日志收集之--将Kafka数据导入elasticsearch

     最近需要搭建一套日志监控平台，结合系统本身的特性总结一句话也就是：需要将Kafka中的数据导入到elasticsearch中。那么如何将Kafka中的数据导入到elasticsearch中去呢，总结起来大概有如下几种方式：

• Kafka->logstash->elasticsearch->kibana(简单，只需启动一个代理程序)
• Kafka->kafka-connect-elasticsearch->elasticsearch->kibana(与confluent绑定紧，有些复杂)
• Kafka->elasticsearch-river-kafka-1.2.1-plugin->elasticsearch->kibana(代码很久没更新，后续支持比较差)

elasticsearch-river-kafka-1.2.1-plugin插件的安装及配置可以参考：http://hqiang.me/2015/08/将kafka的数据导入至elasticsearch/

 根据以上情况，项目决定采用方案一将Kafka中的数据存入到elasticsearch中去。

一、拓扑图

    项目拓扑图如下所示：

  此时消息的整体流向为：日志/消息整体流向Flume => kafka => logstash => elasticsearch => kibana

 A.Flume日志收集

agent.sources = r1
agent.channels = c1
agent.sinks = s1

agent.sources.r1.type = exec
agent.sources.r1.command = tail -F -n 0 /data01/monitorRequst.log
agent.sources.r1.restart = true  //解决tail -F进程被杀死问题


agent.channels.c1.type = memory
agent.channels.c1.capacity = 1000
agent.channels.c1.transactionCapacity = 100

agent.sinks.s1.type = avro
agent.sinks.s1.port = 50001
agent.sinks.s1.hostname = IP
agent.sources.r1.channels = c1
agent.sinks.s1.channel = c1

Flume日志收集过程中踩过的坑可以参考：http://www.digitalsdp.com/Experiencebbs/maintenance/506.jhtml

 B.Kafka Sink

agent.sources = r1
agent.channels = c2
agent.sinks = s2

agent.sources.r1.type = avro
agent.sources.r1.bind = IP
agent.sources.r1.port = 50001

agent.channels.c2.type = memory
agent.channels.c2.capacity = 1000
agent.channels.c2.transactionCapacity = 100

agent.sinks.s2.type = org.apace.flume.sink.kafka.KafkaSink
agent.sinks.s2.topic = XXX
agent.sinks.s2.brokerList = IP:9091,IP:9092
agent.sinks.s2.batchSize = 20

agent.sources.r1.channels = c2
agent.sinks.s2.channel = c2

二、环境搭建

 关于Kafka及Flume的搭建在这里不再详细论述，如有需要请参见本文其它说明。在这里重点说明logstash的安装及配置。

  A.下载logstash的安装包； 

  B.新建kafka-logstash-es.conf置于logstash/conf目录下；

  C.配置kafka-logstash-es.conf如下：

logstash的配置语法如下：

input {
  ...#读取数据，logstash已提供非常多的插件，可以从file、redis、syslog等读取数据
}

filter{
  ...#想要从不规则的日志中提取关注的数据，就需要在这里处理。常用的有grok、mutate等
}

output{
  ...#输出数据，将上面处理后的数据输出到file、elasticsearch等
}

示例：

input {
    kafka {
        zk_connect => "c1:2181,c2:2181,c3:2181"
        group_id => "elasticconsumer"   ---随意取
        topic_id => "xxxlog"  ---与flume中的Channel保持一致
        reset_beginning => false 
        consumer_threads => 5  
        decorate_events => true 
        codec => "json"
        }
    }
output {
    elasticsearch {
        hosts => ["c4:9200","c5:9200"]
        index => "traceid"--与Kafka中json字段无任何关联关系，注意：index必须小写
        index => "log-%{+YYYY-MM-dd}"
        workers => 5
        codec => "json"
		  }
     }

　运行logstash命令为：nohup bin/logstash -f /XXX/logstash/conf/kafka-logstash-es.conf &

三、调测过程中遇到的一些坑

A.在集成ELK过程中总以为head插件是必须的，其实head插件为非必需品。elasticsearch仅提供了一个数据存储的煤介，head为了让大家更方便的去查看数据； 

B.采用以上方案进行布署时，当系统正常运行时，可以在elasticsearch服务器上http://IP:9200/*中搜索index是否创建成功

参考：https://www.slahser.com/2016/04/21/日志监控平台搭建-关于Flume-Kafka-ELK/

          http://www.jayveehe.com/2017/02/01/elk-stack/

          http://wdxtub.com/2016/11/19/babel-log-analysis-platform-1/