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這篇文章主要介紹windows下如何實現kafka+ELK的日志系統,文中介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
用到的軟件:zookeeper、kafka、logstash(6.3.2版本)、ES(6.3.2版本)、Kibana(6.3.2版本)。具體安裝步驟不在此說明,基本都是下載解壓,改一下配置文件,即可使用。(以下所述均在Windows下)
1、zookeeper:
kafka中自帶zookeeper,可以不用裝zookeeper,如果想自己另裝,需配置環境變量,如下:
ZOOKEEPER_HOME => D:\nomalAPP\zookeeper-3.4.13
path 里面加入 %ZOOKEEPER_HOME%\bin
如果配置好以后,在cmd里運行zkserver報找不到java錯誤的話,可能是java環境變量的位置放置有問題,可以將path里面配置的java環境位置移到最前面。</b>
2、kafka:
kafka如果啟動報找不到java的錯誤,原因在于kafka-run-class.bat的179行,找到里面的 %CLASSPATH% ,將其用雙引號括起來。即改為:set COMMAND=%JAVA% %KAFKA_HEAP_OPTS% %KAFKA_JVM_PERFORMANCE_OPTS% %KAFKA_JMX_OPTS% %KAFKA_LOG4J_OPTS% -cp "%CLASSPATH%" %KAFKA_OPTS% %* </b>
kafka的配置文件server.properties里面要修改的:
日志所放置的目錄(可以選擇用默認的):log.dirs=D:/nomalAPP/kafka_2.12-2.0.0/kafka-logs,
連接zookeeper的ip和端口:zookeeper.connect=localhost:2181
其他的均可用默認配置。</b>
啟動命令:cmd鎖定安裝目錄,然后 .\bin\windows\kafka-server-start.bat .\config\server.properties
</b>
3、logstash:
在config目錄下,logstash.yml里面,如果想啟動多個,在里面可以配置 http.port=9600-9700,如果沒有配置這一項,會使用默認的9600端口。
在config目錄下,增加一個logstash.conf的配置文件,用來配置數據源,和數據過濾,數據輸出的位置,如下:
input { # ==> 用kafka的日志作為數據源 kafka{ ····#(kafka的IP和端口) bootstrap_servers => "10.8.22.15:9092" # (在有多個相同類型的數據源時,需要配置) client_id => "test1" # (消費者分組,可以通過組 ID 去指定,不同的組之間消費是相互不受影響的,相互隔離) group_id => "test1" auto_offset_reset => "latest" # (消費者線程個數) consumer_threads => 5 # (在輸出消息的時候會輸出自身的信息包括:消費消息的大小, topic 來源以及 consumer 的 group 信息) decorate_events => true # (主題) topics => ["bas-binding-topic"] # (用于ES索引) type => "bas-binding-topic" # (數據格式) codec => "json" tags => ["bas-binding-topic"] } kafka{ bootstrap_servers => "10.8.22.15:9092" client_id => "test2" group_id => "test2" auto_offset_reset => "latest" consumer_threads => 5 #decorate_events => true topics => ["bas-cus-request-topic"] type => "bas-cus-request-topic" codec => "json" tags => ["bas-cus-request-topic"] } } filter { filter插件負責過濾解析input讀取的數據,可以用grok插件正則解析數據, date插件解析日期,json插件解析json等等 } output { # 輸出到ES if "bas-binding-topic" in [tags] { elasticsearch{ # ES的IP和端口 hosts => ["localhost:9201"] # 索引名稱:主題+時間 index => "bas-binding-topic-%{+YYYY.MM.dd+HH:mm:ss}" timeout => 300 } stdout { codec => rubydebug } } if "bas-cus-request-topic" in [tags] { elasticsearch{ hosts => ["localhost:9201"] index => "bas-cus-request-topic-%{+YYYY.MM.dd+HH:mm:ss}" timeout => 300 } stdout { codec => rubydebug } } }
啟動logstash的命令: .\bin\logstash.bat -f .\config\logstash.conf </b>
4、ES:
在config目錄下,elasticsearch.yml配置文件中,ES的默認端口為9200,可以通過http.port=9201來修改
啟動命令: .\bin\elasticsearch.bat
啟動后,在瀏覽器訪問: http://localhost:9201,
如果出現了一些信息,表示啟動成功。</b>
5、Kibana:
在config目錄下,kibana.yml配置文件中,通過elasticsearch.url: "http://localhost:9201" 來配置地址
啟動命令: .\bin\kibana.bat
訪問 "http://localhost:9201" ,如果出現需要輸入用戶名密碼的界面,表示ES啟動失敗,如果直接顯示Kibana界面,則啟動成功。</b>
logstash數據輸出到ES時,會選擇ES默認的映射來解析數據。如果覺得默認映射不滿足使用條件,可以自定模板:
借助postman工具創建ES模板,如下:
收到此響應表示創建成功。然后可以通過GET請求查詢你剛才創建的模板,通過DELETE請求刪除剛才創建的模板。</b>
向kafka主題中發送日志信息,發送的信息會在cmd窗口顯示,如下:
同時,在Kibana界面會看到相應的索引,索引名稱就是在logstash.conf的輸出中配置的,如下:
Visualize:可以選擇自己想要的索引去進行圖形分析,效果如下:
Dashboard:將做過的圖整合到儀表盤,效果如下:
另外,可以設置自動刷新,即當有新的數據發送到kafka時,所做的圖會自動根據主題來進行刷新。
項目中,可以通過logback來講日志輸出到kafka,具體配置如下:
<appender name="bingdings-log-to-kafka" class="com.github.danielwegener.logback.kafka.KafkaAppender"> <encoder> <pattern>%msg%n</pattern> </encoder> <!-- 指定kafka主題,消費時要用到--> <topic>bas-binding-topic</topic> <keyingStrategy class="com.github.danielwegener.logback.kafka.keying.NoKeyKeyingStrategy" /> <deliveryStrategy class="com.github.danielwegener.logback.kafka.delivery.AsynchronousDeliveryStrategy" /> <!-- 配置輸出到指定ip、端口的kafka --> <producerConfig>bootstrap.servers=localhost:9092,10.8.22.13:9092</producerConfig> <!-- this is the fallback appender if kafka is not available. --> </appender> <logger name = "bingdings-log-to-kafka" level="INFO" additivity = "false"> <appender-ref ref="bingdings-log-to-kafka"/> </logger>
然后在記日志的時候,記到對應的主題,日志就會寫到kafka相應的位置。可以通過消費者來消費主題,查看日志是否成功寫入,如下:
@SuppressWarnings("resource") public static void main(String[] args) { Properties properties = new Properties(); properties.put("bootstrap.servers", "127.0.0.1:9092"); properties.put("group.id", "group-1"); properties.put("enable.auto.commit", "false"); properties.put("auto.commit.interval.ms", "1000"); properties.put("auto.offset.reset", "earliest"); properties.put("session.timeout.ms", "30000"); properties.put("key.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); properties.put("value.deserializer", "org.apache.kafka.common.serialization.StringDeserializer"); KafkaConsumer<String, String> kafkaConsumer = new KafkaConsumer<>(properties); kafkaConsumer.subscribe(Arrays.asList("bas-cus-request-topic", "bas-binding-topic")); while (true) { ConsumerRecords<String, String> records = kafkaConsumer.poll(Long.MAX_VALUE); System.err.println("+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++"); for (ConsumerRecord<String, String> record : records) { System.err.println(record.offset() + ">>>>>>" + record.value()); } System.err.println("+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++"); break; } }
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