目前项目采用的是更新数据后再更新elasticsearch,各种历史原因导致很多数据并不是同步的，业务互相紧耦合, 所以需要调研适合团队发展的 db同步es机制,从业务层面剔除这部分功能维护。 下面是本人在搭建、配置、调试过程中一些总结和踩完坑后整理的配置。
在生产业务常有将 MySQL 数据同步到 ES 的需求，如果需要很高的定制化，往往需要开发同步程序用于处理数据。但没有特殊业务需求，官方提供的Logstash 就很有优势了。 在使用 Logstash 我们应先了解其特性，再决定是否使用：
日志主要包括系统日志、应用程序日志和安全日志。系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。 通常，日志被分散的储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。当务之急我们使用集中化的日志管理，例如：开源的syslog，将所有服务器上的日志收集汇总。 集中化管理日志后，日志的统计和检索又成为一件比较麻烦的事情，一般我们
最近有粉丝私信我说，希望我能出一期关于ES的文章。所以今天，我就给大家分享一下我对ES的理解。
有粉丝在评论区留言说，让我拍一期关于ES的视频。今天，我给大家分享一下我对ES的理解。
熟悉 Elastic Stack 的小伙伴对上面的图会感觉并不新鲜，对其中的技术栈也如数家珍，如下图一把梭走起：
业务所有的服务器日志都是通过filebeat进行采集，然后写入到一个公共的ES集群中。因为当前使用的集群无法继续扩容了并且版本也较低(5.6.4), 所以需要把集群迁移到一个新的规模更大的集群，并且升级一下ES的版本，升级到6.4.3.
elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
如果条件允许，demo的内容是：通过logstash 同步日志或数据库（oracle、mysql）表的数据到 Elasticsearch，然后通过kibana进行可视化。
数据库同步有3大难题： 1是如何保障目标和源数据一致性； 2是异构数据库如何做数据类型转换，导致数据同步失败的原因常常是因为数据类型不一样； 3是在数据越实时越有价值的背景下，同步过程中能否做到实时同步。
报如下错误：说明不能以root账户启动，需要创建一个普通用户，用普通用户启动才可以。
数据库监控是系统地跟踪显示数据库执行情况的各种指标的持续过程。 通过观察性能数据，您可以获得有价值的见解并识别可能的瓶颈，并找到提高数据库性能的其他方法。 此类系统通常会实施警报，以便在出现问题时通知管理员。 收集的统计信息不仅可用于改进数据库的配置和工作流程，还可用于改进客户端应用程序的配置和工作流程。
此时，ES 的作用类似传统业务系统中的 MySQL、PostgreSQL、Oracle 或者 Mongo 等的基础关系型数据库或非关系型数据库的作用。 我们举例说明。使用 ES 对基础文档进行检索操作，如将传统的 word 文档、PDF 文档、PPT 文档等通过 Openoffice 或者 pdf2htmlEX 工具转换为 HTML，再将 HTML 以JSON 串的形式录入到 ES，以对外提供检索服务。
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者是核心套件，但并非全部
ELK+Filebeat的流程应该是这样的:Filebeat->Logstash->（Elasticsearch<->Kibana）由我们自己的程序产生出日志，由Filebeat进行处理，将日志数据输出到Logstash中，Logstash再将数据输出到Elasticsearch中，Elasticsearch再与Kibana相结合展示给用户。
日志对于排查错误非常重要，使用linux命令awk sed grep find等命令查询日志非常麻烦，而且很难做数据分析，使用免费开源的ELK可以支撑大规模的日志检索，本文将一步步教怎么快速搭建一个window版本的ELK日志收集系统。
日志的分析和监控在系统开发中占非常重要的地位，系统越复杂，日志的分析和监控就越重要，常见的需求有: 根据关键字查询日志详情 监控系统的运行状况 统计分析，比如接口的调用次数、执行时间、成功率等 异常数据自动触发消息通知 基于日志的数据挖掘 很多团队在日志方面可能遇到的一些问题有: 开发人员不能登录线上服务器查看详细日志，经过运维周转费时费力 日志数据分散在多个系统，难以查找 日志数据量大，查询速度慢 一个调用会涉及多个系统，难以在这些系统的日志中快速定位数据 数据不够实时 常见的一些重量级的开源Trace系
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本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
如果你有机会需要在公司内部，做一次Elasticsearch 技术应用分享。如何才能讲的逼格高，又接地气，那么建议从以下几个方面展开，大家有好的想法，也欢迎留言交流。
之前的文档介绍了ELK架构的基础知识（推荐参考下http://blog.oldboyedu.com/elk/），日志集中分析系统的实施方案： - ELK+Redis - ELK+Filebeat - ELK+Filebeat+Redis - ELK+Filebeat+Kafka+ZooKeeper
人工智能、大数据快速发展的今天，对于 TB 甚至 PB 级大数据的快速检索已然成为刚需。Elasticsearch 作为开源领域的后起之秀，从2010年至今得到飞跃式的发展。 Elasticsearch 以其开源、分布式、RESTFul API 三大优势，已经成为当下风口中“会飞的猪”。
Elastic 技术栈之 Filebeat 简介 Beats 是安装在服务器上的数据中转代理。 Beats 可以将数据直接传输到 Elasticsearch 或传输到 Logstash 。 Beats
传统的关系数据库（MySQL、Oracle、和Access等）主导了20世纪的数据存储模式，但当数据量达到太字节级，甚至拍字节级时，关系型数据库表现出了难以解决的瓶颈问题。为了解决海量数据存储和分布式计算问题，Google Tab 提出了Map/Reduce 和Google File System(GFS)解决方案，Hadoop作为其中一个优秀的实现框架迅速得到了业界的认可和广泛应用。但Hadoop的存储模式决定了其并不支持对数据的实时检索和计算。还有其他的替代方案吗？为何不尝试Elasticsearch 的分布时存储功能？
上一篇文章已经详细介绍了如何使用Canal中间件将MySQL数据同步至ElasticSearch。然而，由于Canal已经很久没有得到维护，使用过程中可能会遇到许多问题。因此，在尝试Canal的同时，我们还可以考虑使用Logstash来实现类似的功能。本章将重点介绍如何使用Logstash将MySQL数据同步至ElasticSearch，如果你已经掌握了上一篇关于Canal的教程，可以直接从环境准备中的Logstash部分开始阅读。
由于es官网叫停river类的导入插件，因此原始的elasticsearch-jdbc-river变更为elasticsearch-jdbc，成为一个独立的导入工具。官方提到的同类型工具还有logstash，个人觉得logstash在做数据库同步的时候并不是很好用，有太多坑要填。
版权声明：本文为木偶人shaon原创文章，转载请注明原文地址，非常感谢。 https://blog.csdn.net/wh211212/article/details/54015645
随着业务的发展，服务越来越多，相应地，日志的种类和数量也越来越多。一般地，我们会用grep、awk，或者编写脚本进行日志分析。对于多个服务构成的系统，需要人为把这些日志分析工作有机地结合起来。在业务系统组件多而组件间关联复杂的情况下，这种分析方法效率十分低下，一个日志分析平台极为必要。从日志的整合和展示看，日志分析平台主要由两部分构成，一是日志整合系统，负责把各组件日志集中并索引起来，以方便快速的搜索和分析，这可以用ELK开源软件进行搭建；二是日志分析展示系统，对各类日志提供尽可能多的自动化分析和评估报表，这需要辨识并固化尽可能多的日志分析的行为模式。这些都基于对ELK的认识和对业务系统各组件日志的理解。
集中日志记录在尝试识别服务器或应用程序的问题时非常有用，因为它允许您在单个位置搜索所有日志。它也很有用，因为它允许您通过在特定时间范围内关联其日志来识别跨多个服务器的问题。本系列教程将教您如何在CentOS上安装Logstash和Kibana，然后如何添加更多过滤器来构造您的日志数据。
ELK Stack是什么? ELK Stack 是 Elasticsearch、Logstash、Kibana 三个开源软件的组合。在实时数据检索和分析场合，三者通常是配合共用，而且又都先后归于 El
Logstash与Elasticsearch的安装就不多说了，我之前有两篇文章写的比较详细了ElasticSearch + Logstash + Kibana 搭建笔记 和 Filebeat+Logstash+ElasticSearch+Kibana搭建Apache访问日志解析平台。
在本教程中，我们将介绍在CentOS 7上安装Elasticsearch ELK Stack，即Elasticsearch 2.2.x，Logstash 2.2.x和Kibana 4.4.x. 我们还将向你展示如何使用Filebeat 1.1.x将其配置为在集中位置收集和可视化系统的syslog。 Logstash是一个用于收集，解析和存储日志以供将来使用的开源工具。 Kibana是一个Web界面，可用于搜索和查看Logstash已编入索引的日志。 这两个工具都基于Elasticsearch，用于存储日志。
近期的主要工作是在为公司的 APP 增加搜索功能。因为也遇到了需要把关系型数据库中的数据同步 ElasticSearch 中的问题，故抽了点时间翻译了这篇官方的博文。最近，在数据同步方面也有些思考。
在本教程中，我们将介绍在CentOS 7上安装Elasticsearch ELK Stack，即Elasticsearch 1.7.3，Logstash 1.5.4和Kibana 4.1.1。我们还将向您展示如何对其进行配置，以便在集中位置收集和可视化系统的系统日志。Logstash是一个用于收集，解析和存储日志以供将来使用的开源工具。Kibana是一个Web界面，可用于搜索和查看Logstash已编入索引的日志。这两个工具都基于Elasticsearch。
实际业务实战中，大家或多或少的都会遇到导入、导出问题。 根据数据源的不同，基本可以借助：
（1）ELK是Elasticsearch，Logstash，Kibana 开源软件的集合，对外是作为一个日志管理系统的开源方案。它可以从任何来源，任何格式进行日志搜索，分析获取数据，并实时进行展示。
Logstash的运行依赖于Java运行环境， Logstash 1.5以上不低于java 7推荐使用最新版本的Java。由于只是运行Java程序，而不是开发，下载JRE即可。
1.1 平台环境： OS:CentOS release 6.4(Final) ElasticSearch:6.3.2 Logstash:6.3.2 Kibana:6.3.2 JRE:1.8
在本教程中，我们将在Ubuntu 14.04上重新安装Elasticsearch ELK Stack，即Elasticsearch 1.7.3，Logstash 1.5.4和Kibana 4.1.1。我们还将向您展示如何对其进行配置，以便在集中位置收集和可视化系统的系统日志。Logstash是一个用于收集，解析和存储日志以供将来使用的开源工具。Kibana是一个Web界面，可用于搜索和查看Logstash已编入索引的日志。这两个工具都基于Elasticsearch。
在本教程中，我们将介绍在Ubuntu 16.04上安装Elasticsearch ELK Stack（即Elasticsearch 2.3.x，Logstash 2.3.x和Kibana 4.5.x）。我们还将向您展示如何使用Filebeat 1.2.x将其配置为在集中位置收集和可视化系统的syslog。Logstash是一个用于收集，解析和存储日志以供将来使用的开源工具。Kibana是一个Web界面，可用于搜索和查看Logstash已编入索引的日志。这两个工具都基于Elasticsearch，用于存储日志。
https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html
说到监控现在最火的是全链路监控（服务调用+HTTP调用+数据源访问+MQ链路的监控），但我认为这是狭义的全链路监控，广义的概念应该不仅仅指APM（Appliation Perfance Manager & Monitor），还包括Loggong（系统日志、业务日志、框架日志）、Mertic（指标或者度量）、Trancing（追踪：覆盖微服务，存储，中间件）。而我今天要介绍的是全方位的开源监控工具链，为什么是全方位，就是比广义的全链路监控还要多，包括前端监控（用户行为监控）、压测监控、DevOps监控等等。
● ELK是包含但不限于ElasticSearch（简称es）、Logstash、Kibana三个开源软件组成的一个整体。这三个软件合称ELK。是用于数据抽取（Logstash）、搜索分析（ElasticSearch）、数据展现（Kibana）的一整套解决方案，所以也称为ELK stack。
我想跟大家先讲这么一个故事。在2017年，我有幸参与到ElasticSearch 的创始人 Shay Banon 的现场分享。Shay Banon 在谈及当年接触 Lucene 并开发 Elasticsearch 的初衷的时候， Shay Banon 认为自己参与 Lucene 完全是一种偶然。
这篇文章将着重于我对ELK的搭建初体验，基于部署和安装的方便，也为了巩固Docker相关的知识点的学习和熟练运行，尝试在使用Docker来搭建整个ELK系统。
无论是甲方还是一方都需要面对大量日志处理的情况，之前分析的时候用基本的shell命令进行处理，但是面对大量数据的时候则有些力不从心，而且面对纯文字也不大直观。后来有人推荐了ELK，最近ELK升级到了版本五。E， L， K三大组件统一了版本号，花了一段时间总算搭好了。
问题列表和答案来自国外博客（原文答案不准确，有错误），为避免误导，我对每个问题做了属于自己的理解和解答。
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