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1 概述
Beats是用于单用途数据托运人的平台。它们以轻量级代理的形式安装，并将来自成百上千台机器的数据发送到Logstash或Elasticsearch。（通俗地理解，就是采集数据，并上报到Logstash或Elasticsearch）
Beats对于收集数据非常有用。它们位于你的服务器上，将数据集中在Elasticsearch中，Beats也可以发送到Logstash来进行转换和解析。
为了捕捉（捕获）数据，Elastic提供了各种Beats(如Filebeat)：
2 安装Filebeat
https://www.elastic.co/cn/beats/filebeat
https://www.elastic.co/cn/downloads/beats/filebeat
2.1 配置Filebeat
配置文件：filebeat.yml
为了配置Filebeat：
1. 定义日志文件路径
对于最基本的Filebeat配置，你可以使用单个路径。例如：
filebeat.inputs:
- type: log
enabled: true
paths:
- /var/log/*.log
在这个例子中，获取在/var/log/*.log路径下的所有文件作为输入，这就意味着Filebeat将获取/var/log目录下所有以.log结尾的文件。
为了从预定义的子目录级别下抓取所有文件，可以使用以下模式：/var/log//.log。这将抓取/var/log的子文件夹下所有的以.log结尾的文件。它不会从/var/log文件夹本身抓取。目前，不可能递归地抓取这个目录下的所有子目录下的所有.log文件。
（假设配置的输入路径是/var/log//.log，假设目录结构是这样的：
那么只会抓取到2.log和3.log，而不会抓到1.log和4.log。因为/var/log/aaa/ccc/1.log和/var/log/4.log不会被抓到。
）
2. 如果你发送输出目录到Elasticsearch（并且不用Logstash），那么设置IP地址和端口以便能够找到Elasticsearch：
output.elasticsearch:
hosts: ["192.168.1.42:9200"]
3. 如果你打算用Kibana仪表盘，可以这样配置Kibana端点：
setup.kibana:
host: "localhost:5601"
4. 如果你的Elasticsearch和Kibana配置了安全策略，那么在你启动Filebeat之前需要在配置文件中指定访问凭据。例如：
output.elasticsearch:
hosts: ["myEShost:9200"]
username: "filebeat_internal"
password: "{pwd}"
setup.kibana:
host: "mykibanahost:5601"
username: "my_kibana_user"
password: "{pwd}"
2.2 配置Filebeat以使用Logstash
如果你想使用Logstash对Filebeat收集的数据执行额外的处理，那么你需要将Filebeat配置为使用Logstash。
output.logstash:
hosts: ["127.0.0.1:5044"]
3 案例
我们将前面所学习到的Elasticsearch + Logstash + Beats + Kibana整合起来做一个综合性的练习，目的就是能够更加深刻的理解Elastic Stack的使用。
3.1 流程说明
- 应用APP生产日志，用来记录用户的操作
- [INFO] 2019-03-15 22:55:20 [Main] - DAU|5206|使用优惠券|2019-03-15 03:37:20
- [INFO] 2019-03-15 22:55:21 [Main] - DAU|3880|浏览页面|2019-03-15 07:25:09
- 通过Filebeat读取日志文件中的内容，并且将内容发送给Logstash，原因是需要对内容做处理
- Logstash接收到内容后，进行处理，如分割操作，然后将内容发送到Elasticsearch中
- Kibana会读取Elasticsearch中的数据，并且在Kibana中进行设计Dashboard，最后进行展示
说明：日志格式、图表、Dashboard都是自定义的
3.2 日志环境介绍
APP在生产环境应该是真实系统，然而，现在我们学习的话，为了简化操作，所以就做数据的模拟生成即可。
业务代码如下：
package com.log;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.commons.lang3.RandomUtils;
import org.joda.time.DateTime;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
@Slf4j
@SpringBootApplication
public class Main {
public static final String[] VISIT = new String[]{
"浏览页面", "评论商品", "加入收藏", "加入购物车", "提交订单", "使用优惠券", "领取优惠券", "搜索", "查看订单"};
public static void main(String[] args) throws Exception {
while(true){
Long sleep = RandomUtils.nextLong(200, 1000 * 5);
Thread.sleep(sleep);
Long maxUserId = 9999L;
Long userId = RandomUtils.nextLong(1, maxUserId);
String visit = VISIT[RandomUtils.nextInt(0, VISIT.length)];
DateTime now = new DateTime();
int maxHour = now.getHourOfDay();
int maxMillis = now.getMinuteOfHour();
int maxSeconds = now.getSecondOfMinute();
String date = now.plusHours(-(RandomUtils.nextInt(0, maxHour)))
.plusMinutes(-(RandomUtils.nextInt(0, maxMillis)))
.plusSeconds(-(RandomUtils.nextInt(0, maxSeconds)))
.toString("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
String result = "DAU|" + userId + "|" + visit + "|" + date;
log.error(result);
}
}
}
我们可以启动运行，就是不断的生成日志，模拟了我们的实际业务
09:18:32.721 [main] ERROR com.log.Main - DAU|8183|加入购物车|2020-09-25 06:10:25
09:18:33.599 [main] ERROR com.log.Main - DAU|7097|提交订单|2020-09-25 06:18:31
09:18:37.265 [main] ERROR com.log.Main - DAU|1468|查看订单|2020-09-25 02:04:10
09:18:39.634 [main] ERROR com.log.Main - DAU|7821|领取优惠券|2020-09-25 02:04:07
09:18:41.909 [main] ERROR com.log.Main - DAU|7962|提交订单|2020-09-25 03:02:39
09:18:43.596 [main] ERROR com.log.Main - DAU|3358|评论商品|2020-09-25 08:14:19
然后我们将该项目使用下面命令进行打包
mvn clean install
打包完成后，到target目录下，能够看到我们生成的jar包
#打包成jar包，在linux上运行
java -jar itcast-dashboard-generate-1.0-SNAPSHOT.jar
#运行之后，就可以将日志写入到/itcast/logs/app.log文件中
3.3 配置Filebeat
在有了不断产生日志的应用程序后，我们就需要创建一个Filebeat的配置文件，用于日志的收集
# 打开配置文件
vim mogu-dashboard.yml
# 写入数据
filebeat.inputs:
- type: log
enabled: true
paths:
- /soft/app/*.log
setup.template.settings:
index.number_of_shards: 1
output.logstash:
hosts: ["127.0.0.1:5044"]
然后我们就可以启动了【需要我们把Logstash启动起来】
./filebeat -e -c mogu-dashboard.yml
3.4 配置Logstash
3.4.1 Logstash输出到控制台
Logstash的主要目的就是处理Filebeat发送过来的数据，进行数据的清洗，过滤等，我们首先简单的将logstash获得的数据输出到控制台
# 打开配置文件
vim mogu-dashboard.conf
# 添加以下内容
input {
beats {
port => "5044"
}
}
output {
stdout {
codec => rubydebug }
}
然后启动我们的logstash 【注意，启动时间比较长，需要我们等待】
./bin/logstash -f mogu-dashboard.conf
启动logstash完成后，我们需要再次启动filebeat，回到上面的启动步骤，然后就能看到logstash输出我们的日志
3.4.2 配置Logstash连接ElasticSearch
上面的数据，其实还是我们的原始数据，并没有经过处理，所以我们这个时候就需要使用到Logstash的其它功能了。我们继续修改配置文件
# 打开配置文件
vim mogu-dashboard.conf
然后修改一下的值
input {
beats {
port => "5044"
}
}
filter {
mutate {
split => {
"message"=>"|"}
}
mutate {
add_field => {
"userId" => "%{[message][1]}"
"visit" => "%{[message][2]}"
"date" => "%{[message][3]}"
}
}
mutate {
convert => {
"userId" => "integer"
"visit" => "string"
"date" => "string"
}
}
mutate {
remove_field => [ "host" ]
}
}
#output {
# stdout { codec => rubydebug }
#}
output {
elasticsearch {
hosts => [ "127.0.0.1:9200"]
}
}
然后再次启动
./bin/logstash -f mogu-dashboard.conf
其实能够看到，我们原来的数据，就经过了处理了，产生了新的字段
同时我们还可以对我们的数据，进行类型转换，为了方便我们的下游进行处理
mutate {
convert => {
"userId" => "integer"
"visit" => "string"
"date" => "string"
}
}
4 Kibana分析业务
4.1 启动Kibana
我们最后就需要通过Kibana来展示我们的图形化数据
#启动
./bin/kibana
#通过浏览器进行访问
http://192.168.40.133:5601/app/kibana
4.1.1 添加到索引库
添加Logstash索引到Kibana中：
http://192.168.40.133:5601/app/kibana/indexPatterns/create
输入我们的匹配规则，然后匹配到logstash，然后选择时间字段后创建
4.1.2 创建柱形图
我们点击右侧Visualizations，然后开始创建图标
然后选择柱形图
在选择我们的索引
最后我们定义我们的X轴，选择按照时间进行添加
最后更新我们的页面，然后在选择最近的30分钟
就能够看到我们的日志在源源不断的生成了，同时我们可以对我们的这个图表进行保存
说明：x轴是时间，以天为单位，y轴是count数
保存：（my-dashboard-时间间隔的柱形图）
4.1.3 创建饼图
统计各个操作的数量，形成饼图。
保存：（my-dashboard-各个操作的饼图）
4.1.4 数据表格
在图标中，选择我们需要显示的字段即可
在数据探索中进行保存，并且保存，将各个操作的数据以表格的形式展现出来。
保存：（my-dashboard-表格）
4.2 制作Dashboard
