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<h1><center>日志中心集群</center></h1>
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作者：行癫（盗版必究）
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## 一：组件介绍
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#### 1.Elasticsearch
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主要用来日志存储
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是一个基于Lucene的搜索服务器。提供搜集、分析、存储数据三大功能。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。
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#### 2.Logstash
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主要用来日志的搜集
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主要是用来日志的搜集、分析、过滤日志的工具。用于管理日志和事件的工具，你可以用它去收集日志、转换日志、解析日志并将他们作为数据提供给其它模块调用，例如搜索、存储等。
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#### 3.Kibana
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主要用于日志的展示
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是一个优秀的前端日志展示框架，它可以非常详细的将日志转化为各种图表，为用户提供强大的数据可视化支持,它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。
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#### 4.Kafka
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是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统。具有峰值处理能力，使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
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#### 5.Filebeat
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隶属于Beats,轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说：Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder，也会是 ELK Stack 在 Agent 的第一选择；常见的Beat有：
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Packetbeat（搜集网络流量数据）
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Metricbeat（搜集系统、进程和文件系统级别的 CPU 和内存使用情况等数据）
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Filebeat（搜集文件数据）
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Winlogbeat（搜集 Windows 事件日志数据）
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#### 6.为什么会用到ELK
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普通的日志分析场景：直接在日志文件中grep、awk就可以获得自己想要的信息，但在规模较大的场景中，此方法效率底下，面临问题包括日志量太大如何归档、文本搜索太慢、如何多纬度的查询。这样我们就需要集中化的日志管理，所有的服务器上的日志收集汇总。解决方案：建立集中式日志收集系统，将所有节点上的日志统一收集，管理，访问。
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## 二：集群构建
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#### 1.架构
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<img src="https://diandiange.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/image-20240531093110260.png" alt="image-20240531093110260" style="zoom:100%;" />
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**基础架构**
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单一的架构，logstash作为日志搜集器，从数据源采集数据，并对数据进行过滤，格式化处理，然后交由Elasticsearch存储，kibana对日志进行可视化处理
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**多节点部署Logstash架构**
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这种架构模式适合需要采集日志的客户端不多，且各服务端cpu,内存等资源充足的情况下。因为每个节点都安装Logstash, 非常消耗节点资源。其中，logstash作为日志搜集器，将每一台节点的数据发送到Elasticsearch上进行存储，再由kibana进行可视化分析。
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#### 2.版本说明
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Elasticsearch: 6.5.4
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Logstash: 6.5.4
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Kibana: 6.5.4
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Kafka: 2.11-1
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Filebeat: 6.5.4
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#### 3.官网地址
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官网地址：https://www.elastic.co
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官网搭建：https://www.elastic.co/guide/index.html
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#### 4.集群部署
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系统类型：Centos7.x
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节点IP：172.16.244.25、172.16.244.26、172.16.244.27
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软件版本：jdk-8u121-linux-x64.tar.gz、elasticsearch-6.5.4.tar.gz
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示例节点：172.16.244.25 ABC
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##### node-1节点
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安装配置jdk
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```shell
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[root@xingdian ~]# tar zxvf /usr/local/package/jdk-8u121-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/
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[root@xingdian ~]# mv /usr/local/jdk-8u121 /usr/local/java
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[root@xingdian ~]# vim /etc/profile
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JAVA_HOME=/usr/local/java
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PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
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export JAVA_HOME PATH
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[root@xingdian ~]# source /etc/profile
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```
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创建运行ES的普通用户
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```shell
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[root@xingdian ~]# useradd elsearch (useradd ela)
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[root@xingdian ~]# echo "******" | passwd --stdin "elsearch"
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```
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安装配置ES
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```shell
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[root@xingdian ~]# tar zxvf /usr/local/package/elasticsearch-6.5.4.tar.gz -C /usr/local/
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[root@xingdian ~]# vim /usr/local/elasticsearch-6.5.4/config/elasticsearch.yml
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cluster.name: bjbpe01-elk
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node.name: elk01
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node.master: true
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node.data: true
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path.data: /data/elasticsearch/data
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path.logs: /data/elasticsearch/logs
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bootstrap.memory_lock: false
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bootstrap.system_call_filter: false
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network.host: 0.0.0.0
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http.port: 9200
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#discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["172.16.244.26", "172.16.244.27"]
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#discovery.zen.ping_timeout: 150s
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#discovery.zen.fd.ping_retries: 10
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#client.transport.ping_timeout: 60s
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http.cors.enabled: true
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http.cors.allow-origin: "*"
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注意：如果是集群取消配置文件中的所有注释，并修改对应的参数
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```
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设置JVM堆大小
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```shell
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[root@xingdian ~]# sed -i 's/-Xms1g/-Xms4g/' /usr/local/elasticsearch-6.5.4/config/jvm.options
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[root@xingdian ~]# sed -i 's/-Xmx1g/-Xmx4g/' /usr/local/elasticsearch-6.5.4/config/jvm.options
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注意： 确保堆内存最小值（Xms）与最大值（Xmx）的大小相同，防止程序在运行时改变堆内存大小。 如果系统内存足够大，将堆内存最大和最小值设置为31G，因为有一个32G性能瓶颈问题。 堆内存大小不要超过系统内存的50%。
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```
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创建ES数据及日志存储目录
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```shell
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[root@xingdian ~]# mkdir -p /data/elasticsearch/data (/data/elasticsearch)
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[root@xingdian ~]# mkdir -p /data/elasticsearch/logs (/log/elasticsearch)
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```
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修改安装目录及存储目录权限
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```shell
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[root@xingdian ~]# chown -R elsearch:elsearch /data/elasticsearch
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[root@xingdian ~]# chown -R elsearch:elsearch /usr/local/elasticsearch-6.5.4
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```
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系统优化
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```shell
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修改/etc/security/limits.conf配置文件，将以下内容添加到配置文件中。(*表示所有用户)
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* soft nofile 65536
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* hard nofile 131072
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* soft nproc 2048
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* hard nproc 4096
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```
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增加最大内存映射数
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```shell
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[root@xingdian ~]# echo "vm.max_map_count=262144" >> /etc/sysctl.conf
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[root@xingdian ~]# sysctl -p
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```
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启动ES
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```shell
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su - elsearch -c "cd /usr/local/elasticsearch-6.5.4 && nohup bin/elasticsearch &"
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```
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node-2节点的elasticsearch部署跟node-1相同
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##### node-2节点
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略
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##### node-3节点
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略
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#### 5.配置文件
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```shell
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cluster.name 集群名称，各节点配成相同的集群名称。
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node.name 节点名称，各节点配置不同。
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node.master 指示某个节点是否符合成为主节点的条件。
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node.data 指示节点是否为数据节点。数据节点包含并管理索引的一部分。
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path.data 数据存储目录。
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path.logs 日志存储目录。
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bootstrap.memory_lock 内存锁定，是否禁用交换。
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bootstrap.system_call_filter 系统调用过滤器。
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network.host 绑定节点IP。
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http.port rest api端口。
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discovery.zen.ping.unicast.hosts 提供其他 Elasticsearch 服务节点的单点广播发现功能。
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discovery.zen.ping_timeout 节点在发现过程中的等待时间。
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discovery.zen.fd.ping_retries 节点发现重试次数。
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http.cors.enabled 是否允许跨源 REST 请求，用于允许head插件访问ES。
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http.cors.allow-origin 允许的源地址。
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```
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#### 6.浏览器访问测试
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注意：默认端口9200
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7.安装head插件
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注意：使用google或者edge浏览器对应的head插件即可
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#### 7.模拟数据插入
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注意：索引名字：xingdian/test 数据： {"user":"xingdian","mesg":"hello world"}
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三：Kibana安装部署
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#### 1.获取包
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无
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#### 2.解压安装
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```shell
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[root@kibana ~]# tar xf kibana-6.5.4-linux-x86_64.tar.gz
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[root@kibana ~]# mv kibana-6.5.4-linux-x86_64 /usr/local/kibana
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```
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#### 3.修改配置
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```
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[root@kibana ~]# vi /usr/local/kibana/config/kibana.yml
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server.port: 5601
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server.host: "172.16.244.28"
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elasticsearch.url: "http://172.16.244.25:9200"
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kibana.index: ".kibana"
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```
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|
注意：
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server.port kibana服务端口，默认5601
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server.host kibana主机IP地址，默认localhost
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elasticsearch.url 用来做查询的ES节点的URL，默认http://localhost:9200
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#### 4.启动访问
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```sjell
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[root@kibana ~]# cd /usr/local/kibana
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nohup ./bin/kibana &
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```
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5.使用kibana关联到ES
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