当我们在开源日志分析系统的领域，谈及 ELK 架构可谓是家喻户晓。然而，这个生态系统并非 Elastic 有意为之，毕竟 Elasticsearch 的初衷是作为一个分布式搜索引擎。其广泛应用于日志系统，实则是一种意料之外，这是社区用户的推动所致。如今，众多云服务厂商在推广自己的日志服务时，往往以 ELK 作为参照标准，由此可见，ELK 的影响力之深远。
原文链接：https://dzone.com/articles/deploying-springboot-in-ecs-part-1
运行上述镜像，在对于的容器进程目录下可以看到该进程打开个4个文件，其中fd为10的即是运行的shell 脚本，
然后 exit 退出 重启es 命令docker restart elasticsearch
在上一节我们其实是建立起了对监控的概念，对监控什么，如何监控有了大致的印象。这一节我们就要正式开始动手实践了，这一节我会介绍下项目代码的结构以及着重介绍下其中docker-compose的配置文件。
2、创建用户定义的网络（可用于连接到连接到同一网络的其他服务（例如Kibana））
需要打包mall-admin、mall-search、mall-portal的docker镜像，具体参考：使用Maven插件为SpringBoot应用构建Docker镜像
在Kubernetes集群环境中，一个完整的应用或服务都会涉及为数众多的组件运行，各组件所在的Node及实例数量都是可变的。日志子系统如果不做集中化管理，则会给系统的运维支撑造成很大的困难，因此建议在集群层面对日志进行统一收集和检索等工作。
Beats 可以将数据直接传输到 Elasticsearch 或传输到 Logstash 。
我们在上一节安装了ElasticSearch:1.17.7版本，查看官方版本兼容适配：
显示elasticsearch 节点信息 http://192.168.56.10:9200/_cat/nodes
Elasticsearch 分web（9200）和tcp（9300）两种对外服务接口
ELK 其实并不是一款软件，而是一整套解决方案，是三个软件产品的首字母缩写，Elasticsearch，Logstash 和 Kibana。这三款软件都是开源软件，通常是配合使用，而且又先后归于 Elastic.co 公司名下，故被简称为 ELK 协议栈.
首先进入到ES容器中, 然后进入到指定目录修改elasticsearch.yml文件
t-pot 16.10-多蜜罐平台 2016年10月31日，德国电信公司Honeypot项目 在2016年3月，我们发布了T-Pot 16.03，积极的反馈鼓励我们继续发展，并与社区分享所有的改进，并自豪地向您介绍... T-pot 16.10使用Ubuntu Server 16.04 LTS系统，基于docker(https://www.docker.com/)，包括以下蜜罐版本。 conpot,（http://conpot.org/） cowrie,（http://www.micheloosterhof
全文检索是计算机程序通过扫描文章中的每一个词，对每一个词建立一个索引，指明该词在文章中出现的次数和位置。当用户查询时根据建立的索引查找，类似于通过字典的检索字表查字的过程。
随着时间的积累，日志数据会越来越多，当你需要查看并分析庞杂的日志数据时，可通过 Filebeat+Kafka+Logstash+Elasticsearch 采集日志数据到Elasticsearch（简称ES）中，并通过 Kibana 进行可视化展示与分析。
Docker-Compose项目是Docker官方的一个开源项目，其主要职责是负责实现对Docker容器集群的快速编排。 Docker-Compose将所管理的容器分为三层，分别是工程（project）、服务（service）以及容器（container）。Docker-Compose运行目录下的所有文件（docker-compose.yml，extends文件或环境变量文件等）组成一个工程，若无特殊指定工程名即为当前目录名。一个工程当中可包含多个服务，每个服务中定义了容器运行的镜像，参数，依赖。一个服务当中可包括多个容器实例，Docker-Compose并没有解决负载均衡的问题，因此需要借助其它工具实现服务发现及负载均衡。 Docker-Compose的工程配置文件默认为docker-compose.yml，可通过环境变量COMPOSE_FILE或-f参数自定义配置文件，其定义了多个有依赖关系的服务及每个服务运行的容器。使用一个Dockerfile模板文件，可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。在工作中，经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个Web项目，除了Web服务容器本身，往往还需要再加上后端的数据库服务容器，甚至还包括负载均衡容器等。 同时，Docker-Compose允许用户通过一个单独的docker-compose.yml模板文件（YAML 格式）来定义一组相关联的应用容器为一个项目（project）。Docker-Compose项目由Python编写，调用Docker服务提供的API来对容器进行管理。因此，只要所操作的平台支持Docker API，就可以在其上利用Compose来进行编排管理。
Clickhouse 是俄罗斯搜索巨头 Yandex 开发的完全列式存储计算的分析型数据库。ClickHouse 在这两年的 OLAP 领域中一直非常热门，国内互联网大厂都有大规模使用。
Docker-Compose 项目是 Docker 官方的一个开源项目，其主要职责是负责实现对Docker容器集群的快速编排。 Docker-Compose 将所管理的容器分为三层，分别是工程（project）、服务（service）以及容器（container）。Docker-Compose 运行目录下的所有文件（docker-compose.yml，extends 文件或环境变量文件等）组成一个工程，若无特殊指定工程名即为当前目录名。一个工程当中可包含多个服务，每个服务中定义了容器运行的镜像，参数，依赖。一个服务当中可包括多个容器实例，Docker-Compose 并没有解决负载均衡的问题，因此需要借助其它工具实现服务发现及负载均衡。 Docker-Compose 的工程配置文件默认为 docker-compose.yml，可通过环境变量 COMPOSE_FILE 或 -f 参数自定义配置文件，其定义了多个有依赖关系的服务及每个服务运行的容器。使用一个 Dockerfile 模板文件，可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。在工作中，经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个 Web 项目，除了 Web 服务容器本身，往往还需要再加上后端的数据库服务容器，甚至还包括负载均衡容器等。 同时，Docker-Compose 允许用户通过一个单独的 docker-compose.yml 模板文件（YAML 格式）来定义一组相关联的应用容器为一个项目（project）。Docker-Compose 项目由 Python 编写，调用 Docker 服务提供的 API 来对容器进行管理。因此，只要所操作的平台支持 Docker API，就可以在其上利用 Compose 来进行编排管理。
解决1:如果发现es启动到一半自动停止,有效解决办法,增加内存4G以上,和增加处理器为2即可解决
ELK主要由ElasticSearch、Logstash和Kibana三个开源软件组成。
ELK是ElasticSearch 、 Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称。市面上也称为Elastic Stack。Lostash是ELK的中央数据流，用于从不同目标（文件/数据存储/MQ）收集的不同格式数据，经过过滤后支持输出到不同目的地。Kibana可以将elastic的数据通过友好的页面展示出来，提供实时分析的功能。
日志在系统中扮演着监护人的身份，它是保障高可靠服务的基础，记录了系统的一举一动。运维层面、业务层面、安全层面都有日志的身影，系统监控、异常处理、安全、审计等都离不开日志的协助。
本打算只有elastisearch、kibanan、logstash搭建下ELK，奈何logstash是运行太占内存，于是打算用filebeat(占用资源少)来在各服务器来收集日志，然后统一交给logstash来处理过滤。
应用一旦容器化以后，需要考虑的就是如何采集位于 Docker 容器中的应用程序的打印日志供运维分析。典型的比如SpringBoot应用的日志收集。
《腾讯云 x Elasticsearch三周年》活动来了。文章写之前的思路是：在腾讯云服务器使用docker搭建ES。但是理想很丰满,显示很骨感，在操作过程中一波三折，最后还是含着泪美滋滋地，白嫖了一个月的腾讯云ES服务。
ELK系列实践文章 概述 应用一旦容器化以后，需要考虑的就是如何采集位于Docker容器中的应用程序的打印日志供运维分析。典型的比如 SpringBoot应用的日志 收集。本文即将阐述如何利用ELK日
前言 本篇是零基础学Docker系列的第三篇文章，在上一篇文章? 一文带你快速学习Docker常用命令中，已经为大家讲解了一些在Docker中常用的命令。本篇我们将对之前学过的内容进行
由于腾讯云的Elastic Service免费提供的Kibana是搭建在1核1G的服务器上的，性能较差。本文叙述了如何在腾讯云CVM中使用docker搭建一个Kibana。该Kibana可以连接到腾讯云提供的Elastic Service。
Logstash: 是一个灵活的数据传输和处理系统，Logstash的任务读取原始日志，并对其进行分析和过滤，然后将其转发给其他组件（比如 Elasticsearch）进行索引或存储。在beats出来之前，还负责进行数据收集。logstash基于JRuby实现，可以跨平台运行在JVM上。模块化设计，有很强的扩展性和互操作性，不过性能一直是被诟病的问题。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 本篇记录了用docker搭建ElasticSearch8单机版再扩容的过程，既留给自己后面反复使用，也可以为正在部署环境的读者提供一些参考 请注意docker部署ElasticSearch的适用场景：我这边只是在开发过程中使用，这种方式在生产环境是否适合是有待商榷的，在用于生产环境时请慎重考虑 本篇由以下内容构成 介绍本次实战的环境和版本信息 快速部署
纯粹是处于个人爱好，各种技术只要跟 Docker 搭边就倾爱它的 Docker 镜像版本。本文除了filebeat agent是二进制版本直接安装在应用机上，与docker无关，其他都是基于docker 镜像版本的集群安装。
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三个软件首字母。 Elasticsearch： 全文检索工具。和之前学习的Solr功能是类似的。 Kibana：页面管理工具。可以通过Kibana的管理界面操作Elasticsearch Logstash：日志收集的工具，通过此工具可以实现日志内容收集及格式转换。也就是将日志输入到这个里面，之后进行转换，再输出到Elasticsearch中，我们就可以在Elasticsearch中检索日志了。
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。
一.安装docker 安装docker yum -y install docker 启动docker systemctl start docker 查看docker服务状态 systemctl status docker 有下面的提示则表示启动成功 二.安装Elasticsearch 2.1下载镜像 docker pull elasticsearch:7.1.1 2.2查看镜像 docker images 2.3创建自定义的网络 docker network create somenetwork
Elastic Stack 包括 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash（也称为 ELK Stack）。能够安全可靠地获取任何来源、任何格式的数据，然后实时地对数据进行搜索、分析和可视化
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。
mall在Linux环境下的部署（基于Docker容器） 本文主要以图文的形式讲解mall在Linux环境下的部署，涉及在Docker容器中安装Mysql、Redis、Nginx、RabbitMQ、Elasticsearch、Mongodb，以及SpringBoot应用部署，基于CenterOS7.6。 Docker环境安装 安装yum-utils： yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2 为yum源添加docker仓库位置：
Step 1.三台主机分别进行ES Linux Tar 安装包下载解压到/usr/local/目录中。
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Kibana 可以将 Elasticsearch 中的数据转化为直观的图表、图形和仪表盘。
本文将聊聊如何使用 Docker 搭建 ELK （Elasticsearch、Logstash、Kibana）。
ElasticSearch 安装有最低安装要求，如果执行 Helm 安装命令后 Pod 无法正常启动，请检查是否符合最低要求的配置。
因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：
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