kafka出现接收不到filebeat数据,最后发现版本兼容问题 filebeat换成  filebeat-7.4.2-linux-x86_64 kafka是docker-compose启动的,版本是kafka_2.12-2.3.0 filebeat配置 filebeat.inputs: - type: log enabled: true paths: - /opt/logs/debug.log #日志路径 output.kafka: hosts: ["10.238.2.228:9092&quo

系统:centos 6.5 JDK:1.8 Elasticsearch-6.0.0Logstash-6.0.0kibana-6.0.0zookeeper-3.5.3kafka_2.12-1.0.0filebeat-6.0.0 wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-6.0.0-linux-x86_64.tar.gz wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/kafk

打开filebeat客户端所在机器C:\Windows\System32\drivers\etc目录,找到hosts文件 以记事本形式打开,在底部追加 “IP 主机名” 即可

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

前言 Elastic Stack 提供 Beats 和 Logstash 套件来采集任何来源.任何格式的数据.其实Beats 和 Logstash的功能差不多,都能够与 Elasticsearch 产生协同作用,而且 logstash比filebeat功能更强大一点,2个都使用是因为:Beats 是一个轻量级的采集器,支持从边缘机器向 Logstash 和 Elasticsearch 发送数据.考虑到 Logstash 占用系 统资源较多,我们采用 Filebeat 来作为我们的日志采集器.并且

filebeat端配置 #----------------------------- Kafka output -------------------------------- output.kafka: # initial brokers for reading cluster metadata hosts: ["10.88.128.88:9092"] version: "0.8.2" topic: 'abc' #partition.round_robin: #

Zookeeper.Kafka集群与Filebeat+Kafka+ELK架构 目录 Zookeeper.Kafka集群与Filebeat+Kafka+ELK架构 一.Zookeeper 1. Zookeeper定义 2. Zookeeper工作机制 3. Zookeeper特点 4. Zookeeper数据结构 5. Zookeeper应用场景 5.1 统一命名服务 5.2 统一配置管理 5.3 统一集群管理 5.4 服务器动态上下线 5.5 软负载均衡 6. Zookeeper 选举机制 6.

ELK集群在大规模的日志收集中面临着数据量大,收集不及时,或宕机的风险,可以选择单节点的redis,但是相比redis,kafka集群高可用的特性,更优,下面来配置kafka集群配置elk作为缓存的方法. kafka集群的安装配置 一. 初始环境准备 1.服务器准备 主机 地址 db01 10.0.0.200 db02 10.0.0.201 db03 10.0.0.202 # cat /etc/redhat-release #这里我使用的是centos7.6的系统 CentOS Linux re

之前的流程是:filebeat,redis,logstash,elasticsearch 现在的流程是:filebeat,Kafka(zookeeper),logstash,elasticsearch zookeeper集群,使用ZK UI提供的web界面 kafka集群,使用的是kafka eagle提供的web界面 filebeat.yml # 其他的配置保持不变 # 之前是输出到redis #output.redis: # hosts: ["172.17.107.187:6370"

本文的内容 如何用filebeat kafka es做一个好用,好管理的日志收集工具 放弃logstash,使用elastic pipeline gunicron日志格式与filebeat/es配置 flask日志格式与异常日志采集与filebeat/es配置 以上的配置 概况 我有一个HTTP请求,经过的路径为 Gateway(kong)-->WebContainer(gunicorn)-->WebApp(flask) 我准备以下流向处理我的日志 file --> filebeat -

ELK从5.6.3升级到6.3.0总结 由于6.3.0默认有es的监控功能,并且我们现在es总是有各种问题,原有的es开源插件head和HQ的监控都不够详细,所以决定升级es集群.我们目前es有5个node.我们的数据流向是filebeat logstash kafka logstash elasticsearch grafana elasticsearch 升级总结 安装总结 由于各种配置文件问题,直接rpm -e elasticsearch, 然后安装6.3.0的es,/etc/elasti

logstash配置 http.host: xpack.monitoring.enabled: true xpack.monitoring.elasticsearch.username:"logstash_system" xpack.monitoring.elasticsearch.password:"mPpO8ceIo14Z7k0ZQIHJ" xpack.monitoring.elasticsearch.hosts: ["http://localhost

一.安装elasticsearch 官网:https://www.elastic.co/guide/index.html https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/2.3/index.html 1)环境准备 [root@k8s6 ~]# java -version openjdk version "1.8.0_201" OpenJDK Runtime Environment (build 1.8.0_201-b09)

本篇主要讲工作中的真实经历,我们怎么打造亿级日志平台,同时手把手教大家建立起这样一套亿级 ELK 系统.日志平台具体发展历程可以参考上篇 「从 ELK 到 EFK 演进」 废话不多说,老司机们座好了,我们准备发车了~~~ 整体架构 整体架构主要分为 4 个模块,分别提供不同的功能 Filebeat:轻量级数据收集引擎.基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来.换句话说:Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder,也会是 ELK Stack 在 Agent

前言 自己最近在负责elk的工作,在这里想写一个总结,把好多遇到的问题啥的,都写一下,也做个笔记, 目录 环境介绍 kafka,zookeeper安装 logstash安装 elasticsearch安装 lucene语法 kafka使用 elasticsearch插件安装 elasticsearch常用操作 环境介绍 这次部署ELK还有filebeat都是5.6.3版本,整体数据流是filebeat logstash kafka logstash elasticsearch grafana(k

1. 安装  logstash 安装过程很简单,直接参照官方文档: https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/installing-logstash.html # rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch # vim /etc/yum.repos.d/logstash.repo [logstash-6.x] name=Elastic repository

场景: 1) datasource->logstash->elasticsearch->kibana 2) datasource->filebeat->logstash-> elasticsearch->kibana 3) datasource->filebeat->logstash->redis/kafka->logstash-> elasticsearch->kibana 4) kafka->logstash->

笔者所在的技术团队负责了数十个项目的开发和维护工作,每个项目都至少有dev.qa.hidden.product四个环境,数百台机器,在各个系统之间疲于奔命,解决各种琐碎的问题,如何从这些琐碎的事情中解放出来?devops成了我们不二的选择. 文章是基于目前的环境和团队规模做的devops实践总结,方案简单易懂,容易落地且效果显著. 实现方法 先来看下流程图: 工程师本地开发,开发完成后提交代码到代码仓库,[自动]触发jenkins进行持续集成与部署,部署完成会收到结果邮件.项目运行过程中可通过日

本文翻译自官网:Connect to External Systems  https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.9/dev/table/connect.html Flink Table Api & SQL 翻译目录 注:本文对应代码段为多种格式,影响文章篇幅,所以只选取其中一种类似列入,全部内容见官网对应页面 Flink 的 Table API 和 SQL 程序可以连接到其他外部系统,以读取和写入批处理表和流式表.表源

 logstash pipeline 包含两个必须的元素:input和output,和一个可选元素:filter. 从input读取事件源,(经过filter解析和处理之后),从output输出到目标存储库(elasticsearch或其他). 在生产环境使用logstash,一般使用都将配置写入文件里面,然后启动logstash. 具体参照官网:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/7.1/index.html 处理nginx日志 # vim ngi