ELK

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
云数据库 Tair(兼容Redis),内存型 2GB
Redis 开源版,标准版 2GB
推荐场景:
搭建游戏排行榜
简介: elk and redis installation and configurationATTENSIONattention the version of all software(use the latest)node1installed logstash, httpdsystemctl start httpdvim /etc/logstash/httpd.

elk and redis installation and configuration

ATTENSION

  • attention the version of all software(use the latest)

node1

installed logstash, httpd

  • systemctl start httpd
  • vim /etc/logstash/httpd.conf

input {
    file {
        path => ["/var/log/httpd/access_log"]
        type => "httpd_log"
        start_position => ["beginning"]
    }
}

output {
    redis {
        host => ["node2"]
        key => "logstash-httpd"
        data_type => "list"
    }
}

+ logstash -f /etc/logstash/httpd.conf 

node2

installed redis

  • vim /etc/redis.conf
  • find protected_mode, set default value to no
  • find the bind keyword, comment that line
  • systemctl start redis

node3

installed logstash, elasticsearch

  • vim /etc/logstash/httpd.conf

input {
    redis {
        data_type => "list"
        key => "logstash-httpd"
        host => "node2" # NOTE!! it's string not array
    }
}

output {
    elasticsearch {
        hosts => ["node4:9200"]
        index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"
    }
}
  • vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
  • set cluster name and node name
  • systemctl start elasticsearch
  • logstash -f /etc/logstash/httpd.conf

node4

installed kibana

  • see official website how to install and configura it
  • hint: configure kibana through web
相关实践学习
使用阿里云Elasticsearch体验信息检索加速
通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
目录
相关文章
|
7月前
|
存储 监控 数据可视化
ELK与Fluentd的结合
【6月更文挑战第18天】构建Python分布式日志系统,结合ELK(Elasticsearch、Logstash、Kibana)与Fluentd,用于日志收集、存储和分析。Fluentd作为数据收集器,接收Python应用日志,通过Logstash转发至Elasticsearch索引,Kibana提供可视化界面。流程包括安装配置ELK,配置Fluentd输入输出插件,Python中使用`fluent-logger`发送日志,Kibana查看分析数据。系统可扩展、优化,涉及数据格式化、性能调优、安全性和监控。
93 7
ELK与Fluentd的结合
|
存储 消息中间件 监控
ELK、ELFK日志分析系统
ELK、ELFK日志分析系统
274 0
|
8月前
|
Java 索引
ELK搭建指南
ELK搭建指南
85 0
|
应用服务中间件 nginx 索引
elk-1
elk-1
65 0
|
NoSQL 应用服务中间件 Redis
elk-2
elk-2
62 0
|
Java 编译器 Linux
|
自然语言处理 安全 网络安全
|
消息中间件 编解码 监控
ELK日志分析系统(二)
ELK日志分析系统(二)
ELK日志分析系统(二)
|
存储 监控 Kubernetes
|
消息中间件 监控 数据可视化
elk学习一:ELK架构图
elk学习一:ELK架构图
337 0
elk学习一:ELK架构图

热门文章

最新文章