Elasticsearch 是一个实时的、分布式的可扩展的搜索引擎，允许进行全文、结构化搜索，它通常用于索引和搜索大量日志数据，也可用于搜索许多不同类型的文档。
Beats 是数据采集的得力工具。将 Beats 和您的容器一起置于服务器上，或者将 Beats 作为函数加以部署，然后便可在 Elastisearch 中集中处理数据。如果需要更加强大的处理性能，Beats 还能将数据输送到 Logstash 进行转换和解析。
Kibana 核心产品搭载了一批经典功能：柱状图、线状图、饼图、旭日图，等等。不仅如此，您还可以使用 Vega 语法来设计独属于您自己的可视化图形。所有这些都利用 Elasticsearch 的完整聚合功能。
Elasticsearch 通常与 Kibana 一起部署，Kibana 是 Elasticsearch 的一个功能强大的数据可视化 Dashboard，Kibana 允许你通过 web 界面来浏览 Elasticsearch 日志数据。
EFK架构图：
2|0安装
这里采用helm chart安装
官方地址：https://github.com/elastic/helm-charts
1.安装elasticsearch
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$ helm fetch elastic/elasticsearch$ kubectl create ns logs$ helm repo add elastic https://helm.elastic.co#修改values.yaml文件中pv为storageClass动态分配 volumeClaimTemplate: accessModes: [ "ReadWriteOnce" ] storageClassName: "managed-nfs-storage" resources: requests: storage: 30Gi$ helm install -n elasticsearch --namespace=logs ./elasticsearch |
查看状态
2.安装kibana
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$ helm fetch elastic/kibana#修改values.yaml文件中service为nodePort类型 service: type: NodePort port: 5601 nodePort: 30056$ helm install -n kibana --namespace=logs ./kibana |
查看状态
3.安装filebeat
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$ helm fetch elastic/filebeat#默认读取的是节点/var/lib下的所有文件# Root directory where Filebeat will write data to in order to persist registry data across pod restarts (file position and other metadata).hostPathRoot: /var/lib$ helm install -n kibana --namespace=logs ./kibana |
查看状态，因为是DaemonSet类型所以每台node都会装一个。
3|0使用
登录kibana，创建index
可以过滤日志
