7.X版Elasticsearch集群实战：filebeat+logstash+kibana日志分析

"该资源为2021年的最新版ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）实战教程，重点介绍了如何从filebeat收集日志数据，通过logstash处理，然后存储到Elasticsearch集群，并在Kibana上进行可视化分析。" 在ELK栈中，Elasticsearch是一个核心组件，它是一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎，能够处理大量的日志数据。Elasticsearch不仅可以存储来自filebeat和logstash的日志数据，而且会将这些非结构化数据序列化为JSON格式，便于分析和搜索。Elasticsearch支持多种数据类型，包括结构化文本（类似于RDBMS的关系型数据库）、非结构化文本（类似于NoSQL的键值对）、数字数据以及地理空间数据（通过IP地址确定地理位置）。 对于单机部署Elasticsearch（版本7.x），可以通过RPM包或源码包进行安装。使用RPM包部署时，首先需要从Elastic官方网站获取官方手册，或者从提供的百度网盘链接下载RPM包。在安装前，确保系统环境（例如ela1，192.168.178.24）关闭了firewalld和selinux服务。接着，导入Elasticsearch的公钥，配置yum源，安装Elasticsearch，并执行必要的系统命令以启动和管理服务。 Logstash作为ELK栈中的数据处理管道，负责接收filebeat发送的日志数据，通过配置各种输入、过滤和输出插件，可以对原始数据进行清洗、转换和标准化，然后将处理后的数据发送到Elasticsearch。这一步骤是ELK栈中非常关键的一环，因为Logstash可以根据业务需求定制数据处理流程。 Kibana是ELK栈的可视化界面，用于探索和展示存储在Elasticsearch中的数据。用户可以通过Kibana创建仪表板，进行实时监控、搜索、分析和可视化的数据探索。 这个实战教程涵盖了从日志收集、数据处理到数据分析的完整流程，对于希望使用ELK栈进行日志管理和分析的IT从业者来说，是一个非常有价值的参考资料。通过学习和实践，你可以掌握如何搭建和优化ELK环境，从而更好地管理和利用组织的日志数据。