这两天使用公司的一台cent os把ELK搭建了起来，做个记录。
1.在官网down各种安装包-elasticSearch, logstash, kibna
https://www.elastic.co/downloads
2.解压并安装各种组件
2-1.elasticSearch
安装目录为:/home/elasticsearch/elasticsearch-6.3.1
启动命令如下：
/home/elasticsearch/elasticsearch-6.3.1/bin/elasticsearch
成功启动后的截图:
可通过浏览器访问(http://172.17.250.39:9200/)
2-2.安装elasticSearch-Head,包括nodejs,grunt等
参考了这篇文章:
https://blog.csdn.net/mjlfto/article/details/
安装路径:/home/elasticsearch-head/elasticsearch-head/
当然在安装head之前，需要先安装nodejs,grunt等，可能还需要安装wdgt，git等软件。
具体的信息可以参考下上面这个链接
启动命令：npm run start
成功启动后的截图:
可通过浏览器访问(http://172.17.250.39:9100/)
2-3.安装logStash
参考了这篇帖:https://blog.csdn.net/wyqlxy/article/details/
其中还要设置LOGSTASH的profile环境参数，并使用source命令让其生效
启动命令:/home/logstash/logstash-6.3.2/bin/logstash -f /home/logstash/logstash-6.3.2/mysql.conf –config.reload.automatic
关键点在于这里的mysql.conf文件，里面配置了mysql的驱动jar包，数据库连接地址信息及同步的sql脚本。
内容如下:
这样logStash成功启动后，会自动去运行设置的sql脚本，并把获取的DB数据导入到elasticSearch。
我这里脚本select出来的DB数据都是以json格式存储的。
可以看到上面的mysql.conf里设置的默认的elasticSearch的索引名称是index => “ls-index-“，
所以logStash启动后，可以在es-head的前端页面看到以该名称创建的索引和数据.
2-4.Kibna
es-head使用起来毕竟不是太方便，推荐的是kibna。
其实本人对ELK并不算特别了解，对Kibna的使用也算不上太熟练。不过既然推荐的是这个，那肯定也要试试的。
安装目录/home/kibana/kibana-6.3.2-linux-x86_64
启动命令:/home/kibana/kibana-6.3.2-linux-x86_64/bin/kibana
kibna是使用浏览器访问使用的，有很多的功能，本人目前了解的有限，后面会去官网一点点看。
http://172.17.250.39:5601/app/kibana#/home?_g=()
经过差不多2个小时的摸索和尝试，大概的使用方法如下：
2-4-1.左侧的Management菜单进去，然后点击Index Patterns来新建索引(对应ES的索引)
在Index pattern输入框里输入的所以名称必须能like ES里的索引名称，否则匹配不到
Kibna的索引名称的最后面的*，表示匹配ES索引名称，类似sql里的like的功能吧。
2-4-2.左侧的Discover菜单进去，就能够看到启动logStash之后，从DB里同步到ES的数据了。
3.使用Kibna进行数据查询
比如通过业务上的单据编号来查询接口的调用日志(这个也是在本人目前维护的一个系统中经常用到的)
formNbr := 后面的关键字，如果加了*号，则表示模糊查询.
查询出来的结果:
另外，查询结构列表的左侧的灰色菜单里，可以选择要显示的field是否显示(Selected Fields)
Kibna功能强大，其他的功能目前还不算太熟悉，后面再接着继续学习。
最后把这两天搭建ELK过程中，参考的资料和信息贴进来，以供后面参考.
curl -X GET http://172.17.250.39:9200
/home/logstash/logstash-6.3.2/bin/logstash -f /home/logstash/logstash-6.3.2/mysql.conf –config.reload.automatic
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