本文與前文是有關聯的，之前的兩篇文章客官可以擡腿出門右轉 導讀，ELK 之前端，ELK 之分佈式發
#前端和消息隊列搞定之後，我們需要安裝數據採集工具filebeats和數據過濾機運輸工具Logstash，一般情況我們都使用filebeats 用來收集日誌文件,我自定義了一個log文件，文件內容如下：
55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043
55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043
文件位置放到/tmp/test.log
cd /opt/elk/filebeat-6.2.2-linux-x86_64
#filebeat 的配置文件大體上分爲兩部分，輸入部分和輸出部分，輸入指定輸入源即可，輸出可以選擇直接到elasticsearch，logstash或者是消息隊列（redis&kafka）等，本文采用kafka 作爲消息隊列；
FIlebeat 配置文件內容詳解：
vi filebeat.yml
filebeat.prospectors:
#日誌類型
- type: log
enabled: True
# 日誌路徑可以寫多個，支持通配符
paths:
- /tmp/test.log
#設置字符集編碼
encoding: utf-8
#文檔類型
document_type: my-nginx-log
#每十秒掃描一次
scan_frequency: 10s
# 實際讀取文件時，每次讀取 16384 字節
harverster_buffer_size: 16384
#The maximum number of bytes that a single log message can have. All bytes after max_bytes are discarded and not sent. This setting is especially useful for multiline log messages, which can get large. The default is 10MB (10485760). 一次發生的log大小值；
max_bytes: 10485760
# 是否從文件末尾開始讀取
tail_files: true
#給日誌加上tags方便在logstash過濾日誌的時候做判斷
tags: ["nginx-access"]
#剔除以.gz 結尾的文件
exclude_files: [".gz$"]
#output 部分的配置文檔
#配置輸出爲kafka，無論你是tar包還是rpm安裝，目錄裏邊會看到官方提供的filebeat.full.yml OR filebeat.reference.yml 這裏邊有filebeat 所有的input 方法和output 方法供你參考；
output.kafka:
enabled: true
#kafka 的server，可以配置集羣，例子如下：
hosts:["ip:9092","ip2:9092","ip3:9092"]
#這個非常重要，filebeat作爲provider，把數據輸入到kafka裏邊，logstash 作爲消費者去消費這些信息，logstash的input 中需要這個topic，不然logstash沒有辦法取到數據。
topic: elk-%{[type]}
# The number of concurrent load-balanced Kafka output workers. kafka 的併發運行進程
worker: 2
#當傳輸給kafka 有問題的時候，重試的次數；
max_retries: 3
#單個kafka請求裏面的最大事件數，默認2048
bulk_max_size: 2048
#等待kafka broker響應的時間，默認30s
timeout: 30s
#kafka broker等待請求的最大時長，默認10s
broker_timeout: 10s
#每個kafka broker在輸出管道中的消息緩存數，默認256
channel_buffer_size: 256
#網絡連接的保活時間，默認爲0，不開啓保活機制
keep_alive: 60
#輸出壓縮碼，可選項有none, snappy, lz4 and gzip，默認爲gzip （kafka支持的壓縮，數據會先被壓縮，然後被生產者發送，並且在服務端也是保持壓縮狀態，只有在最終的消費者端纔會被解壓縮）
compression: gzip
#允許的最大json消息大小，默認爲1000000，超出的會被丟棄，應該小於broker的 message.max.bytes（broker能接收消息的最大字節數）
max_message_bytes: 1000000
#kafka的響應返回值，0位無等待響應返回，繼續發送下一條消息；1表示等待本地提交（leader broker已經成功寫入，但follower未寫入），-1表示等待所有副本的提交，默認爲1
required_acks: 0
#The configurable ClientID used for logging, debugging, and auditing purposes. The default is "beats"。客戶端ID 用於日誌怕錯，審計等，默認是beats。
client_id: beats
#測試配置文件：/opt/elk/filebeat/filebeat -c /opt/elk/filebeat/filebeat.yml test config
#如果配置文件沒有問題的話，會出現config ok ，如果有問題會提示具體問題在哪裏。
#啓動filebeat
可以先通過 /opt/elk/filebeat-6.2.2-linux-x86_64/filebeat -c -e /opt/elk/filebeat-6.2.2-linux-x86_64/filebeat.yml 查看一下輸入filebeat是否工作正常，會有很多信息打印到屏幕上；
nohup /opt/elk/filebeat-6.2.2-linux-x86_64/filebeat -c /opt/elk/filebeat-6.2.2-linux-x86_64/filebeat.yml >>/dev/null 2>&1& logstash 配置詳解：
input {
#數據來源
kafka {
#這個對應filebeat的output 的index
topics_pattern => "elk-.*"
#kafka 的配置
bootstrap_servers => "IP1:9092,IP2:9092,IP3:9092"
kafka 中的group ID
group_id => "logstash-g1"
}
}
#過濾器，如果你想要日誌按照你的需求輸出的話，需要在logstash中過濾並且給與相應的key，比如以下的是nginx 日誌，用的是logstash內置好的過濾器，%{IP:client} 這個裏邊包含了兩個信息：ip地址，client 是在kibana 中顯示的自定義鍵值，最終顯示成這樣，http://grokdebug.herokuapp.com/ 是在線調試logstash filter的工具，你可以在線調試你的過濾規則。
filter {
grok {
match => { "message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}"}
#因爲我們取出了字段，所以不需要原來這個message字段，這個字段裏邊包含之前beat 輸入的所有字段。
remove_field => ["message"]
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["IP:9200"]
#這個是在kibana上的index Patterns 的索引，建議什麼服務就用幹什麼名字，因爲beat 提供了些kibana的模板可以導入，導入的模板匹配的時候用的索引是對應服務的名稱開頭 。
index => "nginx-%{+YYYY.MM.dd}"
document_type => "nginx"
#每次20000 發送一次數據到elasticsearch
flush_size => 20000
如果不夠20000，沒10秒會發送一次數據；、
idle_flush_time =>10
}
}日誌從filebeat 收集到Logstash輸出的流程圖：
Kibana 上邊的日誌通過logstash 過濾之後取出來在kibana上顯示如下：
