最近在部署和使用ELK Stack系列软件，以下是部署安装具体步骤。
官网下载页：https://www.elastic.co/downloads
PS:所有安装路径不要存在空格等非法字符，要不，后面会报各种错误。
一、ElasticSearch
官网下载elasticsearch-6.2.3，解压
ES运行基于JVM，需要JAVA支持：JDK：Java version 1.8.0_131 or a later version，本人下载安装了1.8.0.161，安装指南，建议JDK的安装路径不要有空格等其他字符，以免后面遇到问题（本人就在后面的Logstash安装中，因为JDK路径问题而麻烦）。把.\elasticsearch-6.2.3\bin添加环境变量PATH。
启动测试：CMD：elasticsearch 或者 进入elasticsearch\bin,打开elasticsearch.bat，访问：http://localhost:9200/，看到json信息即启动成功。
为了能够在外面通过完整URL访问，需要设置：\elasticsearch-6.2.3\configelasticsearch.yml, #network.host: 0.0.0.0即可。
必要环境：NODE.JS安装 ——安装head插件和kopf插件需要安装node.js环境
安装NODE.JS:node-v8.10.0-x64
设置环境变量到PATH
测试是否安装成功：node --version
grunt是一个很方便的构建工具，可以进行打包压缩、测试、执行等等的工作，5.0里的head插件就是通过grunt启动的。因此 需要安装grunt
运行head需要借助grunt命令，所以需要grunt命令，进入nodejs目录下，执行命令：npm install -g grunt-cli，将grunt安装为全局命令
检测是否安装成功 ： grunt -version
ES的插件：
1.1 安装head插件
elasticsearch5.0以下版本可以直接在elasticsearch目录下执行对应的命令安装head插件，但是5.0以上不支持直接安装，所以需要借助其他方法安装head插件
下载elasticsearch-head-master，https://github.com/mobz/elasticsearch-head
安装：head目录下执行命令：npm install。若出现error错误，可尝试以管理员身份运行cmd，重新执行此命令，期间下载pathomjs可能时间比较长，需要耐心等待。
cd到head目录下，运行grunt server命令，启动head——前提条件是要在NODE中安装grunt全局命令
修改elasticsearch配置文件：elasticsearch.yml，增加以下两句命令：
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
启动elasticsearch.bat，cd到head目录下，运行grunt server命令，启动head访问http://localhost:9100/，即可看到head
1.2 安装elasticsearch-kopf-master插件
下载 https://github.com/lmenezes/elasticsearch-kopf
Kopf是一个ElasticSearch的管理工具，它也提供了对ES集群操作的API
下载，解压，cmd到它的目录运行命令：npm install（若失败，多运行几次）
cd到kopt目录下，运行grunt server命令，启动kopf访问——安装不成功，暂时不知道怎么回事
访问：http://localhost:9000/_site
1.3 安装bigdesk-master插件
https://github.com/hlstudio/bigdesk
直接下载，解压， 发布于Apache HTTP访问：http://localhost:8088/bigdesk-master/_site/index.html#nodes
二、kibana：
下载：https://www.elastic.co/downloads
解压，配置kibana.yml：elasticsearch.url: "http://localhost:9200"（去掉#即可）
启动./bin/kibana.bat
访问：http://localhost:5601
为了能够在外面通过完整URL访问，需要设置：kibana.yml：#server.host: "0.0.0.0"即可
其他插件：
2.1 安装sense
安装指南：https://elasticsearch.cn/book/elasticsearch_definitive_guide_2.x/running-elasticsearch.html
Sense 是一个 Kibana 应用 它提供交互式的控制台，通过你的浏览器直接向 Elasticsearch 提交请求。
Windows上面执行: bin\kibana.bat plugin -- install elastic/sense
或者bin>kibana-plugin.bat install elastic/sense ——安装不成功，应该是在线下载不到这个软件了
最新的Kibana已经不需要sense,已经集成了Dev Tools
2.2 安装CURL:curl_7_53_1_openssl_nghttp2_x64
直接解压使用,添加环境变量PATH
直接使用Kibana中的Dev Tools工具，就不需要cURL了。
三、Logstash安装
下载:https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash
由于JAVA_HOME路径中有空格，需要修改一下logstash.bat文件，导航到52行，把%CLASSPATH%修改 为"%CLASSPATH%"。这个问题，这个博客解释得比较清楚：https://www.cnblogs.com/sbj-dawn/p/8549369.html
Inputs,Outputs,Codecs,Filters构成了Logstash的核心配置项。
新建std.conf文件，放到logstash\bin\conf(新建conf文件夹)目录下，std.conf文件添加以下内容：input {
stdin { }
}
output {
stdout { }
}
input是指数据来源地，stdin{}指从键盘输入；
output 是指数据目的地，stdout{}指输入到屏幕。
cmd:bin/logstash -f conf\std.conf 启动logstash，在CMD中输入，回车，可以看到输入到屏幕的信息。
如果设置多个配置文件.conf，把它们放到一个文件夹里面，启动的时候指到这个文件夹，logstash启动的时候都会把它们编译成一个文件，并且只有一个pipeline运行。
以下是我连接oracle的配置文件logstash_jdbc_oracle.conf,配置文件也放到logstash-6.2.3/lib目录下
input{
stdin{}
jdbc{
jdbc_connection_string => "jdbc:oracle:thin:@//192.168.1.100:1521/GZGA_GIS"
jdbc_user => "JC_G"
jdbc_password => "password"
jdbc_driver_library => "E:\mysever\ES\logstash-6.2.3\bin\ojdbc7.jar"
jdbc_driver_class => "Java::oracle.jdbc.driver.OracleDriver"
record_last_run => "true"
use_column_value => "false"
tracking_column => "systemid"
clean_run => "false"
jdbc_paging_enabled => "true"
jdbc_page_size => "50000"
statement =>"select * from _G.G.ZJD"
schedule => "* * * * *"
}
}
output{
elasticsearch{
hosts => "localhost:9200"
index => "ts001"
document_id => "%{systemid}"
}
stdout{
codec =>"json_lines"
}
可以直接写sql表达语句，也可以创建sql脚本对应配置脚本中的statement_filepath：jdbc_oracle.sql，脚本中写sql语句即可
在logstash/bin下启动程序： ./logstash -f logstash_jdbc_oracle.conf,
使用kibana查看数据已经同步成功:在Dev Tools 的console下面：GET ts001/_search 可以看到同步过来的数据。
总结：
logstash是一个数据分析软件，主要目的是分析log日志。整一套软件可以当作一个MVC模型，logstash是controller层，Elasticsearch是一个model层，kibana是view层。
将数据传给logstash，它将数据进行过滤和格式化（转成JSON格式），然后传给Elasticsearch进行存储、建搜索的索引，kibana提供前端的页面再进行搜索和图表可视化，它是调用Elasticsearch的接口返回的数据进行可视化。logstash和Elasticsearch是用Java写的，kibana使用node.js框架。