背景：
最近線上上了ELK，但是只用了一台Redis在中間作為消息隊列，以減輕前端es集群的壓力，Redis的集群解決方案暫時沒有接觸過，並且Redis作為消息隊列並不是它的強項；所以最近將Redis換成了專業的消息信息發布訂閱系統Kafka, Kafka的更多介紹大家可以看這里：傳送門 ,關於ELK的知識網上有很多的哦， 此篇博客主要是總結一下目前線上這個平台的實施步驟，ELK是怎么跟Kafka結合起來的。好吧，動手！
ELK架構拓撲：
然而我這里的整個日志收集平台就是這樣的拓撲：
1，使用一台Nginx代理訪問kibana的請求;
2，兩台es組成es集群，並且在兩台es上面都安裝kibana;（以下對elasticsearch簡稱es）
3，中間三台服務器就是我的kafka(zookeeper)集群啦; 上面寫的消費者/生產者這是kafka(zookeeper)中的概念;
4，最后面的就是一大堆的生產服務器啦，上面使用的是logstash，當然除了logstash也可以使用其他的工具來收集你的應用程序的日志，例如：Flume，Scribe，Rsyslog，Scripts……
角色：
軟件選用：
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elasticsearch-1.7.3.tar.gz #這里需要說明一下，前幾天使用了最新的elasticsearch2.0，java-1.8.0報錯，目前未找到原因，故這里使用1.7.3版本
Logstash-2.0.0.tar.gz
kibana-4.1.2-linux-x64.tar.gz
以上軟件都可以從官網下載
:https://www.elastic.co/downloads
java-1.8.0，nginx采用yum安裝
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部署步驟：
1.ES集群安裝配置;
2.Logstash客戶端配置(直接寫入數據到ES集群，寫入系統messages日志);
3.Kafka(zookeeper)集群配置;(Logstash寫入數據到Kafka消息系統);
4.Kibana部署;
5.Nginx負載均衡Kibana請求;
6.案例：nginx日志收集以及MySQL慢日志收集;
7.Kibana報表基本使用;
ES集群安裝配置;
es1.example.com:
1.安裝java-1.8.0以及依賴包
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yum install -y epel-release
yum install -y java-1.8.0 git wget lrzsz
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2.獲取es軟件包
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wget https://download.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch/elasticsearch-1.7.3.tar.gz
tar -xf elasticsearch-1.7.3.tar.gz -C /usr/local
ln -sv /usr/local/elasticsearch-1.7.3 /usr/local/elasticsearch
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3.修改配置文件
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[root@es1 ~]# vim /usr/local/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
32 cluster.name: es-cluster #組播的名稱地址
40 node.name: "es-node1 " #節點名稱，不能和其他節點重復
47 node.master: true #節點能否被選舉為master
51 node.data: true #節點是否存儲數據
107 index.number_of_shards: 5 #索引分片的個數
111 index.number_of_replicas: 1 #分片的副本個數
145 path.conf: /usr/local/elasticsearch/config/ #配置文件的路徑
149 path.data: /data/es/data #數據目錄路徑
159 path.work: /data/es/worker #工作目錄路徑
163 path.logs: /usr/local/elasticsearch/logs/ #日志文件路徑
167 path.plugins: /data/es/plugins #插件路徑
184 bootstrap.mlockall: true #內存不向swap交換
232 http.enabled: true #啟用http
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4.創建相關目錄
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mkdir /data/es/{data,worker,plugins} -p
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5.獲取es服務管理腳本
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[root@es1 ~]# git clone https://github.com/elastic/elasticsearch-servicewrapper.git
[root@es1 ~]# mv elasticsearch-servicewrapper/service /usr/local/elasticsearch/bin/
[root@es1 ~]# /usr/local/elasticsearch/bin/service/elasticsearch install
Detected RHEL or Fedora:
Installing the Elasticsearch daemon..
[root@es1 ~]#
#這時就會在/etc/init.d/目錄下安裝上es的管理腳本啦
#修改其配置:
[root@es1 ~]#
set.default.ES_HOME=/usr/local/elasticsearch #安裝路徑
set.default.ES_HEAP_SIZE=1024 #jvm內存大小，根據實際環境調整即可
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6.啟動es ，並檢查其服務是否正常
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[root@es1 ~]# netstat -nlpt | grep -E "9200|"9300
tcp 0 0 0.0.0.0:9200 0.0.0.0:* LISTEN 1684/java
tcp 0 0 0.0.0.0:9300 0.0.0.0:* LISTEN 1684/java
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訪問http://192.168.2.18:9200/ 如果出現以下提示信息說明安裝配置完成啦，
7.es1節點好啦，我們直接把目錄復制到es2
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[root@es1 local]# scp -r elasticsearch-1.7.3 192.168.12.19:/usr/local/
[root@es2 local]# ln -sv elasticsearch-1.7.3 elasticsearch
[root@es2 local]# elasticsearch/bin/service/elasticsearch install
#es2只需要修改node.name即可，其他都與es1相同配置
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8.安裝es的管理插件
es官方提供一個用於管理es的插件，可清晰直觀看到es集群的狀態，以及對集群的操作管理，安裝方法如下：
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[root@es1 local]# /usr/local/elasticsearch/bin/plugin -i mobz/elasticsearch-head
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安裝好之后，訪問方式為： http://192.168.2.18:9200/_plugin/head，由於集群中現在暫時沒有數據，所以顯示為空,
此時，es集群的部署完成。
Logstash客戶端安裝配置;
在webserve1上面安裝Logstassh
1.downloads 軟件包 ，這里注意，Logstash是需要依賴java環境的，所以這里還是需要yum install -y java-1.8.0.
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[root@webserver1 ~]# wget https://download.elastic.co/logstash/logstash/logstash-2.0.0.tar.gz
[root@webserver1 ~]# tar -xf logstash-2.0.0.tar.gz -C /usr/local
[root@webserver1 ~]# cd /usr/local/
[root@webserver1 local]# ln -sv logstash-2.0.0 logstash
[root@webserver1 local]# mkdir logs etc
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2.提供logstash管理腳本，其中里面的配置路徑可根據實際情況修改
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#!/bin/bash
#chkconfig: 2345 55 24
#description: logstash service manager
#auto: Maoqiu Guo
FILE='/usr/local/logstash/etc/*.conf' #logstash配置文件
LOGBIN='/usr/local/logstash/bin/logstash agent --verbose --config' #指定logstash配置文件的命令
LOCK='/usr/local/logstash/locks' #用鎖文件配合服務啟動與關閉
LOGLOG='--log /usr/local/logstash/logs/stdou.log' #日志
START() {
if [ -f $LOCK ];then
echo -e "Logstash is already \033[32mrunning\033[0m, do nothing."
else
echo -e "Start logstash service.\033[32mdone\033[m"
nohup ${LOGBIN} ${FILE} ${LOGLOG} &
touch $LOCK
fi
}
STOP() {
if [ ! -f $LOCK ];then
echo -e "Logstash is already stop, do nothing."
else
echo -e "Stop logstash serivce \033[32mdone\033[m"
rm -rf $LOCK
ps -ef | grep logstash | grep -v "grep" | awk '{print $2}' | xargs kill -s 9 >/dev/null
fi
}
STATUS() {
ps aux | grep logstash | grep -v "grep" >/dev/null
if [ -f $LOCK ] && [ $? -eq 0 ]; then
echo -e "Logstash is: \033[32mrunning\033[0m..."
else
echo -e "Logstash is: \033[31mstopped\033[0m..."
fi
}
TEST(){
${LOGBIN} ${FILE} --configtest
}
case "$1" in
start)
START
;;
stop)
STOP
;;
status)
STATUS
;;
restart)
STOP
sleep 2
START
;;
test)
TEST
;;
*)
echo "Usage: /etc/init.d/logstash (test|start|stop|status|restart)"
;;
esac
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3.Logstash 向es集群寫數據
(1)編寫一個logstash配置文件
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[root@webserver1 etc]# cat logstash.conf
input { #數據的輸入從標准輸入
stdin {}
}
output { #數據的輸出我們指向了es集群
elasticsearch {
hosts => ["192.168.2.18:9200","192.168.2.19:9200"] ＃es主機的ip及端口
}
}
[root@webserver1 etc]#
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(2)檢查配置文件是否有語法錯
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[root@webserver1 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf --configtest --verbose
Configuration OK
[root@webserver1 etc]#
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(3)既然配置ok我們手動啟動它，然后寫點東西看能否寫到es
ok.上圖已經看到logstash已經可以正常的工作啦.
４.下面演示一下如何收集系統日志
將之前的配置文件修改如下所示內容，然后啟動logstash服務就可以在web頁面中看到messages的日志寫入es，並且創建了一條索引
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[root@webserver1 etc]# cat logstash.conf
input { #這里的輸入使用的文件，即日志文件messsages
file {
path => "/var/log/messages" ＃這是日志文件的絕對路徑
start_position => "beginning" ＃這個表示從messages的第一行讀取，即文件開始處
}
}
output { ＃輸出到es
elasticsearch {
hosts => ["192.168.2.18:9200","192.168.2.19:9200"]
index => "system-messages-%{+YYYY-MM}" ＃這里將按照這個索引格式來創建索引
}
}
[root@webserver1 etc]#
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啟動logstash后，我們來看head這個插件的web頁面
ok，系統日志我們已經成功的收集，並且已經寫入到es集群中，那上面的演示是logstash直接將日志寫入到es集群中的，這種場合我覺得如果量不是很大的話直接像上面已將將輸出output定義到es集群即可，如果量大的話需要加上消息隊列來緩解es集群的壓力。前面已經提到了我這邊之前使用的是單台redis作為消息隊列，但是redis不能作為list類型的集群，也就是redis單點的問題沒法解決，所以這里我選用了kafka ;下面就在三台server上面安裝kafka集群
Kafka集群安裝配置;
在搭建kafka集群時，需要提前安裝zookeeper集群，當然kafka已經自帶zookeeper程序只需要解壓並且安裝配置就行了
kafka1上面的配置：
1.獲取軟件包.官網：http://kafka.apache.org
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[root@kafka1 ~]# wget http://mirror.rise.ph/apache/kafka/0.8.2.1/kafka_2.11-0.8.2.1.tgz
[root@kafka1 ~]# tar -xf kafka_2.11-0.8.2.1.tgz -C /usr/local/
[root@kafka1 ~]# cd /usr/local/
[root@kafka1 local]# ln -sv kafka_2.11-0.8.2.1 kafka
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2.配置zookeeper集群，修改配置文件
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[root@kafka1 ~]# vim /usr/local/kafka/config/zookeeper.propertie
dataDir=/data/zookeeper
clienrtPort=2181
tickTime=2000
initLimit=20
syncLimit=10
server.2=192.168.2.22:2888:3888
server.3=192.168.2.23:2888:3888
server.4=192.168.2.24:2888:3888
＃說明：
tickTime: 這個時間是作為 Zookeeper 服務器之間或客戶端與服務器之間維持心跳的時間間隔，也就是每個 tickTime 時間就會發送一個心跳。
2888端口：表示的是這個服務器與集群中的 Leader 服務器交換信息的端口；
3888端口：表示的是萬一集群中的 Leader 服務器掛了，需要一個端口來重新進行選舉，選出一個新的 Leader，而這個端口就是用來執行選舉時服務器相互通信的端口。
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3.創建zookeeper所需要的目錄
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[root@kafka1 ~]# mkdir /data/zookeeper
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4.在/data/zookeeper目錄下創建myid文件，里面的內容為數字，用於標識主機，如果這個文件沒有的話，zookeeper是沒法啟動的哦
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[root@kafka1 ~]# echo 2 > /data/zookeeper/myid
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以上就是zookeeper集群的配置，下面等我配置好kafka之后直接復制到其他兩個節點即可
5.kafka配置
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[root@kafka1 ~]# vim /usr/local/kafka/config/server.properties
broker.id=2 ＃ 唯一，填數字，本文中分別為2/3/4
prot=9092 ＃ 這個broker監聽的端口
host.name=192.168.2.22 ＃ 唯一，填服務器IP
log.dir=/data/kafka-logs # 該目錄可以不用提前創建，在啟動時自己會創建
zookeeper.connect=192.168.2.22:2181,192.168.2.23:2181,192.168.2.24:2181 ＃這個就是zookeeper的ip及端口
num.partitions=16 # 需要配置較大 分片影響讀寫速度
log.dirs=/data/kafka-logs # 數據目錄也要單獨配置磁盤較大的地方
log.retention.hours=168 # 時間按需求保留過期時間 避免磁盤滿
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6.將kafka(zookeeper)的程序目錄全部拷貝至其他兩個節點
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[root@kafka1 ~]# scp -r /usr/local/kafka 192.168.2.23:/usr/local/
[root@kafka1 ~]# scp -r /usr/local/kafka 192.168.2.24:/usr/local/
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7.修改兩個借點的配置，注意這里除了以下兩點不同外，都是相同的配置
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（
1）zookeeper的配置
mkdir /data/zookeeper
echo "x" > /data/zookeeper/myid
（
2）kafka的配置
broker.id=2
host.name=192.168.2.22
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8.修改完畢配置之后我們就可以啟動了，這里先要啟動zookeeper集群，才能啟動kafka
我們按照順序來，kafka1 –> kafka2 –>kafka3
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[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/zookeeper-server-start.sh /usr/local/kafka/config/zookeeper.properties & #zookeeper啟動命令
[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/zookeeper-server-stop.sh #zookeeper停止的命令
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注意，如果zookeeper有問題 nohup的日志文件會非常大，把磁盤占滿，這個zookeeper服務可以通過自己些服務腳本來管理服務的啟動與關閉。
后面兩台執行相同操作，在啟動過程當中會出現以下報錯信息
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[2015-11-13 19:18:04,225] WARN Cannot open channel to 3 at election address /192.168.2.23:3888 (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager)
java.net.ConnectException: Connection refused
at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:350)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:206)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlainSocketImpl.java:188)
at java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:392)
at java.net.Socket.connect(Socket.java:589)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager.connectOne(QuorumCnxManager.java:368)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager.connectAll(QuorumCnxManager.java:402)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.FastLeaderElection.lookForLeader(FastLeaderElection.java:840)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeer.run(QuorumPeer.java:762)
[2015-11-13 19:18:04,232] WARN Cannot open channel to 4 at election address /192.168.2.24:3888 (org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager)
java.net.ConnectException: Connection refused
at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:350)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:206)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlainSocketImpl.java:188)
at java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:392)
at java.net.Socket.connect(Socket.java:589)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager.connectOne(QuorumCnxManager.java:368)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumCnxManager.connectAll(QuorumCnxManager.java:402)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.FastLeaderElection.lookForLeader(FastLeaderElection.java:840)
at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeer.run(QuorumPeer.java:762)
[2015-11-13 19:18:04,233] INFO Notification time out: 6400 (org.apache.zookeeper.server.quorum.FastLeaderElection)
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由於zookeeper集群在啟動的時候，每個結點都試圖去連接集群中的其它結點，先啟動的肯定連不上后面還沒啟動的，所以上面日志前面部分的異常是可以忽略的。通過后面部分可以看到，集群在選出一個Leader后，最后穩定了。
其他節點也可能會出現類似的情況，屬於正常。
9.zookeeper服務檢查
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[root@kafka1~]# netstat -nlpt | grep -E "2181|2888|3888"
tcp 0 0 192.168.2.24:3888 0.0.0.0:* LISTEN 1959/java
tcp 0 0 0.0.0.0:2181 0.0.0.0:* LISTEN 1959/java
[root@kafka2 ~]# netstat -nlpt | grep -E "2181|2888|3888"
tcp 0 0 192.168.2.23:3888 0.0.0.0:* LISTEN 1723/java
tcp 0 0 0.0.0.0:2181 0.0.0.0:* LISTEN 1723/java
[root@kafka3 ~]# netstat -nlpt | grep -E "2181|2888|3888"
tcp 0 0 192.168.2.24:3888 0.0.0.0:* LISTEN 950/java
tcp 0 0 0.0.0.0:2181 0.0.0.0:* LISTEN 950/java
tcp 0 0 192.168.2.24:2888 0.0.0.0:* LISTEN 950/java
#可以看出，如果哪台是Leader,那么它就擁有2888這個端口
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ok. 這時候zookeeper集群已經啟動起來了，下面啟動kafka，也是依次按照順序啟動
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[root@kafka1 ~]# nohup /usr/local/kafka/bin/kafka-server-start.sh /usr/local/kafka/config/server.properties & #kafka啟動的命令
[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-server-stop.sh #kafka停止的命令
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注意，跟zookeeper服務一樣，如果kafka有問題 nohup的日志文件會非常大,把磁盤占滿，這個kafka服務同樣可以通過自己些服務腳本來管理服務的啟動與關閉。
此時三台上面的zookeeper及kafka都已經啟動完畢，來檢測以下吧
(1)建立一個主題
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[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper localhost:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic summer
#注意：factor大小不能超過broker數
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(2)查看有哪些主題已經創建
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[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.2.22:2181 #列出集群中所有的topic
summer #已經創建成功
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(3)查看summer這個主題的詳情
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[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.2.22:2181 --topic summer
Topic:summer PartitionCount:1 ReplicationFactor:3 Configs:
Topic: summer Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 2,4,3 Isr: 2,4,3
#主題名稱：summer
#Partition:只有一個，從0開始
#leader ：id為2的broker
#Replicas 副本存在於broker id為2,3,4的上面
#Isr:活躍狀態的broker
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(4)發送消息，這里使用的是生產者角色
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[root@kafka1 ~]# /bin/bash /usr/local/kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 192.168.2.22:9092 --topic summer
This is a messages
welcome to kafka
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(5)接收消息，這里使用的是消費者角色
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[root@kafka2 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 192.168.2.24:2181 --topic summer --from-beginning
This is a messages
welcome to kafka
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如果能夠像上面一樣能夠接收到生產者發過來的消息，那說明基於kafka的zookeeper集群就成功啦。
10，下面我們將webserver1上面的logstash的輸出改到kafka上面，將數據寫入到kafka中
(1)修改webserver1上面的logstash配置，如下所示：各個參數可以到官網查詢.
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root@webserver1 etc]# cat logstash.conf
input { #這里的輸入還是定義的是從日志文件輸入
file {
type => "system-message"
path => "/var/log/messages"
start_position => "beginning"
}
}
output {
#stdout { codec => rubydebug } #這是標准輸出到終端，可以用於調試看有沒有輸出，注意輸出的方向可以有多個
kafka { #輸出到kafka
bootstrap_servers => "192.168.2.22:9092,192.168.2.23:9092,192.168.2.24:9092" #他們就是生產者
topic_id => "system-messages" #這個將作為主題的名稱，將會自動創建
compression_type => "snappy" #壓縮類型
}
}
[root@webserver1 etc]#
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(2)配置檢測
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[root@webserver1 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf --configtest --verbose
Configuration OK
[root@webserver1 etc]#
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(2)啟動Logstash，這里我直接在命令行執行即可
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[root@webserver1 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf
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(3)驗證數據是否寫入到kafka，這里我們檢查是否生成了一個叫system-messages的主題
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[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper 192.168.2.22:2181
summer
system-messages #可以看到這個主題已經生成了
#再看看這個主題的詳情:
[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.2.22:2181 --topic system-messages
Topic:system-messages PartitionCount:16 ReplicationFactor:1 Configs:
Topic: system-messages Partition: 0 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
Topic: system-messages Partition: 1 Leader: 3 Replicas: 3 Isr: 3
Topic: system-messages Partition: 2 Leader: 4 Replicas: 4 Isr: 4
Topic: system-messages Partition: 3 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
Topic: system-messages Partition: 4 Leader: 3 Replicas: 3 Isr: 3
Topic: system-messages Partition: 5 Leader: 4 Replicas: 4 Isr: 4
Topic: system-messages Partition: 6 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
Topic: system-messages Partition: 7 Leader: 3 Replicas: 3 Isr: 3
Topic: system-messages Partition: 8 Leader: 4 Replicas: 4 Isr: 4
Topic: system-messages Partition: 9 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
Topic: system-messages Partition: 10 Leader: 3 Replicas: 3 Isr: 3
Topic: system-messages Partition: 11 Leader: 4 Replicas: 4 Isr: 4
Topic: system-messages Partition: 12 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
Topic: system-messages Partition: 13 Leader: 3 Replicas: 3 Isr: 3
Topic: system-messages Partition: 14 Leader: 4 Replicas: 4 Isr: 4
Topic: system-messages Partition: 15 Leader: 2 Replicas: 2 Isr: 2
[root@kafka1 ~]#
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可以看出，這個主題生成了16個分區，每個分區都有對應自己的Leader，但是我想要有10個分區，3個副本如何辦？還是跟我們上面一樣命令行來創建主題就行，當然對於logstash輸出的我們也可以提前先定義主題，然后啟動logstash 直接往定義好的主題寫數據就行啦，命令如下：
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[root@kafka1 ~]# /usr/local/kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.2.22:2181 --replication-factor 3 --partitions 10 --topic TOPIC_NAME
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好了，我們將logstash收集到的數據寫入到了kafka中了，在實驗過程中我使用while腳本測試了如果不斷的往kafka寫數據的同時停掉兩個節點，數據寫入沒有任何問題。
那如何將數據從kafka中讀取然后給我們的es集群呢？那下面我們在kafka集群上安裝Logstash，安裝步驟不再贅述；三台上面的logstash 的配置如下，作用是將kafka集群的數據讀取然后轉交給es集群，這里為了測試我讓他新建一個索引文件，注意這里的輸入日志還是messages，主題名稱還是“system-messages”
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[root@kafka1 etc]# more logstash.conf
input {
kafka {
zk_connect => "192.168.2.22:2181,192.168.2.23:2181,192.168.2.24:2181" #消費者們
topic_id => "system-messages"
codec => plain
reset_beginning => false
consumer_threads => 5
decorate_events => true
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["192.168.2.18:9200","192.168.2.19:9200"]
index => "test-system-messages-%{+YYYY-MM}" #為了區分之前實驗，我這里新生成的所以名字為“test-system-messages-%{+YYYY-MM}”
}
}
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在三台kafka上面啟動Logstash，注意我這里是在命令行啟動的；
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[root@kafka1 etc]# pwd
/usr/local/logstash/etc
[root@kafka1 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf
[root@kafka2 etc]# pwd
/usr/local/logstash/etc
[root@kafka2 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf
[root@kafka3 etc]# pwd
/usr/local/logstash/etc
[root@kafka3 etc]# /usr/local/logstash/bin/logstash -f logstash.conf
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在webserver1上寫入測試內容，即webserver1上面利用message這個文件來測試，我先將其清空，然后啟動
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[root@webserver1 etc]# >/var/log/messages
[root@webserver1 etc]# echo "我將通過kafka集群達到es集群哦^0^" >> /var/log/messages
#啟動logstash,讓其讀取messages中的內容
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下圖為我在客戶端寫入到kafka集群的同時也將其輸入到終端，這里寫入了三條內容
而下面三張圖側可以看出，三台Logstash 很平均的從kafka集群當中讀取出來了日志內容
再來看看我們的es管理界面
ok ,看到了吧，
流程差不多就是下面 醬紫咯
由於篇幅較長，我將
4.Kibana部署;
5.Nginx負載均衡Kibana請求;
6.案例：nginx日志收集以及MySQL慢日志收集;
7.Kibana報表基本使用;
放到下一篇博客。
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分享到：
[root@es1 ~]#
set.default.ES_HOME=/usr/local/elasticsearch #安裝路徑
set.default.ES_HEAP_SIZE=1024 #jvm內存大小，根據實際環境調整即可
您好，請問這個設置是在哪個文件里面？ 謝謝！
你好，這個是在elasticsearch服務管理這個插件中配置的，但是目前這個項目已經廢棄了；
具體你參考這里；https://github.com/elastic/elasticsearch-servicewrapper
新版的elasticsearch不在支持這個插件。
新版本如果你要配置這些參數可以配置elasticsearch.yml就行了，這是官方配置說明
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/setup-configuration.html
表哥大神，已進入膜拜狀態，
表弟？