ELK技术实战-安装Elk 5.x平台
ELK技术实战–了解Elk各组件 转载 http://www.ywnds.com/?p=9776
ELK Stack是软件集合Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，由这三个软件及其相关的组件可以打造大规模日志实时处理系统。
其中，Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的、支持全文索引的分布式存储和索引引擎，主要负责将日志索引并存储起来，方便业务方检索查询。
Logstash是一个日志收集、过滤、转发的中间件，主要负责将各条业务线的各类日志统一收集、过滤后，转发给 Elasticsearch 进行下一步处理。
Kibana是一个可视化工具，主要负责查询 Elasticsearch 的数据并以可视化的方式展现给业务方，比如各类饼图、直方图、区域图等。
所谓“大规模”，指的是 ELK Stack 组成的系统以一种水平扩展的方式支持每天收集、过滤、索引和存储 TB 规模以上的各类日志。
通常，各类文本形式的日志都在处理范围，包括但不限于 Web 访问日志，如 Nginx/Apache Access Log 。
基于对日志的实时分析，可以随时掌握服务的运行状况、统计 PV/UV、发现异常流量、分析用户行为、查看热门站内搜索关键词等。
版本跳跃
ELK在5.0版本以后（从2.x版本直接全部升级为5.x版本），Elastic公司将原来的ELK Stack称之为Elastic Stack，原因是引入了Beats套件。
Elastic Products全家福：
Elastic Stack平台搭建
对于ELK部署使用而言，下面是一个再常见不过的架构了，如下图：
上图是ELK Stack实际应用中典型的一种架构，其中:
1）filebeat：部署在具体的业务机器上，通过定时监控的方式获取增量的日志，并转发到Kafka消息系统暂存。
2）Kafka：以高吞吐量的特征，作为一个消息系统的角色，接收从filebeat收集转发过来的日志，通常以集群的形式提供服务。
3）logstash：然后，Logstash从Kafka中获取日志，并通过Input-Filter-Output三个阶段的处理，更改或过滤日志，最终输出我们感兴趣的数据。通常，根据Kafka集群上分区(Partition)的数量，1:1确定Logstash实例的数量，组成Consumer Group进行日志消费。
4）elasticsearch：最后，Elasticsearch存储并索引Logstash转发过来的数据，并通过Kibana查询和可视化展示，达到实时分析日志的目的。
Elasticsearch/Kibana还可以通过安装x-pack插件实现扩展功能，比如监控Elasticsearch集群状态、数据访问授权等。
我们一步步安装部署Elastic Stack系统的各个组件，然后以网站访问日志为例进行数据实时分析。
首先，到ELK 官网下载需要用到的Filebeat/Logstash/Elasticsearch/Kibana软件安装包。（推荐下载编译好的二进制可执行文件，直接解压执行就可以部署）
1. 系统环境
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)
5.4.1
5.4.1
5.4.1
2.10
1.10.1
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2. 软件下载
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5
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5.4.1.tar.gz
.gz
5.4.1.tar.gz
.gz
0.10.2.1.tgz
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这里我下载是我所使用的软件版本（都是当前最新版），如果你想使用旧一点或者更新一点的版本可以自行下载。
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ll
327156
3.2.0.tar.gz
5.4.1.tar.gz
.gz
.gz
5.4.1.tar.gz
.gz
0.10.2.1.tgz
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3. 安装Nginx
这里我们部署ELK之前，需要一个产生日志的源，这里呢就选项Nginx服务器。
默认情况下，CentOS的官方资源是没有php-fpm和Nginx的，需要安装第三方资源库即可。（此步骤可省略）
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atomic
atomic
update
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安装启动nginx（关于nginx可以看本博客也有详细介绍）
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y
nginx
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nginx
master
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nginx的访问日志格式定义，默认如下：
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在/etc/nginx/conf.d/default.conf中添加如下一行，定义nginx日志使用的格式，以及日志文件的位置。
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;
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然后重新启动nginx
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2
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stop
nginx
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4. 安装JAVA
由于kafka/logstash/elastisearch的运行依赖于Java环境， 而Logstash 1.5以上版本依赖java版本不能低于java 1.7，因此推荐使用最新版本的Java。因为我们只需要Java的运行环境，所以可以只安装JRE，不过这里我依然使用JDK。由于我使用的是CentOS7系统，java版本是1.8，符合需求，我就使用yum直接安装了。
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openjdk
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查看JAVA版本
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version
)
)
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如果java -version没有问题，就不需要设置环境变量。一般使用yum安装的jdk不需要设置JAVA_HOME环境变量。如果你是使用二进制版本安装的jdk，那么可能需要设置一下JAVA_HOME环境变量，具体的JAVA_HOME环境变量设置根据安装路径不同而不同。
5. 安装部署Kafka
确认已安装java运行环境，直接解压Kafka即可使用。
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elk
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解压后，编辑配置文件：
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############################# Server Basics #############################
0
true
############################# Socket Server Settings #############################
9092
3
8
102400
102400
104857600
############################# Log Basics #############################
logs
1
1
############################# Log Flush Policy #############################
10000
1000
############################# Log Retention Policy #############################
168
1073741824
300000
############################# Zookeeper #############################
2181
6000
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kafka需要依赖zookeeper，所以需要先启动zookeeper。
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&
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启动Kafka Server：(指定 JMX_PORT 端口，可以通过 Kafka-manager 获取统计信息)
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&
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6. 安装部署Filebeat
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/
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把filebeat解压后就可以使用了，是不是很简单。
开启日志增量监控 ，添加filebeat输出源为kafka（修改filebeat.yml文件）：
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.yml
:
log
:
.log
log
:
.log
8
log
10s
16384
10485760
true
:
true
]
}
2
3
2048
30s
10s
256
60
gzip
1000000
0
beats
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上述配置表示，Filebeat定期监控：/var/log/nginx/目录下所有以.log结尾的文件，并且将增量日志转发到Kafka集群。filebeat支持file、tcp、udp等输入方式，输出方式支持kafka，file，redis，elasticsearch、logstash等。
然后，后台启动Filebeat进程：
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&
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这时候，在浏览器*问Nginx服务器并生成访问日志后，Filebeat 会及时的将日志转发到 Kafka 集群。
我们这个时候可以查一下kafka的队列信息，可以看到有elk-log的。
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2181
__consumer_offsets
log
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具体深入kafka需要单独学习了，如果嫌麻烦可以使用Redis比较简单。
7. 安装配置Logstash
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elk
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把logstash解压后就可以使用了，是不是很简单。和所有的编程语言一样，我们以一个输出 “hello world” 的形式开始我们的logstash学习。
7.1 开始使用logstash
在终端中，像下面这样运行命令来启动 Logstash进程：
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'input{stdin{}}output{stdout{codec=>rubydebug}}'
.properties
}
}
}
started
:
}
world
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执行完命令，然后你会发现终端在等待你的输入。没问题，敲入hello world，然后回车，logstash会返回以下结果！
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{
,
,
,
}
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输出没有问题，就证明可以正式来使用logstash了。
解释一下命令含义
每位系统管理员都肯定写过很多类似这样的命令：cat randdata | awk ‘{print $2}’ | sort | uniq -c | tee sortdata。这个管道符|可以算是Linux世界最伟大的发明之一(另一个是“一切皆文件”)。Logstash就像管道符一样！你输入(就像命令行的 cat )数据，然后处理过滤(就像 awk 或者 uniq 之类)数据，最后输出(就像 tee )到其他地方。
Logstash会给事件添加一些额外信息。最重要的就是@timestamp，用来标记事件的发生时间。因为这个字段涉及到Logstash的内部流转，所以必须是一个job对象，如果你尝试自己给一个字符串字段重命名为@timestamp的话，Logstash会直接报错。所以，请使用filters/date插件来管理这个特殊字段。
此外，大多数时候，还可以见到另外几个：
host – 标记事件发生在哪里。
type – 标记事件的唯一类型。
tags – 标记事件的某方面属性，这是一个数组，一个事件可以有多个标签。
你可以随意给事件添加字段或者从事件里删除字段。事实上事件就是一个 Ruby对象，或者更简单的理解为就是一个哈希也行。
小贴士：每个logstash过滤插件，都会有四个方法叫add_tag, remove_tag, add_field和remove_field。它们在插件过滤匹配成功时生效。
Logstash的运行方式为主程序+配置文件。Collect，Enrich和Transport的行为在配置文件中定义。配置文件的格式有点像json。
下面来创建一个logstash_index.conf文件：
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|
.conf
{
{
}
}
{
#Logstash输出到elasticsearch；
#elasticsearch为本地；
#创建索引；
#文档类型；
#进程数量；
#elasticsearch的用户;
#elasticsearch的密码;
20000
10
}
}
|
如上配置文件，input定义了从Redis中读取数据；而output我是输出到了本地的elasticsearch中存储。
Logstash传递的每条数据都带有元数据，如@version，@timestamp，host等等，有些可以修改，有些不允许修改。host记录的是当前的主机信息。Logstash可能不会去获取主机的信息或者获取的不准，这里建议替换成自己定义的主机标识，以保证最终的日志输出可以有完美的格式。
另外我这里添加了elasticsearch的用户名和密码，因为后面我使用了x-pack插件，默认用户名是elastic，密码是changeme。
启动Logstash：
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&
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8. 安装使用Elastcearch
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/
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同Logstash一样，解压完就可以使用了。但是注意使用elasticsearch不能使用root用户，所以这里我创建了一个elk用户，把elasticsearch.2.3.2目录及子目录的属主和属组改为elk用户了。
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elk
5.4.1
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修改elasticsearch配置文件，添加如下几行（注意开启network.host）：
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|
# ---------------------------------- Cluster -----------------------------------
application
# ------------------------------------ Node ------------------------------------
1
#node.attr.rack: r1
# ----------------------------------- Paths ------------------------------------
/
/
# ----------------------------------- Memory -----------------------------------
false
# ---------------------------------- Network -----------------------------------
0.0.0.0
9200
# --------------------------------- Discovery ----------------------------------
#discovery.zen.minimum_master_nodes: 3
# ---------------------------------- Gateway -----------------------------------
#gateway.recover_after_nodes: 3
>
|
指定文档和日志的存储路径以及监听的地址和端口。注意，应当保证有足够的磁盘空间来存储文档，否则ES将拒绝写入新数据。
创建elasticsearch需要的数据目录和日志目录。
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elasticsearch
/
R
R
|
启动elasticsearch
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&
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|
9200
java
|
如果启动Elasticsearch出现以下错误提示：
错误1：max file descriptors [4096] for elasticsearch process is too low, increase to at least [65536]
解决：打开/etc/security/limits.conf文件，添加以下两行代码并保存：
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2
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;
131072
|
错误2：memory locking requested for elasticsearch process but memory is not locked
解决：修改elasticsearch.yml文件
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1
|
false
|
错误3：max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
解决：修改内核配置
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1
2
|
262144
p
|
错误4：os::commit_memory(0x00000001006cd000, 77824, 0) failed; error=’Cannot allocate memory’ (errno=12)
解决：提供内存不足，增大主机内存或减小elasticsearch的内存大小
JVM默认配置参数：
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|
Xms1g
Xmx1g
UseConcMarkSweepGC
75
UseCMSInitiatingOccupancyOnly
DisableExplicitGC
AlwaysPreTouch
server
Xss1m
true
8
true
true
true
true
0
false
true
true
HeapDumpOnOutOfMemoryError
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然后使用curl访问http://localhost:9200/?pretty
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pretty
{
,
,
,
{
,
,
,
,
,
}
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如果可以看到类似上面的返回，则说明ES单机运行没有问题了。
安装x-pack插件
x-pack是elasticsearch的一个扩展包，将安全，警告，监视，图形和报告功能捆绑在一个易于安装的软件包中，虽然x-pack被设计为一个无缝的工作，但是你可以轻松的启用或者关闭一些功能。
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pack
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ES如果是一个集群，需要在每一个节点上安装（包括kibana）。
用户和权限管理
x-pack安装之后有一个超级用户elastic ，其默认的密码是changeme，拥有对所有索引和数据的控制权，可以使用该用户创建和修改其他用户，当然这里可以通过kibana的web界面进行用户和用户组的管理。
X-pack的elk之间的数据传递保护
安装完x-pack之后，我们就可以用我们所创建的用户来保护elk之间的数据传递
1：kibana<——>elasticsearch
在kibana.yml文件中配置：
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2：logstash<——>elasticsearch
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{
{
]
elastic
changeme
}
}
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这里如果不进行相关配置的话，elk之间的数据传递就会出现问题。
安装Cerebro
Cerebro时一个第三方的Elasticsearch集群管理软件，可以方便地查看集群状态：
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/
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下载地址（下载二进制版）：https://github.com/lmenezes/cerebro
启动进程：
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&
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可以在浏览器查看，需要输入elasticsearch的用户和密码（如果安装了x-pack）。
可以在管理后台修改模板，优化索引配置，例如：
安装head插件
由于elasticsearch 5.0版本变化较大，目前elasticsearch 5.0暂时不支持直接安装head插件，但是head作者提供了另一种安装方法。推荐使用docker直接安装elasticsearch-head。
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Docker需要自行安装即可，另外由于elasticsearch安装了x-pack，所以elasticsearch有密码。head连接elasticsearch需要账号密码。
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changeme
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8. 安装kibana
Kibana安装跟logstash、elasticsearch一样不需要安装，解压就能用。
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elk
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安装x-pack
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pack
pack
5.4.1.zip
.
complete
archive
archive
complete
.
complete
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调整配置文件，主要配置一下下面三个参数：
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.yml
5601
1048576
true
1500
30000
0
5000
.pid
stdout
false
false
false
5000
|
启动Kibana
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&
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2
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node
node
|
然后打开浏览器输入IP加端口5601即可访问，界面如下（需要输入用户密码了）：
默认账号：elastic
默认密码：changeme
x-pack安装之后有一个超级用户elastic ，其默认的密码是changeme，拥有对所有索引和数据的控制权，可以使用该用户创建和修改其他用户。
初次访问Kibana的时候，需要配置一个默认的ES索引，一般填写.monitoring*即可，这是因为在上述安装x-pack后，会自动开始监控Elasticsearch集群的状态，并将监控结果以.monitoring*命名索引文件。
添加logstash索引（Management->index Patterns->+）
看日志已经出来了。
ELK的搭建已经基本完成，接下来就是搭建elasticsearch集群，以及使用kibana了。
X-PACK使用
x-pack的监控功能
X-Pack监控组件使您能够通过Kibana轻松监控Elasticsearch，您可以实时查看集群运行状况和性能，以及分析过去的集群，索引和节点指标。 此外，您可以监控Kibana本身的性能。在群集上安装X-Pack时，监视代理会在每个节点上运行，以从Elasticsearch收集索引指标。 通过在Kibana中安装X-Pack，您可以通过一组专用仪表板查看监视数据。
x-pack的Graph
https://www.elastic.co/guide/en/x-pack/current/graph-getting-started.html
Redis当队列配置
如果嫌使用kafka当队列太麻烦，可以把Kafka换成Redis即可，配置如下：
filebeat配置
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:
log
:
.log
log
:
.log
8
log
10s
16384
10485760
true
:
true
]
6379
filebeat
0
1
5s
3
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logstash配置
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{
#去redis队列取数据；
#连接redis服务器；
#连接redis端口；
#数据类型；
#队列名称；
}
}
{
#Logstash输出到elasticsearch；
#elasticsearch为本地；
#创建索引；
#文档类型；
#进程数量；
20000
10
elastic
changeme
}
}
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查看Redis队列信息
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cli
*
filebeat
2
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Redis要自行安装了。
Nginx日志输出为JSON格式
把Nginx日志的格式输出成JSON格式展示在Kibana面板，生产环境中基本都是这么使用。
配置Nginx
主要修改nginx的访问日志格式，这里定义成json格式，以便后面logstash更好的处理，建议生产环境也这样使用。在主配置/etc/nginx/nginx.conf文件中添加如下内容（注释其他日志格式）：
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;
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在/etc/nginx/conf.d/default.conf中添加如下一行，定义nginx日志使用的格式，以及日志文件的位置。
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1
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;
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然后重新启动nginx
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2
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stop
nginx
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配置Logstash
修改Indexer角色的配置文件：logstash_indexer.conf
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.conf
{
{
}
}
{
{
}
}
{
{
]
1
20000
10
}
}
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删除elasticsearch老的数据
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1
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*
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然后重启logstash_indexer.conf和elastisearch即可，继续刷新Nginx日志。
打开Kibana，应该会让你重新创建索引，如果没有问题会出现JSON格式的日志。
参考：http://www.jianshu.com/p/f3658d267b5d