1,Filebeat简介 Filebeat是一个使用Go语言实现的轻量型日志采集器.在微服务体系中他与微服务部署在一起收集微服务产生的日志并推送到ELK. 在我们的架构设计中Kafka负责微服务和ELK的分离,Filebeat负责收集微服务的日志并推送到Kafka中,如图: 2,Filebeat安装使用步骤 下载压缩包官网地址 https://www.elastic.co/cn/downloads/beats/filebeat 2.1 下载并解压Filebeat 在以上网址中下载和操作系统匹配的

# cat filebeat.yml filebeat.inputs: - type: log enabled: true tail_files: true paths: - /data/www.example.com_clb_log output.kafka: hosts: ["10.105.100.10:9092"] topic: "www.example.com"

  1,Filebeat简介 Filebeat是一个使用Go语言实现的轻量型日志采集器.在微服务体系中他与微服务部署在一起收集微服务产生的日志并推送到ELK. 在我们的架构设计中Kafka负责微服务和ELK的分离,Filebeat负责收集微服务的日志并推送到Kafka中,如图:

为了保证应用日志数据的传输安全,我们可以使用SSL相互身份验证来保护Filebeat和Logstash之间的连接. 这可以确保Filebeat仅将加密数据发送到受信任的Logstash服务器,并确保Logstash服务器仅从受信任的Filebeat客户端接收数据. 下面就讲述一下配置Filebeat与Logstash之间进行加密通信的方法.全文是在CentOS7上基于Elastic 7.5.0技术栈所验证的. 需要一个自签的CA证书,以及使用该CA证书签署的两份数据证书.一份是给Logstash

Flume 与 Kakfa结合例子(Kakfa 作为flume 的sink 输出到 Kafka topic) 进行准备工作: $sudo mkdir -p /flume/web_spooldir$sudo chmod a+w -R /flume 编辑 flume的配置文件: $ cat /home/tester/flafka/spooldir_kafka.conf # Name the components on this agentagent1.sources = weblogsrcagent

当使用较新版本SpringBoot时,对应的 kafka-client 版本也比较新,如果使用了 2.x 以上的 kafka-client ,并且配置了 kafka ssl 连接方式时,可能会报如下异常: javax.net.ssl.SSLException: Inbound closed before receiving peer's close_notify: possible truncation attack? ..... org.apache.kafka.common.errors.S

1.概述 最近有同学咨询说,Kafka的SSL安全认证如何安装与使用?今天笔者将通过以下几个方面来介绍Kafka的SSL: Kafka 权限介绍 Kafka SSL的安装与使用 Kafka Eagle中如何配置SSL? 2.内容 2.1 什么是Kafka权限认证? 在Kafka 0.9.0.0之后,Kafka社区增加了一系列的功能,其中包含对Kafka集群进行安全管控.支持的权限认证方式如下: Broker与Client之间的权限认证(例如Producer和Consumer).可以使用SSL或S

在上一篇文章中我实现了一个支持Debug.Info.Error等多个级别的日志库,并将日志写到了磁盘文件中,代码比较简单,适合练手.有兴趣的可以通过这个链接前往:https://github.com/bosima/ylog/releases/tag/v1.0.1 工程实践中,我们往往还需要对日志进行采集,将日志归集到一起,然后用于各种处理分析,比如生产环境上的错误分析.异常告警等等.在日志消息系统领域,Kafka久负盛名,这篇文章就以将日志发送到Kafka来实现日志的采集:同时考虑到日志分析时对

filebeat.prospectors: - type: log               #日志输出类型   enabled: true                                                              paths:                  #定义收集日志的目录      - /data/apps/logs/test1/*   fields:                 #自定义的两个字段,区分日志类型及host    

0x00 概述 filebeat非常轻量级,正常情况下占用的资源几乎都能忽略不计,但是部署后发现资源占用很大,所以怀疑是filebeat本身出了问题. 第一时间查看filebeat日志(默认路径/var/log/filebeat/filebeat,K8S需要在控制台实时查看pod的日志),发现有大量内容输出: 2019-03-20T08:55:02.198+0800 INFO kafka/log.go:53 producer/broker/544 starting up 2019-03-20T0

基本环境: filebeat版本:6.5.4 (Linux,x86-64) elasticsearch版本:6.54   (一)需求说明 在一台服务器上有多个日志需要使用filebeat日志收集到elasticsearch中,以便于查看.对于收集方法,主要有2种: 将同一台服务器上的日志收集到elasticsearch的同一个索引中,这种方式存在一个较大的问题,如果服务器上有多个业务在运行,产生了多个日志,那么将会被收集到elasticsearch的同一个索引中,如图1. 将同一台服务器上的日志

#!/bin/bash # 生成服务器keystore(密钥和证书)keytool -keystore server.keystore.jks -alias machine03.zheng.com -validity 365 -keyalg RSA -storepass leonzheng -keypass leonzheng -genkey -dname "C=CN,ST=FJ,L=FZ,O=LEON,OU=LEON,CN=ZHENG.COM"# 生成客户端keystore(密钥和证

cat /data/tomcat/conf/server.xml <Valve className="org.apache.catalina.valves.AccessLogValve" directory="logs" prefix="localhost_access_log" suffix=".txt" pattern="%h %l %u %t "%r" %s" /> &

1. flume安装 (1)下载:wget http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/flume-ng-1.6.0-cdh5.7.1.tar.gz (2)解压:tar zxvf flume-ng-1.6.0-cdh5.7.1.tar.gz (3)环境变量: export FLUME_HOME=/xxx/soft/apache-flume-1.6.0-cdh5.7.1-bin export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin source /e

gamelogs2kafka.conf input { file { codec => plain { charset => "UTF-8" } path => "/root/logserver/GameLog.txt" discover_interval => 5 start_position => "beginning" } } output { kafka { topic_id => "game

1:如果在一个Flume Agent中同时使用Kafka Source和Kafka Sink来处理events,便会遇到Kafka Topic覆盖问题,具体表现为,Kafka Source可以正常从指定的Topic中读取数据,但在Kafka Sink中配置的目标Topic不起作用,数据仍然会被写入到Source中指定的Topic中. 2:Kafka Topic覆盖问题解决方案,利用flume的拦截器 #拦截器处理,topic覆盖问题 agent_log.sources.kafka0.interc

之前有写过elasticsearch集群和elk集群的博客, 都是基于docker的,使用docker-compose进行编排(K8S暂未掌握) 三台服务器搭建es集群:https://www.cnblogs.com/lz0925/p/12011026.html 单机搭建elk集群:https://www.cnblogs.com/lz0925/p/12018209.html 本文较长,上述两个博文中的内容本文都会重新讲解,建议收藏后进行阅读.本文包含了ELK + kafka(zookeeper)

文章原文 ELK 架构介绍 集群服务版本 服务 版本 java 1.8.0_221 elasticsearch 7.10.1 filebeat 7.10.1 kibana 7.10.1 logstash 7.10.1 cerebro 0.9.2-1 kafka 2.12-2.3.0 zookeeper 3.5.6 服务器环境说明 IP地址 主机名 配置 角色 10.0.11.172 elk-master 4C16G es-master.kafka+zookeeper1 10.0.21.117 e

1. 写在前面 在大数据实时计算方向,天猫双11的实时交易额是最具权威性的,当然技术架构也是相当复杂的,不是本篇博客的简单实现,因为天猫双11的数据是多维度多系统,实时粒度更微小的.当然在技术的总体架构上是相近的,主要的组件都是用到大数据实时计算组件Flink(当然阿里是用了基于Flink深度定制和优化改装的Blink).下图是天猫双11实时交易额的大体架构模型及数据流向(参照https://baijiahao.baidu.com/s?id=1588506573420812062&wfr=spi

1. 了解各个组件的作用 Filebeat是一个日志文件托运工具,在你的服务器上安装客户端后,filebeat会监控日志目录或者指定的日志文件,追踪读取这些文件(追踪文件的变化,不停的读) Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据 Logstash是一根具备实时数据传输能力的管道,负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端:与此同时这根管道还可以让你根据自己的需求在中间加上滤网,Logstash提供里很多功能强大的滤网以满足你的各种应用场