自己对日志分析挖掘处理感兴趣，然后自己在学，没有找到太好的视频，都比较零散，或者有的只是讲Elastic，对于ELK的概念，原理不是很清楚，所以自己在网上也有遇到好的文章，讲的非常清楚。链接放在这里，方便查看。
这篇文章所附的链接，我出于这样的目的：其一，这是一个总分总的结构布局， 先从一篇好的文章开始进行了解，再看一下官方的介绍视频，大致知道elastic stack 的技术范畴，能够给我们带来什么便利，解决什么问题。然后实战，实操，逐个技术的进行拆分开的学习。实操是一件让人非常头疼的事，也是最能提升我们自身价值，丰富我们技术栈的一趴。最后再来一个实战视频，整体的连接在一起。
自己的学习路线，分享给大家。
# # 我的建议是先看看这篇文章，弄明白ELK做什么的，什么原理，什么架构。
# # 另外 看看elastic 官方的讲解视频（具体介绍了elastic能做什么，以及整个生态）
# # 这套是黑马的 ELK从入门到实践（这个听着比较舒服一点，如果是系统的学，我建议看这个）
https://www.bilibili.com/video/av67957955?p=6
# # 千锋的讲解视频 ES（整套）
https://www.bilibili.com/video/av75009506?p=33
# # ElasticTalk #1 用 ElasticStack 快速收集和分析 Nginx 日志 讲解视频（大约一个小时）
https://www.bilibili.com/video/av27123368/
# # elasticsearch 官方文档
https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_finding_exact_values.html
# # logstash 官方文档
http://docs.flycloud.me/docs/ELKStack/logstash/get-start/hello-world.html
# # 接下来是我看官方视频的记录内容
elastic的软件生态
计算机世界的本质，程序的本质，其实也就是数据的输入，数据的处理（可能需要先将数据存放起来），数据的输出，只不过因为需求的不同，而进行了不同的中间过程。
这张图先看左下角的一块内容，可以看到和我前边提到的本质对应起来了。 beats 是一个轻量级的日志收集的开箱即用的工具，它的优点就在于占用更少的 cup 以及 内存空间。 logstash可以直接用作日志收集的，也可以作为一个单独的服务，来接收 beats 收集到的日志信息。 不管是用不用 beats ，都要用logstash，然后将日志处理完了以后，交给 elasticserch来存储，计算（这就是 elastic的特长所在了，他有近实时的处理能力，秒级别） kibana 就是用来做数据展示的，我把它叫做输出。
前边提到的这些内容，都是开源免费的。中间的黄色部分，从数据安全开始向下直到机器学习，是elastic是商业化提供的服务。
# # 再来说一下elastic stack 成员扮演的角色是什么，以及想要自己搭建一个 日志分析系统应该怎么做
bests 包括了 fileBeat 和 MetricBeat 等 ，filebeat 看前缀就知道它是用来处理文件的，而metricBeat 一般用来收集系统内存 和 CPU 等使用的情况。 beats 充当的就是数据采集的角色，通过监听某个目录下的指定的文件，来采集数据，这里一般采集ngix 日志 或者数据库日志 等等。
logstash 充当的是数据处理工厂的作用，其实它也可以用作数据的收集，并处理，但是 beat 轻量级的，节省CPU 和 内存。所以 logstash 只能让专业的人做专业的事，而自己乖乖的做数据处理。这里数据的处理是指，从日志文件中收集到数据以后，日志中往往是很长的内容，非结构化。处理就是做一些分割呀什么的。
elasticserch 充当是存储的觉得，它自己相比较 mysql 这类数据库，自己有独特的处理方法，在存储的基础上能做到秒级别的检索。这里完全就可以理解为数据仓库，用来存放数据的仓库。同时 它提供搜索的功能。
kibana 充当的是数据展示的作用。数据的来源就是上边提到的 elasticserch，将elasticserch存储并检索到的数据，做一个数据展示的作用。其实这是我们最终想实现的目的。就是看到想看的数据，一些服务器的CPU使用的情况呀，内存使用的情况呀，nginx 日志收集到的用户请求情况呀，等等。
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