EFK,ELK都是目前最为流行的分布式日志框架,主要实现了日志的收集,存储,分析等,它可以与docker容器进行结合,来收集docker的控制台日志,就是stdout日志.
elasticsearch.master_data_client说明
默认情况下，每个节点都有成为主节点的资格，也会存储数据，还会处理客户端的请求。在一个生产集群中我们可以对这些节点的职责进行划分。
建议集群中设置3台以上的节点作为master节点node.master:truenode.data:falsenode.ingest:false，这些节点只负责成为主节点，维护整个集群的状态。
再根据数据量设置一批data节点node.master:falsenode.data:truenode.ingest:false，这些节点只负责存储数据，后期提供建立索引和查询索引的服务，这样的话如果用户请求比较频繁，这些节点的压力也会比较大
所以在集群中建议再设置一批ingest节点也称之为client节点node.master:falsenode.data:falsenode.ingest:true，这些节点只负责处理用户请求，实现请求转发，负载均衡等功能。
master节点：普通服务器即可(CPU内存消耗一般)
data节点：主要消耗磁盘，内存
client|ingest节点：普通服务器即可(如果要进行分组聚合操作的话，建议这个节点内存也分配多一点)
部署kibana
构建镜像Dockerfile
FROMdocker.elastic.co/kibana/kibana:6.4.2
RUNbin/kibana-pluginremovex-pack
生成镜像
dockerbuild-tcfontes/kibana-xpack-less:6.4.2.
部署到k8s里
kubectlcreate-fkibana.yaml
kubectlcreate-fkibana-svc.yaml
注意:在这里有一个环境变量SERVER_BASEPATH,如果没有使用代理,这个值需要设为空,否则你的js,css和其它文件都是404,这块要注意一下;另外CLUSTER_NAME表示的是elasticsearch集群的名称。
结束语：以上就是关于k8s部署EFK框架的全部内容，更多内容请关注学步园。