如何快速入门并使用Filebeat进行Elasticsearch实战？

前言 本文主要介绍的是ELK日志系统中的Filebeat快速入门教程。 ELK介绍 ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。新增了一个FileBeat，它是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent)，Filebeat占用资源少，适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash，官方也推荐此工具。 Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，提供搜集、分析、存储数据三大功能。它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。 Logstash 主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具，支持大量的数据获取方式。一般工作方式为c/s架构，client端安装在需要收集日志的主机上，server端负责将收到的各节点日志进行过滤、修改等操作在一并发往elasticsearch上去。 Kibana 也是一个开源和免费的工具，Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助汇总、分析和搜索重要数据日志。 Filebeat是一个轻量型日志采集器，可以方便的同kibana集成，启动filebeat后，可以直接在kibana中观看对日志文件进行detail的过程。 Filebeat介绍 Filebeat 是使用 Golang 实现的轻量型日志采集器，也是 Elasticsearch stack 里面的一员。本质上是一个 agent ，可以安装在各个节点上，根据配置读取对应位置的日志，并上报到相应的地方去。 Filebeat 的可靠性很强，可以保证日志 At least once 的上报，同时也考虑了日志搜集中的各类问题，例如日志断点续读、文件名更改、日志 Truncated 等。 Filebeat 并不依赖于 ElasticSearch，可以单独存在。我们可以单独使用Filebeat进行日志的上报和搜集。filebeat 内置了常用的 Output 组件, 例如 kafka、ElasticSearch、redis 等，出于调试考虑，也可以输出到 console 和 file 。我们可以利用现有的 Output 组件，将日志进行上报。 当然，我们也可以自定义 Output 组件，让 Filebeat 将日志转发到我们想要的地方。 filebeat 其实是 elastic/beats 的一员，除了 filebeat 外，还有 HeartBeat、PacketBeat。这些 beat 的实现都是基于 libbeat 框架。 Filebeat 由两个主要组件组成：harvester 和 prospector。 采集器 harvester 的主要职责是读取单个文件的内容。读取每个文件，并将内容发送到 the output。 每个文件启动一个 harvester，harvester 负责打开和关闭文件，这意味着在运行时文件描述符保持打开状态。如果文件在读取时被删除或重命名，Filebeat 将继续读取文件。 查找器 prospector 的主要职责是管理 harvester 并找到所有要读取的文件来源。如果输入类型为日志，则查找器将查找路径匹配的所有文件，并为每个文件启动一个 harvester。每个 prospector 都在自己的 Go 协程中运行。 注：Filebeat prospector只能读取本地文件， 没有功能可以连接到远程主机来读取存储的文件或日志。 示例图: Filebeat安装使用 Filebeat下载地址推荐使用清华大学或华为的开源镜像站。