以下安装都是以 ~/ 目录作为安装根目录。
ElasticSearch
下载镜像:
$ sudo docker pull elasticsearch:5.5.0
运行ElasticSearch容器:
$ sudo docker run -it -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v ~/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data --name myes elasticsearch:5.5.0
特别注意的是如果使用v6以上版本会出现jdk的错误,我们查看日志
$ docker logs -f myes
查看日志:
OpenJDK 64-Bit Server VM warning: Option UseConcMarkSweepGC was deprecated in version 9.0 and will likely be removed in a future release.
网上找到大概的意思是:
jdk9对elasticSearch不太友好(版本太新),必须使用JDK8,本人使用的是JDK8u152(jdk-8u152-windows-x64.exe)。如果使用JDK9,使用elasticSearch-rtf(v5.1.1),会出现下面的错误,请特别注意,elasticSearch6.0的版本则必须使用JDK9,否则官网下载的msi不能安装成功,原因还没有去仔细检查。
所以也是一个很坑爹的问题,所以我干脆直接就安装v5.5.0稳定版本吧。
Logstash
下载镜像:
$ sudo docker pull logstash:5.5.0
新建配置文件:
$ mkdir ~/logstash/conf.d && cd logstash/conf.d $ vim logstash.conf
logstash.conf:
input { beats { port => 5044 # 此端口需要与 filebeat.yml 中的端口相同 } file { path => "/data/logs" # start_position => "beginning" } } filter { #grok { # match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" } #} #date { # match => ["timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"] #} grok { patterns_dir => "/etc/logstash/conf.d/patterns" match => {"message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:time}\S%{MYSELF:msgid}%{MYSELF:method}%{MYDATA:data}%{MYSELF:UserInfo}\S%{LOGLEVEL:level}\S%{MYSELF:thread}%{MYSELF:application}%{MYSELF:ip}"} } date { #match => [ "time", "YYYY-MM-dd HH:mm:ss,SSS" ] match => [ "time", "ISO8601" ] target => "@timestamp" timezone => "Asia/Phnom_Penh" } } output { stdout { codec => rubydebug } elasticsearch { action => "index" hosts => ["172.17.10.114:9200"] index => "%{[fields][indexname]}-%{+YYYY.MM.dd}" } }
运行Logstash容器:
$ sudo docker run -it -d -p 5044:5044 -v ~/logstash/conf.d:/etc/logstash/conf.d -v ~/logstash/data/logs:/data/logs --name logstash logstash:5.5.0 -f /etc/logstash/conf.d/logstash.conf
Kibana
下载镜像:
$ sudo docker pull kibana:5.5.0
新建配置文件:
$ mkdir ~/kibana && cd ~/kibana $ vim kibana.yml
kibana.yml:
server.port: 5601 server.host: "0.0.0.0" elasticsearch.url: "http://172.17.10.114:9200"
运行Kibana容器:
$ sudo docker run -it -d -p 5601:5601 -v ~/kibana:/etc/kibana --name kibana kibana:5.5.0
Filebeat
Filebeat需要部署在需要收集日志的服务器上。
下载镜像:
$ sudo docker pull docker.elastic.co/beats/filebeat:5.5.0
新建配置文件:
filebeat.prospectors: - type: log paths: - ~/filebeat/logs # 指定需要收集的日志文件的路径 fields: indexname: xxx # 这里填写项目名称,对应index => "%{[fields][indexname]}-%{+YYYY.MM.dd}" output.logstash: hosts: ["172.17.10.114:5044"]
运行Filebeat容器:
$ sudo docker run -it -d -v ~/filebeat/filebeat.yml:/usr/share/filebeat/filebeat.yml --name filebeat docker.elastic.co/beats/filebeat:5.5.0
附上一张ELK结构流程图:
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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