一、 ELK工作栈简介
1. 简介
ELK Stack 是 Elasticsearch、Logstash、Kibana 三个开源软件的组合。在实时数据检索和分析场合，三者通常是配合共用，而且又都先后归于 Elastic.co 公司名下，故有此简称。
ELK Stack 在最近两年迅速崛起，成为机器数据分析，或者说实时日志处理领域，开源界的第一选择。和传统的日志处理方案相比，ELK Stack 具有如下几个优点：
处理方式灵活。Elasticsearch 是实时全文索引，不需要像 storm 那样预先编程才能使用;
配置简易上手。Elasticsearch 全部采用 JSON 接口，Logstash 是 Ruby DSL 设计，都是目前业界最通用的配置语法设计;
检索性能高效。虽然每次查询都是实时计算，但是优秀的设计和实现基本可以达到全天数据查询的秒级响应;
集群线性扩展。不管是 Elasticsearch 集群还是 Logstash 集群都是可以线性扩展的;
前端操作炫丽。Kibana 界面上，只需要点击鼠标，就可以完成搜索、聚合功能，生成炫丽的仪表板。
当然，ELK Stack 也并不是实时数据分析界的灵丹妙药。在不恰当的场景，反而会事倍功半。我自 2014 年初开 QQ 群交流 ELK Stack，发现网友们对 ELK Stack 的原理概念，常有误解误用;对实现的效果，又多有不能理解或者过多期望而失望之处。更令我惊奇的是，网友们广泛分布在传统企业和互联网公司、开发和运维领域、Linux 和 Windows 平台，大家对非专精领域的知识，一般都缺乏了解，这也成为使用 ELK Stack 时的一个障碍。
二、 Logstash数据采集工具安装和使用
1. 官方网站
https://www.elastic.co/products/logstash#
2. 简介
Logstash是一款轻量级的日志搜集处理框架，可以方便的把分散的、多样化的日志搜集起来，并进行自定义的处理，然后传输到指定的位置，比如某个服务器或者文件。
3. 安装
下载后直接解压，就可以了。
4. helloword使用
通过命令行，进入到logstash/bin目录，执行下面的命令：
logstash -e ""
可以看到提示下面信息(这个命令稍后介绍)，输入hello world!
可以看到logstash尾我们自动添加了几个字段，时间戳@timestamp，版本@version，输入的类型type，以及主机名host。
4.1. 简单的工作原理
Logstash使用管道方式进行日志的搜集处理和输出。有点类似*NIX系统的管道命令 xxx | ccc | ddd，xxx执行完了会执行ccc，然后执行ddd。
在logstash中，包括了三个阶段:
输入input --> 处理filter(不是必须的) --> 输出output
每个阶段都由很多的插件配合工作，比如file、elasticsearch、redis等等。
每个阶段也可以指定多种方式，比如输出既可以输出到elasticsearch中，也可以指定到stdout在控制台打印。
由于这种插件式的组织方式，使得logstash变得易于扩展和定制。
4.2. 命令行中常用的命令
-f：通过这个命令可以指定Logstash的配置文件，根据配置文件配置logstash
-e：后面跟着字符串，该字符串可以被当做logstash的配置(如果是“” 则默认使用stdin作为输入，stdout作为输出)
-l：日志输出的地址(默认就是stdout直接在控制台中输出)
-t：测试配置文件是否正确，然后退出。
4.3. 配置文件说明
前面介绍过logstash基本上由三部分组成，input、output以及用户需要才添加的filter，因此标准的配置文件格式如下：
input {...}
filter {...}
output {...}
在每个部分中，也可以指定多个访问方式，例如我想要指定两个日志来源文件，则可以这样写：
input {
file { path =>"/var/log/messages" type =>"syslog"}
file { path =>"/var/log/apache/access.log" type =>"apache"}
}
类似的，如果在filter中添加了多种处理规则，则按照它的顺序一一处理，但是有一些插件并不是线程安全的。
比如在filter中指定了两个一样的的插件，这两个任务并不能保证准确的按顺序执行，因此官方也推荐避免在filter中重复使用插件。
说完这些，简单的创建一个配置文件的小例子看看：
input {
file {
#指定监听的文件路径，注意必须是绝对路径
path => "E:/software/logstash-1.5.4/logstash-1.5.4/data/test.log"
start_position => beginning
}
}
filter {
}
output {
stdout {}
}
日志大致如下：注意最后有一个空行。
1 hello,this is first line in test.log!
2 hello,my name is xingoo!
3 goodbye.this is last line in test.log!
4
执行命令得到如下信息：
5. 最常用的input插件——file。
这个插件可以从指定的目录或者文件读取内容，输入到管道处理，也算是logstash的核心插件了，大多数的使用场景都会用到这个插件，因此这里详细讲述下各个参数的含义与使用。
5.1. 最小化的配置文件
在Logstash中可以在 input{} 里面添加file配置，默认的最小化配置如下：
input {
file {
path => "E:/software/logstash-1.5.4/logstash-1.5.4/data/*"
}
}
filter {
}
output {
stdout {}
}
当然也可以监听多个目标文件：
input {
file {
path => ["E:/software/logstash-1.5.4/logstash-1.5.4/data/*","F:/test.txt"]
}
}
filter {
}
output {
stdout {}
}
5.2. 其他的配置
另外，处理path这个必须的项外，file还提供了很多其他的属性：
input {
file {
#监听文件的路径
path => ["E:/software/logstash-1.5.4/logstash-1.5.4/data/*","F:/test.txt"]
#排除不想监听的文件
exclude => "1.log"
#添加自定义的字段
add_field => {"test"=>"test"}
#增加标签
tags => "tag1"
#设置新事件的标志
delimiter => "\n"
#设置多长时间扫描目录，发现新文件
discover_interval => 15
#设置多长时间检测文件是否修改
stat_interval => 1
#监听文件的起始位置，默认是end
start_position => beginning
#监听文件读取信息记录的位置
sincedb_path => "E:/software/logstash-1.5.4/logstash-1.5.4/test.txt"
#设置多长时间会写入读取的位置信息
sincedb_write_interval => 15
}
}
filter {
}
output {
stdout {}
}
其中值得注意的是：
1 path
是必须的选项，每一个file配置，都至少有一个path
2 exclude
是不想监听的文件，logstash会自动忽略该文件的监听。配置的规则与path类似，支持字符串或者数组，但是要求必须是绝对路径。
3 start_position
是监听的位置，默认是end，即一个文件如果没有记录它的读取信息，则从文件的末尾开始读取，也就是说，仅仅读取新添加的内容。对于一些更新的日志类型的监听，通常直接使用end就可以了;相反，beginning就会从一个文件的头开始读取。但是如果记录过文件的读取信息，这个配置也就失去作用了。
4 sincedb_path
这个选项配置了默认的读取文件信息记录在哪个文件中，默认是按照文件的inode等信息自动生成。其中记录了inode、主设备号、次设备号以及读取的位置。因此，如果一个文件仅仅是重命名，那么它的inode以及其他信息就不会改变，因此也不会重新读取文件的任何信息。类似的，如果复制了一个文件，就相当于创建了一个新的inode，如果监听的是一个目录，就会读取该文件的所有信息。
5 其他的关于扫描和检测的时间，按照默认的来就好了，如果频繁创建新的文件，想要快速监听，那么可以考虑缩短检测的时间。
6 add_field
就是增加一个字段，例如：
file {
add_field => {"test"=>"test"}
path => "D:/tools/logstash/path/to/groksample.log"
start_position => beginning
}
6. Kafka与Logstash的数据采集对接
基于Logstash跑通Kafka还是需要注意很多东西，最重要的就是理解Kafka的原理。
6.1. Logstash工作原理
由于Kafka采用解耦的设计思想，并非原始的发布订阅，生产者负责产生消息，直接推送给消费者。而是在中间加入持久化层——broker,生产者把数据存放在broker中，消费者从broker中取数据。这样就带来了几个好处:
1 生产者的负载与消费者的负载解耦
2 消费者按照自己的能力fetch数据
3 消费者可以自定义消费的数量
另外，由于broker采用了主题topic-->分区的思想，使得某个分区内部的顺序可以保证有序性，但是分区间的数据不保证有序性。这样，消费者可以以分区为单位，自定义读取的位置——offset。
Kafka采用zookeeper作为管理，记录了producer到broker的信息，以及consumer与broker中partition的对应关系。因此，生产者可以直接把数据传递给broker，broker通过zookeeper进行leader-->followers的选举管理;消费者通过zookeeper保存读取的位置offset以及读取的topic的partition分区信息。
由于上面的架构设计，使得生产者与broker相连;消费者与zookeeper相连。有了这样的对应关系，就容易部署logstash-->kafka-->logstash的方案了。
接下来，按照下面的步骤就可以实现logstash与kafka的对接了。
6.2. 启动kafka
启动zookeeper：
$zookeeper/bin/zkServer.sh start
启动kafka：
$kafka/bin/kafka-server-start.sh $kafka/config/server.properties &
6.3. 创建主题
创建主题:
$kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --create --topic hello --replication-factor 1 --partitions 1
查看主题:
$kafka/bin/kafka-topics.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --describe
6.4. 测试环境
执行生产者脚本:
$kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list 10.0.67.101:9092 --topic hello
执行消费者脚本，查看是否写入:
$kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper 127.0.0.1:2181 --from-beginning --topic hello
6.5. 向kafka中输出数据
input{
stdin{}
}
output{
kafka{
topic_id => "hello"
bootstrap_servers => "192.168.0.4:9092,172.16.0.12:9092"
# kafka的地址
batch_size => 5
codec => plain {
format => "%{message}"
charset => "UTF-8"
}
}
stdout{
codec => rubydebug
}
}
6.6. 从kafka中读取数据
logstash配置文件:
input{
kafka {
codec => "plain"
group_id => "logstash1"
auto_offset_reset => "smallest"
reset_beginning => true
topic_id => "hello"
zk_connect => "192.168.0.5:2181"
}
}
output{
stdout{
codec => rubydebug
}
}
7. Filter
7.1. 过滤插件grok组件
#日志
55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043
bin/logstash -e '
input { stdin {} }
filter {
grok {
match => { "message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:bytes} %{NUMBER:duration}" }
}
}
output { stdout {codec => rubydebug} }'
7.2. 分割插件split
filter {
mutate {
split => { "message" => " " }
add_field => {
"event_type" => "%{message[3]}"
"current_map" => "%{message[4]}"
"current_X" => "%{message[5]}"
"current_y" => "%{message[6]}"
"user" => "%{message[7]}"
"item" => "%{message[8]}"
"item_id" => "%{message[9]}"
"current_time" => "%{message[12]}"
}
remove_field => [ "message" ]
}
}
三、 ElasticSearch索引服务安装和使用
1. 简介
ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。
我们建立一个网站或应用程序，并要添加搜索功能，令我们受打击的是：搜索工作是很难的。我们希望我们的搜索解决方案要快，我们希望有一个零配置和一个完全免费的搜索模式，我们希望能够简单地使用JSON通过HTTP的索引数据，我们希望我们的搜索服务器始终可用，我们希望能够一台开始并扩展到数百，我们要实时搜索，我们要简单的多租户，我们希望建立一个云的解决方案。Elasticsearch旨在解决所有这些问题和更多的问题。
2. ES概念
cluster
代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。
shards
代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。
replicas
代表索引副本，es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。
recovery
代表数据恢复或叫数据重新分布，es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。
river
代表es的一个数据源，也是其它存储方式(如：数据库)同步数据到es的一个方法。它是以插件方式存在的一个es服务，通过读取river中的数据并把它索引到es中，官方的river有couchDB的，RabbitMQ的，Twitter的，Wikipedia的。
gateway
代表es索引快照的存储方式，es默认是先把索引存放到内存中，当内存满了时再持久化到本地硬盘。gateway对索引快照进行存储，当这个es集群关闭再重新启动时就会从gateway中读取索引备份数据。es支持多种类型的gateway，有本地文件系统(默认)，分布式文件系统，Hadoop的HDFS和amazon的s3云存储服务。
discovery.zen
代表es的自动发现节点机制，es是一个基于p2p的系统，它先通过广播寻找存在的节点，再通过多播协议来进行节点之间的通信，同时也支持点对点的交互。
Transport
代表es内部节点或集群与客户端的交互方式，默认内部是使用tcp协议进行交互，同时它支持http协议(json格式)、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议(通过插件方式集成)。
3. 安装
1、 创建用户
es启动时需要使用非root用户，所以创建一个铍铜用户
2、 安装jdk(jdk要求1.8.20或1.7.55以上)
3、 上传es安装包
4、 tar -zxvf elasticsearch-2.3.1.tar.gz -C /bigdata/
5、 修改配置
vi /bigdata/elasticsearch-2.3.1/config/elasticsearch.yml
#集群名称，通过组播的方式通信，通过名称判断属于哪个集群
cluster.name: bigdata
#节点名称，要唯一
node.name: es-1
#数据存放位置
path.data: /data/es/data
#日志存放位置
path.logs: /data/es/logs
#es绑定的ip地址
network.host: 172.16.0.14
#初始化时可进行选举的节点
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["node-4.itcast.cn", "node-5.itcast.cn", "node-6.itcast.cn"]
6、 使用scp拷贝到其他节点
scp -r elasticsearch-2.3.1/ node-5.itcast.cn:$PWD
scp -r elasticsearch-2.3.1/ node-6.itcast.cn:$PWD
7、 在其他节点上修改es配置，需要修改的有node.name和network.host
8、 启动es(/bigdata/elasticsearch-2.3.1/bin/elasticsearch -h查看帮助文档)
/bigdata/elasticsearch-2.3.1/bin/elasticsearch –d
9、 用浏览器访问es所在机器的9200端口
http://172.16.0.14:9200/
{
"name" : "es-1",
"cluster_name" : "bigdata",
"version" : {
"number" : "2.3.1",
"build_hash" : "bd980929010aef404e7cb0843e61d0665269fc39",
"build_timestamp" : "2016-04-04T12:25:05Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "5.5.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
kill `ps -ef | grep Elasticsearch | grep -v grep | awk '{print $2}'`
4. es安装插件下载es插件
/bigdata/elasticsearch-2.3.1/bin/plugin install mobz/elasticsearch-head
#本地方式安装head插件
./plugin install file:///home/bigdata/elasticsearch-head-master.zip
#访问head管理页面
http://172.16.0.14:9200/_plugin/head
5. es的RESTful接口操作
RESTful接口URL的格式：
http://localhost:9200///[]
其中index、type是必须提供的。
id是可选的，不提供es会自动生成。
index、type将信息进行分层，利于管理。
index可以理解为数据库;type理解为数据表;id相当于数据库表中记录的主键，是唯一的。
#向store索引中添加一些书籍
curl -XPUT 'http://172.16.0.14:9200/store/books/1' -d '{
"title": "Elasticsearch: The Definitive Guide",
"name" : {
"first" : "Zachary",
"last" : "Tong"
},
"publish_date":"2015-02-06",
"price":"49.99"
}'
#通过浏览器查询
http://172.16.0.14:9200/store/books/1
#在linux中通过curl的方式查询
curl -XGET 'http://172.16.0.14:9200/store/books/1'
#在添加一个书的信息
curl -XPUT 'http://172.16.0.14:9200/store/books/2' -d '{
"title": "Elasticsearch Blueprints",
"name" : {
"first" : "Vineeth",
"last" : "Mohan"
},
"publish_date":"2015-06-06",
"price":"35.99"
}'
# 通过ID获得文档信息
curl -XGET 'http://172.16.0.14:9200/bookstore/books/1'
#在浏览器中查看
http://172.16.0.14:9200/bookstore/books/1
# 通过_source获取指定的字段
curl -XGET 'http://172.16.0.14:9200/store/books/1?_source=title'
curl -XGET 'http://172.16.0.14:9200/store/books/1?_source=title,price'
curl -XGET 'http://172.16.0.14:9200/store/books/1?_source'
#可以通过覆盖的方式更新
curl -XPUT 'http://172.16.0.14:9200/store/books/1' -d '{
"title": "Elasticsearch: The Definitive Guide",
"name" : {
"first" : "Zachary",
"last" : "Tong"
},
"publish_date":"2016-02-06",
"price":"99.99"
}'
# 或者通过 _update API的方式单独更新你想要更新的
curl -XPOST 'http://172.16.0.14:9200/store/books/1/_update' -d '{
"doc": {
"price" : 88.88
}
}'
curl -XGET 'http://172.16.0.14:9200/store/books/1'
#删除一个文档
curl -XDELETE 'http://172.16.0.14:9200/store/books/1'
# 最简单filter查询
# SELECT * FROM books WHERE price = 35.99
# filtered 查询价格是35.99的
curl -XGET 'http://172.16.0.14:9200/store/books/_search' -d '{
"query" : {
"filtered" : {
"query" : {
"match_all" : {}
},
"filter" : {
"term" : {
"price" : 35.99
}
}
}
}
}'
#指定多个值
curl -XGET 'http://172.16.0.14:9200/store/books/_search' -d '{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : {
"terms" : {
"price" : [35.99, 88.88]
}
}
}
}
}'
# SELECT * FROM books WHERE publish_date = "2015-02-06"
curl -XGET 'http://172.16.0.14:9200/store/books/_search' -d '{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : {
"term" : {
"publish_date" : "2015-02-06"
}
}
}
}
}'
# bool过滤查询，可以做组合过滤查询
# SELECT * FROM books WHERE (price = 35.99 OR price = 99.99) AND (publish_date != "2016-02-06")
# 类似的，Elasticsearch也有 and, or, not这样的组合条件的查询方式
# 格式如下：
# {
# "bool" : {
# "must" : [],
# "should" : [],
# "must_not" : [],
# }
# }
#
# must: 条件必须满足，相当于 and
# should: 条件可以满足也可以不满足，相当于 or
# must_not: 条件不需要满足，相当于 not
curl -XGET 'http://172.16.0.14:9200/bookstore/books/_search' -d '{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : {
"bool" : {
"should" : [
{ "term" : {"price" : 35.99}},
{ "term" : {"price" : 99.99}}
],
"must_not" : {
"term" : {"publish_date" : "2016-02-06"}
}
}
}
}
}
}'
# 嵌套查询
# SELECT * FROM books WHERE price = 35.99 OR ( publish_date = "2016-02-06" AND price = 99.99 )
curl -XGET 'http://172.16.0.14:9200/bookstore/books/_search' -d '{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : {
"bool" : {
"should" : [
{ "term" : {"price" : 35.99}},
{ "bool" : {
"must" : [
{"term" : {"publish_date" : "2016-02-06"}},
{"term" : {"price" : 99.99}}
]
}}
]
}
}
}
}
}'
# range范围过滤
# SELECT * FROM books WHERE price >= 20 AND price < 100
# gt : > 大于
# lt : < 小于
# gte : >= 大于等于
# lte : <= 小于等于
curl -XGET 'http://172.16.0.14:9200/store/books/_search' -d '{
"query" : {
"filtered" : {
"filter" : {
"range" : {
"price" : {
"gt" : 20.0,
"lt" : 100
}
}
}
}
}
}'
# 另外一种 and， or， not查询
# 没有bool, 直接使用and , or , not
# 注意: 不带bool的这种查询不能利用缓存
# 查询价格既是35.99，publish_date又为"2015-02-06"的结果
curl -XGET 'http://172.16.0.14:9200/bookstore/books/_search' -d '{
"query": {
"filtered": {
"filter": {
"and": [
{
"term": {
"price":59.99
}
},
{
"term": {
"publish_date":"2015-02-06"
}
}
]
},
"query": {
"match_all": {}
}
}
}
}'
6. Logstash读取file写入es
input {
file {
path => "/var/nginx_logs/*.log"
codec => "json"
discover_interval => 5
start_position => "beginning"
}
}
output {
elasticsearch {
index => "flow-%{+YYYY.MM.dd}"
hosts => ["172.16.0.14:9200", "172.16.0.15:9200", "172.16.0.16:9200"]
}
}
7. Logstash+kafka+es
input {
kafka {
type => "accesslogs"
codec => "plain"
auto_offset_reset => "smallest"
group_id => "elas1"
topic_id => "accesslogs"
zk_connect => "172.16.0.11:2181,172.16.0.12:2181,172.16.0.13:2181"
}
kafka {
type => "gamelogs"
auto_offset_reset => "smallest"
codec => "plain"
group_id => "elas2"
topic_id => "gamelogs"
zk_connect => "172.16.0.11:2181,172.16.0.12:2181,172.16.0.13:2181"
}
}
filter {
if [type] == "accesslogs" {
json {
source => "message"
remove_field => [ "message" ]
target => "access"
}
}
if [type] == "gamelogs" {
mutate {
split => { "message" => " " }
add_field => {
"event_type" => "%{message[3]}"
"current_map" => "%{message[4]}"
"current_X" => "%{message[5]}"
"current_y" => "%{message[6]}"
"user" => "%{message[7]}"
"item" => "%{message[8]}"
"item_id" => "%{message[9]}"
"current_time" => "%{message[12]}"
}
remove_field => [ "message" ]
}
}
}
output {
if [type] == "accesslogs" {
elasticsearch {
index => "accesslogs"
codec => "json"
hosts => ["172.16.0.14:9200", "172.16.0.15:9200", "172.16.0.16:9200"]
}
}
if [type] == "gamelogs" {
elasticsearch {
index => "gamelogs"
codec => plain {
charset => "UTF-16BE"
}
hosts => ["172.16.0.14:9200", "172.16.0.15:9200", "172.16.0.16:9200"]
}
}
}
四、 Kibana报表工具的安装和使用
1. 简介
Logstash 早期曾经自带了一个特别简单的 logstash-web 用来查看 ES 中的数据。其功能太过简单，于是 Rashid Khan 用 PHP 写了一个更好用的 web，取名叫 Kibana。这个 PHP 版本的 Kibana 发布时间是 2011 年 12 月 11 日。
Kibana 迅速流行起来，不久的 2012 年 8 月 19 日，Rashid Khan 用 Ruby 重写了 Kibana，也被叫做 Kibana2。因为 Logstash 也是用 Ruby 写的，这样 Kibana 就可以替代原先那个简陋的 logstash-web 页面了。
目前我们看到的 angularjs 版本 kibana 其实原名叫 elasticsearch-dashboard，但跟 Kibana2 作者是同一个人，换句话说，kibana 比 logstash 还早就进了 elasticsearch 名下。这个项目改名 Kibana 是在 2014 年 2 月，也被叫做 Kibana3。全新的设计一下子风靡 DevOps 界。随后其他社区纷纷借鉴，Graphite 目前最流行的 Grafana 界面就是由此而来，至今代码中还留存有十余处 kbn 字样。
2014 年 4 月，Kibana3 停止开发，ES 公司集中人力开始 Kibana4 的重构，在 2015 年初发布了使用 JRuby 做后端的 beta 版后，于 3 月正式推出使用 node.js 做后端的正式版。由于设计思路上的差别，一些 K3 适宜的场景并不在 K4 考虑范围内，所以，至今 K3 和 K4 并存使用。
2. 安装
解压后，修改kibanna.yml，添加elasticsearch.url: "http://172.16.0.14:9200"信息，然后启动。
3. 导入数据
我们将使用莎士比亚全集作为我们的示例数据。要更好的使用 Kibana，你需要为自己的新索引应用一个映射集(mapping)。我们用下面这个映射集创建"莎士比亚全集"索引。实际数据的字段比这要多，但是我们只需要指定下面这些字段的映射就可以了。注意到我们设置了对 speaker 和 play_name 不分析。原因会在稍后讲明。
在终端运行下面命令：
curl -XPUT http://localhost:9200/shakespeare -d '
{
"mappings" : {
"_default_" : {
"properties" : {
"speaker" : {"type": "string", "index" : "not_analyzed" },
"play_name" : {"type": "string", "index" : "not_analyzed" },
"line_id" : { "type" : "integer" },
"speech_number" : { "type" : "integer" }
}
}
}
}
';
我们这就创建好了索引。现在需要做的时导入数据。莎士比亚全集的内容我们已经整理成了 elasticsearch 批量 导入所需要的格式，你可以通过shakeseare.json下载。
用如下命令导入数据到你本地的 elasticsearch 进程中。
curl -XPUT localhost:9200/_bulk --data-binary @shakespeare.json
4. 访问 Kibana 界面
打开浏览器，访问已经发布了 Kibana 的本地服务器。
如果你解压路径无误(译者注：使用 github 源码的读者记住发布目录应该是 kibana/src/ 里面)，你已经就可以看到上面这个可爱的欢迎页面。点击 Sample Dashboard 链接
好了，现在显示的就是你的 sample dashboard!如果你是用新的 elasticsearch 进程开始本教程的，你会看到一个百分比占比很重的饼图。这里显示的是你的索引中，文档类型的情况。如你所见，99% 都是 lines，只有少量的 acts 和scenes。
再下面，你会看到一长段 JSON 格式的莎士比亚诗文。
5. 第一次搜索
Kibana 允许使用者采用 Lucene Query String 语法搜索 Elasticsearch 中的数据。请求可以在页面顶部的请求输入框中书写。
在请求框中输入如下内容。然后查看表格中的前几行内容。
friends, romans, countrymen
关于搜索请求的语法，请阅读稍后 Query 和 Filtering 小节。
6. 配置另一个索引
目前 Kibana 指向的是 Elasticsearch 一个特殊的索引叫 _all。 _all 可以理解为全部索引的大集合。目前你只有一个索引， shakespeare，但未来你会有更多其他方面的索引，你肯定不希望 Kibana 在你只想搜《麦克白》里心爱的句子的时候还要搜索全部内容。
配置索引，点击右上角的配置按钮：
在这里，你可以设置你的索引为 shakespeare ，这样 Kibana 就只会搜索 shakespeare 索引的内容了。
这是因为 ES1.4 增强了权限管理。你需要在 ES 配置文件 elasticsearch.yml 中添加下列配置并重启服务后才能正常访问：
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
记住 kibana3 页面也要刷新缓存才行。
此外，如果你可以很明确自己 kibana 以外没有其他 http 访问，可以把 kibana 的网址写在http.cors.allow-origin 参数的值中。比如：
http.cors.allow-origin: "/https?:\/\/kbndomain/"
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