如何系統學習ElasticSearch、Kibana、Logstash：死磕 Elasticsearch 方法論（初學者必看）

目錄

一、ELK Stack 的應用場景

場景一：使用 ES 作爲業務系統的後端。

場景二：在原有系統中增加 ES、Logstash、Kibana等。

場景三：使用 ELK Stack 結合現有工具對外提供服務。

場景四：其他綜合業務場景

二、ELK Stack 學習的優先級

1、我建議 Elasticsearch 爲第一優先級。

2、第二學習優先級爲 Kibana

3、第三學習優先級爲 Logstash

三、ES和Kibana在docker中的安裝

ES：

Kibana

寫在最後，ELK的學習，建議直接閱讀官方文檔。

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一、ELK Stack 的應用場景

場景一：使用 ES 作爲業務系統的後端。

此時，ES 的作用類似傳統業務系統中的 MySQL、PostgreSQL、Oracle 或者 Mongo 等的基礎關係型數據庫或非關係型數據庫的作用。 

我們舉例說明。使用 ES 對基礎文檔進行檢索操作，如將傳統的 word 文檔、PDF 文檔、PPT 文檔等通過 Openoffice 或者 pdf2htmlEX 工具轉換爲 HTML，再將 HTML 以JSON 串的形式錄入到 ES，以對外提供檢索服務。

場景二：在原有系統中增加 ES、Logstash、Kibana等。

原有的業務系統中存在 MySQL、Oracle、Mongo 等基礎數據，但想實現全文檢索服務，就在原有業務系統基礎的加上一層 ELK。

舉例一，將原有系統中 MySQL 中的數據通過 logstashinputjdbc 插件導入到 ES 中，並通過 Kibana 進行圖形化展示。

舉例二，將原有存儲在 Hadoop HDFS 中的數據導入到 ES 中，對外提供檢索服務。

場景三：使用 ELK Stack 結合現有工具對外提供服務。

舉例一，日誌檢索系統。將各種類型的日誌通過 Logstash 導入 ES 中，通過 Kibana 或者 Grafana 對外提供可視化展示。

舉例二，通過 Flume 等將數據導入 ES 中，通過 ES 對外提供全文檢索服務。

場景四：其他綜合業務場景

主要藉助 ES 強大的全文檢索功能實現，如分頁查詢、各類數據結果的聚合分析、圖形化展示（餅圖、線框圖、曲線圖等）。

舉例說明，像那些結合實際業務的場景，如安防領域、金融領域、監控領域等的綜合應用。

二、ELK Stack 學習的優先級

1、我建議 Elasticsearch 爲第一優先級。

（1）掌握 Elasticsearch 的基本概念，主要包括：

（2）掌握 Elasitcsearch 的基本操作，主要包括：

（3）掌握 Elasticsearch 高級操作，主要包括：

（4）掌握 Elasticsearch Java/Python 等API，主要包括：

（5）Elasticsearch 結合場景開發實戰，主要包括：

2、第二學習優先級爲 Kibana

3、第三學習優先級爲 Logstash

以上內容轉載至 博客專家 -銘毅天下 的 《死磕 Elasticsearch 方法論》：普通程序員高效精進的 10 大狠招！（完整版）

三、ES和Kibana在docker中的安裝

ES：

1、在docker環境下安裝ElasticSearch

      docker pull elasticsearch:6.4.2

2、查看鏡像

       docker images

3、啓動ElasticSearch  

       docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" --name MyEs（別名） -d e47ebd7ec3ee（鏡像id）

說明：

• -d 後臺啓動
• -p 9200:9200 將虛擬機9200端口映射到elasticsearch的9200端口（web通信默認使用9200端口）
• -p 9300:9300 將虛擬機9300端口映射到elasticsearch的9300端口（分佈式情況下，各個節點之間通信默認使用9300端口）
• --name MyEs 指定一個名字（MyEs 隨意指定）

 

Kibana

1、安裝

     docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:6.4.2

2、運行

docker run -d -p 5601:5601 --name kb02 --link MyEs（已啓動的Es名稱）:elasticsearch f64d082f5f08（kibana鏡像id）

 

寫在最後，ELK的學習，建議直接閱讀官方文檔。

https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/highlighting-intro.html  ElasticSearch中文參考文獻（2.0版）

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-cross-cluster-search.html ElasticSearch最新版

https://www.elastic.co/guide/cn/kibana/current/docker.html  Kibana中文版用戶手冊

https://www.elastic.co/guide/en/logstash/6.4/introduction.html  Logstash最新版