ELK windows下部署測試

本文轉載自查看原文 2019-04-12 11:07 886 ELK

操作系統

win7 (當時想在linux下部署,虛擬內存過小，轉而在windows下)

版本說明

elasticsearch-6.6.2 （elasticsearch-head-master插件）

logstash-6.6.2

kibana-6.6.2-windows-x86_64

流程(最簡單流程如下，后期可以讓logstash 存在kafka redis中)

logstash采集日志------->elasticsearch中<--------kibana讀取數據在展顯。

部署

本次測試為單機部署,主要目地測試功能的使用。本次下載的安裝包為二進制

Elasticsearch是java程序，而且要跑在jdk1.8版本以上

安裝Elasticsearch

修改Elasticsearch配置文件

D:\install\elk\elasticsearch-6.6.2\config\elasticsearch.yml

cluster.name: mrice   #配置集群名，兩台服務器名保持一致

node.name: xgwang   # 配置單一節點名稱，每個節點唯一標識

path.data: D:\install\elk\elasticsearch-6.6.2\data  # data存儲路徑

path.logs: D:\install\elk\elasticsearch-6.6.2\logs  #log存儲路徑

bootstrap.memory_lock: true  # 鎖住內存，不被使用到交換分區去

network.host: 0.0.0.0  # 監聽地址

http.port: 9200  # 監聽端口

http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

開戶啟動Elasticsearch服務

以上啟動完畢

訪問Elasticsearch

http://192.168.1.141:9200/

安裝Elasticsearch-head插件

elasticsearch-head是用於瀏覽Elasticsearch集群並與其進行交互的Web前端。也就是用於顯示集群節點和數據信息。

Elasticsearch 5及以上版本（可自行研究）中的head插件已經不通過elasticsearch-plugin 來進行安裝，已經成為了一個獨立的服務，需要單獨進行安裝

· cd elasticsearch-head

· npm install

· npm run start

· open http://localhost:9100/

2. config/elasticsearch.yml 文件，在文件最好添加下面兩條：

http.cors.enabled: true

http.cors.allow-origin: "*"

注：一般windows下沒有curl,下載安裝 curl-7.64.1-win64-mingw，配置好環境變量.這樣就可以使用npm

以上Elasticsearch安裝完畢。

Logstash安裝配置

解壓安裝包logstash-6.6.2

注：目錄不可以有中文

這時報錯：no implicit conversion from nil to integer

logstash -e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'

信息報出：'Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}'

表示啟動成功，說明安裝成功。

若報錯:"ERROR: Unknown command '{'"

應該是win字符集的問題，修改單引號為雙引號嘗試

logstash -e "input { stdin { } } output { stdout {} }"

logstash.conf 測試例子

input { 
file { 
path => ["D:/install/elk/name.csv"]
start_position => "beginning" 
codec=> plain{
            charset=>"GBK"
        }

output {
elasticsearch {
hosts => ["localhost:9200"]
index => "user-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}

執行:

logstash -f D:\logstash\logstash-6.6.2\config\logstash.conf

然后在Elasticsearch 上就可以看到了