深入理解ELK+Kafka大数据架构

ONQEN • 2025-01-11 16:27 • 编程

一、ELK简介

1、ELK是由三部分组成，即Elasticsearch、Logstash和Kibana，是目前最流行的开源日志分析与搜索引擎方案。

2、Elasticsearch是一个基于Lucene的开源搜索引擎，用于全文检索、日志分析以及数据可视化等应用场景；

3、Logstash是一个开源的数据收集引擎，可以将不同数据源的数据进行转换、统一过滤处理后输出至Elasticsearch等数据存储库中；

4、Kibana是一个开源的数据可视化工具，可以实现对存储在Elasticsearch中的数据进行各类统计、图表展示等操作。

二、Kafka简介

1、Kafka是一款分布式的、高容错性的消息队列系统，由Scala语言开发，可用于大规模数据的日志处理、流式计算等场景；

2、Kafka架构由生产者、消费者、内部Topic、集群Broker、Zookeeper以及Kafka Connect等组成；

3、生产者可以将数据发送至Kafka Broker，而消费者则可订阅Topic中的数据。

三、ELK+Kafka架构图

【这里采用了HTML实体化，代码见下方】

<img src="https://i.imgur.com/uv5Mx1U.png" alt="ELK+Kafka架构图">

四、ELK+Kafka配合使用

1、使用Logstash的Kafka Input插件可以将消息队列中的数据转发到Elasticsearch中进行分析；

2、使用Kafka Connect将Elasticsearch中的数据同步到其他数据存储体系中，实现不同数据源之间的互操作；

3、使用Kibana来展示Elasticsearch的数据，可以实现基于时间序列的实时数据监控、分析及报告。

五、ELK+Kafka代码示例

1、使用Logstash的Kafka Input插件：

input {
  kafka {
    bootstrap_servers => "localhost:9092"
    topics => ["test_topic"]
    group_id => "logstash"
  }
}
filter {...}
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}

2、使用Kafka Connect同步数据：

name=my-elasticsearch-connector
connector.class=io.confluent.connect.elasticsearch.ElasticsearchSinkConnector
tasks.max=1
topics=my_topic
key.ignore=true
schema.ignore=true
connection.url=http://localhost:9200/
type.name=kafka-connect
elastic.index.auto.create=true

3、使用Kibana实现数据可视化：

GET /_search
{
  "query": { "match_all": {} },
  "aggs": {
    "sales_over_time": {
      "date_histogram": {
        "field": "@timestamp",
        "interval": "day"
      },
      "aggs": {
        "sales": {
          "sum": {
            "field": "price"
          }
        }
      }
    }
  }
}

六、ELK+Kafka应用场景

1、日志收集和分析：使用Logstash采集应用程序日志，并使用Kafka将日志转发给Elasticsearch进行分析、检索、可视化、告警等操作；

2、数据同步：使用Kafka Connect同步Elasticsearch和关系型数据库中的数据，实现异构数据源之间的数据交互；

3、实时监控：使用ELK+Kafka架构可以实现实时监控，如对网站的点击流、业务数据实时监控，通过标签云、数据仪表盘等方式对数据进行展示和分析。

七、ELK+Kafka的优缺点

1、优点：

（1）ELK支持多种数据类型的实时查询、统计与可视化；

（2）Kafka的容错性和性能表现非常好，能够很好地解决高并发大数据量下的数据交换和存储问题；

（3）ELK+Kafka在大数据的场景下能够快速、高效地实现数据收集、存储、处理和展示。

2、缺点：

（1）Elasticsearch的复杂度较高，需要较长时间学习；

（2）Logstash存在性能瓶颈问题，需要针对具体场景进行优化；

（3）Kafka的分布式架构可能引入一些额外的复杂度，需要针对具体应用场景进行调整。

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