“Python消费Kafka数据到ElasticSearch代替Logstash”的版本间的差异
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./kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic xxxxxxxx //生产数据 | ./kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic xxxxxxxx //生产数据 | ||
./kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list master:9092 --topic javadaemon --time -1 //查看topic对应的消息数量 | ./kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list master:9092 --topic javadaemon --time -1 //查看topic对应的消息数量 | ||
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+ | 我们创建一个topic命名为javadaemon 用于后续测试 | ||
+ | ./kafka-topics.sh --create --zookeeper master:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic javadaemon | ||
+ | 查看是否创建成功: | ||
+ | ./kafka-topics.sh --list --zookeeper master:2181 | ||
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+ | '''Filebeat的安装和配置''' | ||
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+ | 因为之前ElasticSearch采用的是7.3.0的版本,那么其他Elastic 家族的其他组件要一致。所以Filbeat也是7.3.0。 | ||
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+ | mkdir /opt/tools/ | ||
+ | cd /opt/tools | ||
+ | wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.3.0-linux-x86_64.tar.gz //运行wget下载速度太慢,可以使用迅雷下载完成后,xftp上传到linux | ||
+ | tar xzf filebeat-7.3.0-linux-x86_64.tar.gz | ||
+ | mv filebeat-7.3.0-linux-x86_64 /opt/application/elk/ | ||
+ | 创建日志目录 | ||
+ | mkdir -p /home/data/filebeat/logs | ||
+ | 创建filbeat配置文件目录 | ||
+ | mkdir /home/data/filebeat/conf.d/ | ||
+ | 创建配置文件 | ||
+ | touch /home/data/filebeat/conf.d/daemon.yml | ||
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+ | '''Filebeat配置:''' | ||
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+ | 采集日志手机到Kafka, 我们首先配置filebeat.yml | ||
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+ | 打开filebeat.yml配置文件 添加如下配置 | ||
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+ | #输出到Kafka | ||
+ | output.kafka: | ||
+ | hosts: ["master:9092"] | ||
+ | topic: 'javadaemon' | ||
+ | compression: gzip | ||
+ | partition.round_robin: | ||
+ | reachable_only: false | ||
+ | required_acks: 1 | ||
+ | max_message_bytes: 1000000 | ||
+ | worker: 3 | ||
+ | bulk_max_size: 10240 | ||
+ | version: 2.0.0 | ||
+ | #日志配置 | ||
+ | logging.level: info | ||
+ | logging.to_files: true | ||
+ | logging.files: | ||
+ | path: /home/data/filebeat/logs/ | ||
+ | name: filebeat | ||
+ | keepfiles: 7 | ||
+ | permissions: 0644 | ||
+ | #采集配置导入 | ||
+ | filebeat.config.inputs: | ||
+ | enabled: true | ||
+ | path: /home/data/filebeat/conf.d/*.yml #这个路径就是采集日志配置文件 | ||
+ | |||
+ | |||
+ | vi /home/data/filebeat/conf.d/daemon.yml | ||
+ | |||
+ | - type: log | ||
+ | paths: | ||
+ | - /home/data/logs/*/*.log | ||
+ | exclude_files: ['\.gz$','\.access\.log.*','.*debug.*','.*multiline.*'] | ||
+ | fields: | ||
+ | type: daemon | ||
+ | topic: javadaemon | ||
+ | fields_under_root: true | ||
+ | tail_files: false | ||
+ | ignore_older: 5m | ||
+ | scan_frequency: 1s | ||
+ | processors: | ||
+ | - drop_fields: | ||
+ | fields: ['input','offset','prospector'] | ||
+ | |||
+ | |||
+ | '''启动Filebeat''' |
2020年8月16日 (日) 10:09的版本
Python消费Kafka数据到ElasticSearch代替Logstash
ElasticSearch介绍
Elasticsearch是-个开源的分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,它的底层是开源库Apache Lucene。
Lucene可以说是当下最先进、高性能、全功能的搜索|擎库一无论是开源还是私有,但它也仅仅只是一个库。为了充分发挥其功能,你需要使用Java并将Lucene直接集成到应用程序中。更糟糕的是 ,您可能需要获得信息检索学位才能了解其工作原理,因为Lucene非常复杂。
为了解决Lucene使用时的繁复性,于是Elasticsearch便应运而生。它使用Java编写,内部采用Lucene做索引与搜索,但是它的目标是使全文检索变得更简单,简单来说,就是对Lucene做了一层封装,它提供了一套简单-致的RESTful API来帮助我们实现存储和检索。
当然,Elasticsearch 不仅仅是Lucene,且也不仅仅只是一个全文搜索引擎。它可
ELK日志系统改进之ELFK
因为我们的主要业务的开发语言是PHP,PHP产生的日志并不多,但是PHP毕竟是解释性的语言,运行效率并不高,但是我们公司业务并发却非常高。并发至少有10万以上。
有些业务是Java,比如位置上报的业务,微服务也是公司自己开发的,可能是框架也不完善,不像Spring Boot哪样成熟,打出的日志特别多,-个Java的微服务每天就要产生就几个T的数据。有些微服务的日志还是info级别的。
随着时间的积累,公司的业务系统每天产生至少5个T的日志,日志已经有肌百T以及有PB级别的日志量了。
同时大数据部门]也是查ElasticSearch集群的接口,导致ElasticSearch的压力特别大。这样导致有时候查询历史日志会很慢,如果在业务的高峰期,如果ElasticSearch的压励过大的话, Logstash送给ElasticSearch的数据会无响应,所以会有丢数据的风险目前采用的Filbeat + Logstash+ ElasticSearch+ Kibana的架构已经无法满足需求了。
于是我们想到使用MQ进行缓冲,消息队列进行缓冲那应该选哪个产品了,消息中间件考虑的几个软件有Redis, Rabitmq, ActiveMq, Kafka等 ,对于这几个的考虑我们毫不犹豫地选择了Kafka,因为Kafak的吞吐量此其他都高,Kafka性能远超过 ActiveMQ、RabbitMQ等
实验环境介绍
操作系统:CentOS7.6 ES版本:7.3.0 filebat版本:7.3.0 Kafka版本:2.0.0 日志路径:/home/data/logs
Kafka安装配置:
因为Kafka是依赖Java的,所以我们要想把Java环境安装好: 测试命令 java -version
Kafka的配置文件直接用默认的,不需要其他处理,我们这里直接默认配置文件让它跑起来。
mkdir /opt/tools cd /opt/tools wget https://archive.apache.org/dist/kafka/2.0.0/kafka_2.11-2.0.0.tgz //运行wget下载速度太慢,可以使用迅雷下载完成后,xftp上传到linux mkdir /opt/application/kafka mv kafka_2.11-2.0.0/opt/application/kafka/
启动:
cd /opt/application/kafka/kafka_2.11-2.0.0/ bin/zookeeper-server-start.sh config/zookeeper.properties //启动内置Zookeeper bin/zookeeper-server-start.sh -daemon config/zookeeper.properties //使用守护进程启动 bin/kafka-server-start.sh config/server.properties //前台启动Kafka bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties daemon方式启动Kafka
Kafka常用命令介绍:
./kafka-topics.sh --list --zookeeper localhost:2181 //topic描述 ./kafka-topics.sh --describe --zookeeper localhost:2181 --topic xxxxxx //创建topic ./kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server localhost:9092 --topic javadaemon --from-beginning //控制台消费topic的数据输出 ./kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic xxxxxxxx //生产数据 ./kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list master:9092 --topic javadaemon --time -1 //查看topic对应的消息数量
我们创建一个topic命名为javadaemon 用于后续测试
./kafka-topics.sh --create --zookeeper master:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic javadaemon
查看是否创建成功:
./kafka-topics.sh --list --zookeeper master:2181
Filebeat的安装和配置
因为之前ElasticSearch采用的是7.3.0的版本,那么其他Elastic 家族的其他组件要一致。所以Filbeat也是7.3.0。
mkdir /opt/tools/ cd /opt/tools wget https://artifacts.elastic.co/downloads/beats/filebeat/filebeat-7.3.0-linux-x86_64.tar.gz //运行wget下载速度太慢,可以使用迅雷下载完成后,xftp上传到linux tar xzf filebeat-7.3.0-linux-x86_64.tar.gz mv filebeat-7.3.0-linux-x86_64 /opt/application/elk/ 创建日志目录 mkdir -p /home/data/filebeat/logs 创建filbeat配置文件目录 mkdir /home/data/filebeat/conf.d/ 创建配置文件 touch /home/data/filebeat/conf.d/daemon.yml
Filebeat配置:
采集日志手机到Kafka, 我们首先配置filebeat.yml
打开filebeat.yml配置文件 添加如下配置
#输出到Kafka output.kafka: hosts: ["master:9092"] topic: 'javadaemon' compression: gzip partition.round_robin: reachable_only: false required_acks: 1 max_message_bytes: 1000000 worker: 3 bulk_max_size: 10240 version: 2.0.0 #日志配置 logging.level: info logging.to_files: true logging.files: path: /home/data/filebeat/logs/ name: filebeat keepfiles: 7 permissions: 0644 #采集配置导入 filebeat.config.inputs: enabled: true path: /home/data/filebeat/conf.d/*.yml #这个路径就是采集日志配置文件
vi /home/data/filebeat/conf.d/daemon.yml
- type: log paths: - /home/data/logs/*/*.log exclude_files: ['\.gz$','\.access\.log.*','.*debug.*','.*multiline.*'] fields: type: daemon topic: javadaemon fields_under_root: true tail_files: false ignore_older: 5m scan_frequency: 1s processors: - drop_fields: fields: ['input','offset','prospector']
启动Filebeat