系统运维和开发人员可以通过日志了解服务器软硬件信息、检查配置过程中的错误及错误发生的原因。经常分析日志可以了解服务器的负荷，性能安全性，从而及时采取措施纠正错误。日志的作用不言而喻，但对于数量庞大且分布在多台机器上的日志，查看就显得特别麻烦了。所以，对于运维人员来说，使用日志分析系统是非常有必要的。
开源实时日志分析ELK平台能够实现日志的监控与分析，ELK由ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具组成。官方网站：https://www.elastic.co/products
Elasticsearch是个开源分布式搜索引擎，它的特点有：分布式，零配置，自动发现，索引自动分片，索引副本机制，restful风格接口，多数据源，自动搜索负载等。
Logstash是一个完全开源的工具，他可以对你的日志进行收集、分析，并将其存储供以后使用（如，搜索）。
kibana 也是一个开源和免费的工具，他Kibana可以为 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日志分析友好的 Web 界面，可以帮助您汇总、分析和搜索重要数据日志。
ELK工作流程大致如下：
在需要收集日志的所有服务上部署logstash，作为logstash agent（logstash shipper）用于监控并过滤收集日志，将过滤后的内容发送到logstash indexer，logstash indexer将日志收集在一起交给全文搜索服务ElasticSearch，可以用ElasticSearch进行自定义搜索通过Kibana 来结合自定义搜索进行页面展示。
ELK平台搭建：
下载ELK安装包：https://www.elastic.co/downloads/
下载jdk安装包：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
下载完的数据包：
1.安装依赖包jdk8：
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#sudo mkdir /usr/lib/jvm
#tar xvzf jdk-8u91-linux-x64.tar.gz -C /usr/lib/jvm/
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#vim ~/.bashrc
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在文档最下部追加
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export
JAVA_HOME=
/usr/lib/jvm/jdk1
.8.0_91
export
JRE_HOME=${JAVA_HOME}
/jre
export
CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}
/lib
:${JRE_HOME}
/lib
export
PATH=${JAVA_HOME}
/bin
:$PATH
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执行：
source
~/.bashrc
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执行java -version和java，有相应数据即安装完成。
2.安装Logstash：
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#tar xvzf logstash-2.3.3.tar.gz
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在logstash-2.3.3目录下创建logstash-test.conf配置文件，内容如下：
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# cat logstash-test.conf
input { stdin { } }
output {
stdout { codec=> rubydebug }
}
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Logstash使用input和output定义收集日志时的输入和输出的相关配置，本例中input定义了一个叫"stdin"的input，output定义一个叫"stdout"的output。无论我们输入什么字符，Logstash都会按照某种格式来返回我们输入的字符，其中output被定义为"stdout"并使用了codec参数来指定logstash输出格式。
使用如下命令启动：
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# ./bin/logstash agent -f logstash-test.conf
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启动后，你在屏幕上输入什么内容，就会在console里显示出来。如输入"hehe"，显示如下：
说明安装成功。使用Ctrl+C退出进程。
3.安装elasticsearch：
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#tar xvzf elasticsearch-2.3.3.tar.gz
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修改配置文件，允许远程访问：
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cd
elasticsearch-2.3.3
/config
vim elasticsearch.yml
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修改network栏为：
启动elasticsearch：
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# ./bin/elasticsearch -d #-d为后台启动
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访问http://<elasticsearch-ip>:9200
如上，说明安装成功。
安装elasticsearch插件head：
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# cd elasticsearch-2.3.3
# ./bin/plugin install mobz/elasticsearch-head
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出现如下：
安装成功，访问http://<elasticsearch-ip>:9200/_plugin/head，如下：
安装成功。
测试elasticsearch与logstash是否能链接成功：
在logstash-2.3.3安装目录下创建一个用于测试logstash使用elasticsearch作为logstash的后端的测试文件logstash-es-simple.conf，该文件中定义了stdout和elasticsearch作为output，这样的“多重输出”即保证输出结果显示到屏幕上，同时也输出到elastisearch中，内容如下：
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# cat logstash-es-simple.conf
input { stdin { } }
output {
elasticsearch {hosts =>
"localhost"
}
stdout { codec=> rubydebug }
}
# hosts为elasticsearch的主机，这里两者在同一机器上
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启动：
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# ./bin/logstash agent -f logstash-es-simple.conf
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打开http://<elasticsearch-ip>:9200/_search?pretty，如下：
说明二者链接成功。至此，你已经成功利用Elasticsearch和Logstash来收集日志数据了。
4.安装kibana：
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# tar xvzf kibana-4.5.1-linux-x64.tar.gz
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启动：
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# cd kibana-4.5.1-linux-x64
# ./bin/kibana
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启动过程如下：
访问http://<ip>:5601，如下：
安装成功。
登录后，首先，配置一个索引，默认，Kibana的数据被指向Elasticsearch，使用默认的logstash-*的索引名称，并且是基于时间的，点击“Create”即可。
看到如下，索引创建完成：
点击“Discover”选项卡，可以搜索和浏览elasticsearch中的数据，默认搜索最近15分钟的数据，也可以自定义。
至此，ELK平台已经部署完成。
5.配置logstash作为Indexer：
将logstash配置为索引器，并将logstash的日志数据存储到elasticsearch。本案例是索引本地系统日志。
在logstash工作目录中创建配置文件logstash-indexer.conf，内容如下：
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input {
file
{
type
=>
"syslog"
path => [
"/var/log/messages"
,
"/var/log/syslog"
]
}
syslog {
type
=>
"syslog"
port =>
"5544"
}
}
output {
stdout { codec=> rubydebug }
elasticsearch {hosts =>
"localhost"
}
}
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启动logstash后，使用echo模拟写入日志，命令执行后信息如下：
浏览器中：
elasticsearch在浏览器中如下：
由上可见，日志数据都同步成功。
到此，ELK平台部署与测试已经完成。