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:

使用Docker搭建ELK日志系统的方法示例

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。

标签:
Docker搭建ELK日志,Docker,ELK日志

免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
评论“使用Docker搭建ELK日志系统的方法示例”
暂无“使用Docker搭建ELK日志系统的方法示例”评论...

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%。