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利用Docker-Compose搭建Filebeat + Logstash + Elasticsearch + Kibana的日志系统

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简介：
本项目介绍如何使用Docker Compose快速部署一套高效日志管理系统，包括Filebeat收集日志、Logstash处理数据、Elasticsearch存储索引以及Kibana进行可视化展示。 本段落介绍如何使用docker-compose构建一个包含filebeat、Logstash、Elasticsearch和Kibana的日志系统，并对Nginx日志进行正则切割字段处理。通过这种方式，可以有效地管理和分析服务器的访问日志信息。

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  • 利用Docker-Compose搭建Filebeat + Logstash + Elasticsearch + Kibana的日志系统
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    本项目介绍如何使用Docker Compose快速部署一套高效日志管理系统，包括Filebeat收集日志、Logstash处理数据、Elasticsearch存储索引以及Kibana进行可视化展示。 本段落介绍如何使用docker-compose构建一个包含filebeat、Logstash、Elasticsearch和Kibana的日志系统，并对Nginx日志进行正则切割字段处理。通过这种方式，可以有效地管理和分析服务器的访问日志信息。
     
  • Filebeat+Kafka+Logstash+ElasticSearch+Kibana解析日志文件示例（四）
    优质
    本篇文章详细介绍了使用Filebeat、Kafka、Logstash、Elasticsearch和Kibana这一组合来实时解析与可视化日志文件的具体步骤和配置方法，是理解和应用该技术栈进行日志处理的实用指南。 本段落将探讨如何使用Kibana直观地展示所需的日志报表，并解决第三个问题。根据数据显示看板的步骤大致分为三步：第一步是设置数据源，在我们之前推送给Elasticsearch的日志数据基础上，通过management标签创建索引模式；第二步是在创建好索引模式后，利用Visualize 标签页设计可视化图形；第三步则是使用Dashboard标签配置我们的看板。首先进行第一步操作——创建索引：目前有两天的数据记录，我们需要建立一个能够涵盖这两天数据的索引模式。完成此步骤后，在点击“Discover”标签时可以看到我们创建的名为errinfo-scm的索引。
     
  • ELK（ES+Logstash+Kibana+Filebeat）单点部署文档
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    本文档详细介绍了如何进行ELK栈（包含Elasticsearch、Logstash、Kibana及Filebeat）的单节点安装与配置，适用于需要集中日志管理与分析的用户。 详细的描述单点安装ELK并进行测试的操作文档：本操作指南旨在提供在单一节点上部署和配置Elasticsearch、Logstash 和 Kibana (统称为 ELK) 的详细步骤，并包括如何对其进行初步测试的流程，以确保系统能够正常运行。
     
  • Docker-Flink：利用 Docker-Compose 在容器内搭建 Apache Flink 集群
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    本教程详细介绍如何使用Docker和Docker-Compose在容器环境中快速部署和配置Apache Flink集群，适合开发和测试环境。 # Apache Flink 集群部署在 Docker 上使用 Docker-Compose ## 安装 ### 安装Docker 如果您遇到与 Docker 版本不兼容的 Docker-Compose 版本问题，请尝试执行以下命令： ``` curl -sSL https://get.docker.com/ubuntu/ | sudo sh ``` ### 安装Docker-Compose ```sh curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.1.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m) > /usr/local/bin/docker-compose chmod +x /usr/local/bin/docker-compose ``` ### 获取repo ### 构建镜像 图像基于 Ubuntu Trusty。
     
  • 使用Elasticsearch、Fluentd和Kafka构建日志系统
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    本项目介绍如何运用Elasticsearch、Fluentd及Kafka三大工具搭建高效稳定的日志管理系统，适用于大规模数据处理场景。 由于Logstash内存占用较大且灵活性较差，ELK正在被EFK逐步替代。本段落将介绍EFK架构中的Elasticsearch、Fluentd和Kafka的使用方法（实际应用中还包括用于日志展示的Kibana）。本篇文章仅讨论数据采集流程。 前提条件：Docker与docker-compose 服务架构： - 数据产生阶段，通过Cadvisor收集容器监控数据，并将其发送到Kafka。 - 数据传输链路为：Cadvisord -> Kafka -> Fluentd -> Elasticsearch - 每个服务均可横向扩展，便于添加至日志系统中。 配置文件部分： 以上便是EFK架构的数据采集流程概述。
     
  • ELK镜像下载：elasticsearch:7.17.6、kibana:7.17.6、logstash:7.17.6
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    本页面提供了Elasticsearch 7.17.6、Kibana 7.17.6和Logstash 7.17.6的官方镜像下载链接，方便用户快速获取ELK套件最新版本。 ELK（Elasticsearch 7.17.6 + Kibana 7.17.6 + Logstash 7.17.6）支持的操作系统包括 CentOS 7、中标麒麟、银河麒麟以及通信UOS，这些操作系统均已验证安装方式，并且可以通过 Docker 安装。
     
  • ELK 5.6.3 软件包合集（含 Elasticsearch、Kibana 和 Filebeat）
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    本软件包包含 ELK 堆栈的核心组件：Elasticsearch 5.6.3 版本，用于分布式数据存储与检索；Kibana 5.6.3，提供数据分析的可视化界面；Filebeat 5.6.3，则负责高效的数据传输。 包含 elasticsearch-5.6.3.tar.gz、filebeat-5.6.3-linux-x86_64.tar.gz 和 kibana-5.6.3-linux-x86_64.tar.gz，logstash 文件较大，在另一个资源包内。
     
  • ELFK Docker镜像 8.12.2版（含Kibana和Logstash）
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    本Docker镜像为ELFK套件8.12.2版本，集成了Elasticsearch、Kibana及Logstash，便于日志数据的收集、分析与可视化展示。 ELFK docker镜像-8.12.2版本包括kibana、logstash的镜像文件和其他包含elasticsearch、filebeat的镜像文件。 请注意，这些文件可能经过多层压缩，请解压至*.tar格式即可使用，因为上传时有限制。