeper.
为什么呢？因为我又踩坑了，但是这个是对于电脑而言的，我的电脑另外安装zookeeper，最后在消费者那里接收不到生产者的消息。所以我就用了kafka的内嵌的zookeeper.
其配置如下:
[root@bigdata2 config]# pwd
/data/program/software/kafka/config
[root@bigdata2 config]# vim zookeeper.properties
三个节点相同的操作。
注：如果你是外部安装了zookeeper出现我上述说的问题才来在用kafka内嵌的zookeeper，一定要把之前的zookeeper关闭。
2.kafka配置
[root@bigdata2 config]# pwd
/data/program/software/kafka/config
[root@bigdata2 config]# vim server.properties
broker.id=1
listeners=PLAINTEXT://bigdata1:9092
log.dirs=/var/kafka
zookeeper.connect=bigdata1:2181,bigdata2:2181,bigdata3:2181
将配置文件利用scp技术传送给另外两个节点，只需要修改broker.id的值为2、3，因为bigdata2和bigdata3上的kafka应用是直接复制过来的,所以需要将logs目录下的内容清空。
[root@bigdata2 kafka]# pwd
/data/program/software/kafka
[root@bigdata2 kafka]# ls
bin config libs LICENSE logs NOTICE site-docs
[root@bigdata2 kafka]# cd logs
[root@bigdata2 logs]# rm -rf ./*
到此，服务部署就全部完成了。接下来，实现各个服务之间的协同工作。
日志收集分析
如果前面的流程图大家还一头雾水，那我简单的再说一下，工作流程：
filebeat的配置文件中写了你要分析哪个目录下的日志，那么filebeat工作开始后，就会去对应目录收集日志。收集到以后，交给logstash，这就是前面设置它的流向的原因。如图1所示
logstash的conf.d下配置一个用于接收filebeat日志消息的文件，并将日志发送到kafka+zookeeper集群（也就是消息队列），如图2所示。kafka+zookeeper集群接收到以后，再配置一个从kafka+zookeeper集群转发到es集群的文件，如图3所示。
es集群接收到以后，再发送到kibana。最终在web界面提现出来，如图4、图5所示。
1.部署logstash+kafka+zookeeper
[root@bigdata1 conf.d]# vim filebeat_to_logstash.conf
input {
beat {
port => 5044
}
}
output{
kafka{
bootstrap_servers => “192.168.239.8:9092,192.168.239.9:9092”
topic_id => “ecplogs”
}
}
如图所示：
[root@bigdata1 conf.d]# vim logstash_to_elasticsearch.conf
input {
kafka{
bootstrap_servers => “192.168.239.8:9092,192.168.239.9:9092”
topic_id => “ecplogs”
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => [“192.168.239.8:9200″,”192.168.239.9:9200”]
index => “ecp-log-%{+YYYY.MM.dd}”
}
}
如图所示：
2.各环节服务启动与数据追踪
启动所有对应软件，值得提醒的是：filebeat启动时，需要安装一个软件：
（1）启动zookeeper+kafka
略。。。
（2）启动logstash接收日志
略。。。就是filebeat_to_logstash.conf文件
（3）在kafka终端上进行日志消费测试
[root@bigdata1 bin]# /data/program/software/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh –bootstrap-server 192.168.239.8:9092 –topic ecplogs –from-beginning
//这里的ecologs就是logstash文件中的 topic_id 的值，一定要对应上
日志如图所示：
因此，在最后kibana上的日志内容要和此处的一致。
（4）打开logstash转发
略。。。就是 logstash_to_elasticsearch.conf 文件
（5）es上测试结果
如图所示：
（6）将数据呈现在kibana上
可以看到这里的收集的日志和kafka上收集到的一致，证明日志收集成功