kibana启动 kibana启动了不能访问

kubernetes-8：kibana容器化

Deployment失败判定标准，由于elasticsearch相关服务的启动/就绪都挺慢，特别当elasticsearch集群和kibana同时容器的时候，所以需要设置此判定参数。

受限大小限制，有些不是很清晰，可以到微信公众号查看；

kibana启动 kibana启动了不能访问

kibana启动 kibana启动了不能访问

index => "nginx-%{+YYYY.MM.dd}"

前置阅读：

kubernetes-7：elasticsearch容器化

提供helm和yaml两种部署方式。

yaml部署步骤详见笔者git地址：

1.progressDeadlineSeconds

4.restartPolicy

容器化成功后的组件：

docker pull kibana:6.4.3

重命名镜像为：

docker images |grep kibana |awk '{print "docker tag ",$1":"$2,$1":"$2}' |sed -e 's#kibana#' |sh -x

Add the elastic可以参考这个 helm charts repo：

helm repo add elastic

helm参数详解：

--name：指定本次部署的名字，通过helm list可以查看通过helm部署的组件；

elastic/kibana：指定chart的名字，helm执行过程是先取到chart配置，从chart配置中取到资源的URL；

--namespace：指定kibana部署到容器中所归属的命名空间；

--version：指定kibana版本；

--set：指定Kibana的详细参数；

elasticsearchHosts与elasticsearchUrl：指定kibana要关联的elasticsearch集群的地址；es-min-ingest是容器内部es的serv域名，es.min是指的es集群的命名空间，因为这里涉及到了跨命名空间访问，所以需要带namespace的后缀；

笔者github提供elasticsearch的yaml配置文件：

提供了一个deploy.sh，可以直接运行sh deploy.sh完成容器化；

或者依次执行命令：

kubectl apply -f kibana-min-deployment.yaml

kubectl apply -f kibana-min-serv.yaml

笔者的yaml配置文件中做了详细注释，可以直接进入github去阅读相关yaml配置文件，这里只罗列其中的重点：

1.progressDeadlineSeconds

支持两种滚动方式：按照比例启动；也可以指定具体个数。

pod就绪判定标准, 很有必要；当es集群负荷过高时，kibana与es的联通会不通畅，需要K8S去识别是kibana pod是不是真的宕机了。

4.restartPolicy

elk 如何创建新的索引

file {

创建kibana索引

helm容器化Kibana的命令：

若只需要收集显示nginx的访问日志，则可以建立一个名为nginx+时间的索引

若是需要收集一个下的多个服务日志，则可以在一个conf下添加多个input并根据type来区分和实现

环境

192.168.2.112 ES/kibana

192.168.2.117 logstash/mysql/nginx

建立nginx索引

1）在118服的logstash/etc目录下建立的nginxlog.conf，添加

input {

path => "/u2.pod滚动升级sr/local/nginx/logs/access.log"

type => "nginx"

output {

elasticsearch {

hosts => "192.168.2.112:9200"

}}123456780111213

其中，index即代表对应的索引名称

2）然后启动logstash

[root@localhost etc]# pwd/usr/local/logstash/etc

[root@localhost etc]# ../bin/logstash -f nginxlog.conf1234

3）登陆kibana设置索引 4）然后手动访问nginx页面后，可以在kibana的discover界面看到

收集nginx日志和mysql日志

1）把118服的logstash目录到117服对应目录下

scp -r logstash/ root@192.168.2.117:/usr/local/logstash1

2）在117服logstash/etc目录下建立all.conf

input {

path => "/usr/local/nginx/logs/access.log"

type => "nginx"

input {

path => "/var/log/mysqld.log"

type => "mysql"

output { if [type] == "nginx"{

elasticsearch {

hosts => "192.168.2.112:9200"

}}if [type] == "mysql"{

elasticsearch {

hosts => "192.168.2.112:9200"

index => "mysql-%{+YYYY.MM.dd}"

}12345678011121314151617181920212223242526272829

3）在kibana页面建立mysql索引

4）启动logstash

[root@host107 etc]# pwd/usr/local/logstash/etc

[root@host107 etc]# ../bin/logstash -f all.conf1234

5）然后启动及关闭mysql服务，就可以看到日志数据

6）同样的，访问nginx页面后，也会收到nginx日志数据

备注：

1）其中上面的host列显示0.0.0.0，是因为没有设置主机名，在/etc/hosts下加上

127.0.0.1 hostmysqlnginx

然后hostname hostmysqlnginx

重启下logstash，就可以看到host

elasticsearch 是开源的吗

Pod保活的重要手3.readinessProbe段。

Elasticsearch是什么 Elasticsearch是一个高度可扩展的开源全文搜索和分析引擎。它可以在很短的时间内存储，搜索和分析大量的数据。它通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。我们举几个例子来说明Elasticsearch能做什么？ 当你经营一家网上商店，你可以让你的客户搜索你卖的商品。在这种情况下，你可以使用Elasticsearch来存储您的整个产品目录和库存信息，为客户提供精准搜索，可以为客户相关商品。 当你想收集日志或者交易数据的时候，要分析和挖掘这些数据，寻找趋势，统计，总结，或异常。在这种情况下，你可以使用LogStash 或者其他工具来进行收集数据，当这些数据存储到Elasticsearch中 。你可以搜索和汇总这些数据，找到任何你感兴趣的信息。 当 你运行一个价格提醒的平台，可以给客户提供一些规则，如我有兴趣购买一个特定的电子设备，当商品的价格在未来一个月内的价格低于多少钱的时候通知我。在这 种情况下，你可以把供应商的价格，把他们定期存储到Elasticsearch中，使用定时器过滤的能力来匹配客户的需求，当查询到价格低于客户设定的值 后给客户发送一条通知。 当你有 商业智能分析的需求时，你希望快速调查，分析和可视化，并有大量的数据（千万条记录）的时候。在这种情况下，你可以使用Elasticsearch来存储 你的数据，然后用Kibana建立自定义的仪表板或者任何你熟悉的语言开发展示界面，您可以使用Elasticsearch的聚合功能来执行复杂的商业智 能与数据查询。 对于码农来说，比较有名的案例是github，gihtub 的搜索是基于 Elasticsearch 构建的，在 页面，你可以检索项目、用户、issue、pull request，还有代码。共有 40-50个 索引库，分别用于索引网站需要跟踪的各种数据。虽然只索引项目的主分支()，但这个数据量依然巨大，20亿索引文档，30TB的索引文件。 Elasticsearch的核心概念 下面介绍Elasticsearch的几个核心概念，准实时索引(Near Realtime)，集群(cluster),(node), 索引(index),类型(type),文档(document),分片和(shards Replicas)。 准实时索引(Near Realtime) Elasticsearch是准实时搜索平台。这意味着有轻微的延迟（通常为1秒）就可以从入库建索引文件到已经进行关键字搜索。 集群(cluster) 集 群是由一个或多个组成，对外提供服务，对外提供索引和搜索功能。在所有，一个集群有一个的名称默认为“Elasticsearch”。此名称 是很重要的，因为每个只能是群集的一部分，当该被设置为相同的名称时，就会自动加入群集。当需要有多个集群的时候，要确保每个集群的名称不能重复，否则，可能会加入错误的群集。请注意，一个只能加入一个集群。此外，您还可以拥有多个的集群，每个集群都有其不同的集群名称。例如，在开发过程中，你可以建立开发集群库和测试集群库，分别为开发，测试服务。 (node) 一 个是一个逻辑上的服务，它是群集的一部分，可以存储数据，并参Helm部署步骤详见笔者git地址：与集群的索引和搜索功能。就像集群一样，一个也有的名字，默认是一个随机的 和机器相关的名称，在启动的时候分配。如果你不想要的默认值，你可以定义任何你想要的名。这个名字在管理中很重要，在网络中 Elasticsearch群集通过名称进行管理和通信。一个可以被配置为加入一个特定的群集。默认情况下，每个会加入名为Elasticsearch的集群中，这意味着如果你在网络上启动多个，如果网络畅通，他们能彼此发现并自动加入一个名为Elasticsearch的集群中。在一个单一的集群中，你可以拥有多个你想要的。当网络没有集群运行的时候，只要启动任何一个，这个会默认生成一个新的集群，这个集群会有一个。 索引(index) 索引是有点结构的文档。例如，可以有一个的索引，另一个是产品目录的索引，还有一个订单数据的索引。一个索引是一个名称（必须是全部小写），这个名字是用来指在执行索引、搜索、更新和删除作时对文档的索引。在一个单一的集群中，您可以定义多个你想要的索引。 类型(type) 在 索引中，可以定义一个或多个类型。类型是索引的逻辑分区。在一般情况下，一种类型被定义为具有一组公共字段的文档。例如，让我们设你运行一个博客平台， 并把所有的数据存储在一个索引中。在这个索引中，您可以定义一个类型为用户数据，另一种类型为博客数据，另一种类型的数据。 文档(document) 文档是可以被索引的基本单位。例如，你可以有一个的客户文档，有一个产品文档，还有一个订单的文档。文档是以JSON（JaScript Object Notation）格式存储的。在一个索引中，您可以存储多个的文档。请注意，虽然在一个索引中有多分文档，但这些文档的结构是一致的，并在次存储的时候指定。 分片(shards) 一个索引可以存储很大的数据，这些空间可以超过一个的物理存储的限制。例如，十亿个文档占用磁盘空间为1TB。仅从单个搜索可能会很慢，还有一台物理机器也不一定能存储这么多的数据。为了解决这一问题，Elasticsearch将索引分解成多个分片。当你创建一个索引，你可以简单地定义你想要的分片数量。每个分片本身是一个全功能的、的单元，可以托管在集群中的任何。 分片主要有两个很重要的原因是： 1、它允许你水平分割扩展你的数据。 2、它允许你分配和并行作（可能在多个上）从而提高性能和吞吐量 这些很强大的功能对用户来说是透明的，你不需要做什么作，系统会自动处理。 (Replicas) 是一个非常有用的功能，不然会有单点问题。当网络中的某个出现问题的时候，可以对故障进行转移，保证系统的高可用。因此，Elasticsearch允许你创建一个或多个拷贝，你的索引分片就形成了所谓的副本或副本分片。 是重要的，主要的原因有： 1、它提供了高可用性，当失败的时候不受影响。需要注意的是，一个的分片不会存储在同一个中。 2、它允许您扩展您的搜索量，提高并发量，因为搜索可以在所有副本上并行的执行。 总结一下，每个索引可以拆分成多个分片。索引可以零个或者多个分片。一旦，每个索引就有了主分片和复本分片。分片的数量和副本的数量可以在创建索引时定义。当创建索引后，你可以随时改变副本的数量，但你不能改变分片的数量。 默认情况下，每个索引分配5个分片和1个副本，这意味着你的集群至少要有两个，你将拥有5个主要的分片和5个副本分片共有10个分片。

linux kibana 怎么改端口号

步file {骤：

linux系统为red h192.168.2.118 logstash/nginxat 。 测试安装中 logstash 成功安装。 而elasticsearch也成功显示页面 ，使用tar.gz安装，没有修改配置文件的地址，成功启动并能 c'到端口的消息 结果图如下： 同样的kibana也使用tar.gz安装

Elasticsearch8.1 - Kibana 注册令牌token过期刷新

3.readinessProbe

在Elasticsearch 8.1中， es次启动会给kibana生成一个注册令牌token， 用于kibana加入es集群使用。

}}

如果在kibana配置es过程中提示，tohelm install --name es-min-kibana elastic/kibana --namespace es-min-kibana --version 6.4.3 --set elasticsearchHosts=ken过期，则需要重新刷新token令牌。

参考 create-enrollment-token