整套解决方案:帝国CMS仿熊猫办公整站源码，带优采云采集

　　整套解决方案:帝国CMS仿熊猫办公整站源码，带优采云采集

　　Empirecms仿熊猫office整站源码，经过几个小时的查找，终于找到了一个3.4G的优采云采集整站源码，

　　然后开始了漫长的2小时下载等待，又是半小时的上传等待……

　　我在云服务器上搭建测试成功，如下图：

　　K有服务器的朋友可以自己搭建测试。

　　

　　需要解决三个问题：

　　1、下载页面会跳转到另一个网站，但是打不开。研究了好几天了，没看懂。希望懂的人指点一下；

　　2、前台只能使用QQ和微信登录，有能力的可以修改；

　　3、附件优采云采集是破解版，采集单独一个网址是可以的，但是批量处理采集时，总是提示“获取网址时出错第一层：获取的URL区域设置不正确，获取的代码内容为空”

　　希望大神指教。

　　

　　此源代码并非完美的运行版本。楼主还有问题没有解决。分享出来，一起讨论。小白请慎重下载。

　　提取码：6qkt

　　复制此内容后，打开百度网盘手机APP，操作更方便

　　测评:轻量化数据采集器Beats入门教程

　　作者

　　刘小果

　　弹性社区布道者

　　01

　　弹性搜索

　　Elasticsearch 是一个分布式开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。Elasticsearch 基于 Apache Lucene 构建，并于 2010 年由 Elasticsearch NV（现称为 Elastic）首次发布。

　　Elasticsearch 以其简单的 REST API、分布式特性、速度和易于扩展而闻名。Elasticsearch 搜索体验的基本原则是规模、速度和相关性。这三个属性共同构成了 Elastic 与其他产品的区别。这些属性贯穿于我们可以看到的任何商业示例，如果您剥离这些层，这通常是他们使用 Elastic 的真正原因。

　　规模：可扩展性是指摄取和处理 PB 级数据的能力。Elasticsearch集群是分布式的，很容易根据业务需要进行扩展。如果需要存储更多的数据，我们可以很容易地增加更多的服务器来满足业务需求。

　　速度：快速获得搜索结果的能力，即使是*敏*感*词*的。中国有句俗话：天下武功，唯速度。即使是PB级的数据，Elasticsearch也能获得毫秒级的搜索。即使是导入 Elasticsearch 的新数据也可以在 1 秒内变为可搜索状态，从而实现近乎实时的搜索。对于某些数据库，搜索可能需要数小时才能完成。

　　相关性：相关性是以任何方式查询数据并获得相关结果的能力，无论是查看文本、数字还是地理数据。Elasticsearch 可以根据数据的匹配程度返回数据。每个搜索结果都有一个分数，表示匹配的相关性。在返回的数据结果中，匹配度最高的结果排在返回结果的前面。

　　02

　　弹性堆栈

　　“ELK”是三个开源项目的首字母缩写：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。Elasticsearch 是一个搜索和分析引擎。Elasticsearch 是整个 Elastic Stack 的核心组件。Logstash 是一种服务器端数据处理管道，可同时从多个来源拉取数据，对其进行转换，然后将其发送到类似 Elasticsearch 的“存储”。Beats 是一些轻量级数据摄取器的组合，用于将数据发送到 Elasticsearch 或 Logstash 进行进一步处理，最后导入到 Elasticsearch 中。Kibana 允许用户使用 Elasticsearch 中的图表可视化数据。

　　03

　　弹性解决方案

　　Elastic 围绕 Elastic Stack 创建了许多开箱即用的解决方案。对于很多搜索或者数据库公司来说，他们可能有非常好的产品，但是用它们来开发解决方案来实现某个解决方案需要花费大量的精力去结合不同公司的产品来完成这些解决方案。围绕 Elastic Stack，Elastic 推出了 3+1：

　　我们可以看到Elastic的三大解决方案

　　• 企业搜索

　　• 可观察性

　　• 安全

　　这三个解决方案基于相同的 Elastic (ELK) Stack：Elasticsearch 和 Kibana。

　　04

　　什么是节拍？

　　在集中式日志记录中，数据管道由三个主要阶段组成：聚合、处理和存储。在 ELK 堆栈中，传统上，前两个阶段由堆栈工作负载 Logstash 负责。执行这些任务是要付出代价的。由于与 Logstash 设计相关的固有问题，性能问题反复出现，尤其是对于需要大量处理的复杂管道。外包 Logstash 的一些职责的想法也出现了，特别是将数据提取任务卸载到其他工具。正如我在本文中所描述的，这个想法首先出现在 Lumberjack 中，然后出现在 Logstash 转发器中。最终，在接下来的几个开发周期中，引入了一种新的改进协议，成为现在所谓的“Beats”家族的支柱。

　　Beats 是轻量级（资源高效、无依赖性、小型）和开源日志*敏*感*词*的集合，它们充当安装在基础架构中不同服务器上的代理来采集日志或指标。这些可以是日志文件 (Filebeat)、网络数据 (Packetbeat)、服务器指标 (Metricbeat) 或 Elastic 和社区开发的越来越多的 Beats 可以采集的任何其他类型的数据。采集后，数据会直接发送到 Elasticsearch 或 Logstash 进行额外处理。Beats 建立在一个名为 libbeat 的 Go 框架之上，用于数据转发，这意味着社区一直在开发和贡献新的 Beats。

　　05

　　弹性节拍

　　文件拍

　　顾名思义，Filebeat是用来采集和传递日志文件的，也是最常用的Beat。使 Filebeat 如此高效的一个事实是它处理背压的方式。因此，如果 Logstash 很忙，Filebeat 将减慢其读取速度，并在减速结束后加快速度。

　　Filebeat 几乎可以安装在任何操作系统上，包括作为 Docker 容器，并且还带有针对特定平台（如 Apache、MySQL、Docker 等）的内部模块，其中收录这些平台的默认配置和 Kibana 对象。

　　Packetbeat

　　网络数据包分析器 Packetbeat 是第一个引入的节拍。Packetbeat 捕获服务器之间的网络流量，因此可用于应用程序和性能监控。

　　Packetbeat 可以安装在受监控的服务器上，也可以安装在它自己的专用服务器上。Packetbeat 跟踪网络流量、解码协议并记录每个事务的数据。Packetbeat支持的协议包括：DNS、HTTP、ICMP、Redis、MySQL、MongoDB、Cassandra等。

　　公制节拍

　　Metricbeat 是一个非常流行的节拍，它采集和报告各种系统和平台的各种系统级指标。Metricbeat 还支持用于从特定平台采集统计信息的内部模块。您可以使用这些称为指标集的模块和指标集来配置 Metricbeat 采集指标的频率以及要采集的特定指标。

　　心跳

　　Heartbeat 用于“正常运行时间监控”。本质上，Heartbeat 是探测服务以检查它们是否可达的能力，例如，它可用于验证服务的正常运行时间是否满足您的 SLA。您所要做的就是向 Heartbeat 提供一个 URL 列表和正常运行时间指标，以便在索引之前直接发送到 Elasticsearch 或 Logstash 以发送到您的堆栈。

　　审计节拍

　　Auditbeat 可用于审计 Linux 服务器上的用户和进程活动。与其他传统系统审计工具（systemd、auditd）类似，Auditbeat 可用于识别安全漏洞、文件更改、配置更改、恶意行为等。

　　

　　Winlogbeat

　　Winlogbeat 只会引起 Windows 系统管理员或工程师的兴趣，因为它是专门为采集 Windows 事件日志而设计的节拍。它可用于分析安全事件、安装的更新等。

　　功能节拍

　　Functionbeat 被定义为“无服务器”*敏*感*词*，可以部署为采集数据并将其发送到 ELK 堆栈的函数。Functionbeat 专为监控云环境而设计，目前专为 Amazon 设置量身定制，可以部署为 Amazon Lambda 函数，以从 Amazon CloudWatch、Kinesis 和 SQS 采集数据。

　　06

　　Beats 如何融入 Elastic 堆栈

　　到目前为止，我们可以通过三种方式将我们感兴趣的数据导入Elasticsearch：

　　如上图，我们可以通过：

　　1、Beats：我们可以通过beats将数据导入Elasticsearch

　　2、Logstash：我们可以使用Logstash导入数据。Logstash的数据源也可以是Beats

　　3. REST API：我们可以通过Elastic提供的丰富的API将数据导入到Elasticsearch中。我们可以通过Java、Python、Go、Nodejs等各种Elasticsearch API来完成我们的数据导入。

　　那么对于 Beats，Beats 如何与其他 Elastic Stacks 协同工作呢？我们可以看到如下框图：

　　从上面我们可以看出Beats数据可以通过以下三种方式导入到Elasticsearch中：

　　• Beats ==> Elasticsearch

　　• Beats ==> Logstash ==> Elasticsearch

　　• Beats ==> Kafka ==> Logstash ==> Elasticsearch

　　如上图：

　　• 我们可以直接将Beats数据导入到Elasticsearch中，即使现在很多情况下，这也是一种比较流行的方案。甚至可以和Elasticsearch提供的pipeline结合，完成更强大的组合。

　　• 我们可以使用Logstash 提供的强大的过滤器组合来处理数据流：解析、丰富、转换、删除、添加等。

　　• 对于某些情况，如果我们的数据流向是不确定的，比如某个时刻可能会产生大量的数据，导致Logstash不能及时处理，我们可以使用Kafka做一个缓存。

　　Ingestion pipeline（摄取管道）

　　我们知道，在Elasticsearch的节点中，有一类节点就是ingest节点。摄取管道在摄取节点上运行。它提供了在索引文档之前预处理文档的功能。

　　• 解析、转换和丰富数据

　　• 管道允许您配置将使用哪些处理器

　　在上图中，我们可以看到我们可以使用Elasticsearch集群中的ingest节点来运行我们定义的处理器。这些处理器定义在 Elastic 的官方文档 Processors 中。

　　07

　　Libeat - 用于创建 Beats 的 Go 框架

　　Libbeat 是一个用于数据转发的库。Beats 建立在名为 libbeat 的 Go 框架之上。它是一个开源软件。我们可以在地址找到它的源代码。它使您可以轻松地为要发送到 Elasticsearch 的任何类型的数据创建自定义节拍。

　　对于一个节拍，可以分为以下两部分：数据采集器、数据处理器和发布器。后一部分由 libbeat 提供。

　　上面的processor可以理解为Define processors。以下是这些处理器的一些示例：

　　- add_cloud_metadata- add_locale- decode_json_fields- add_fields- drop_event- drop_fields- include_fields- add_kubernetes_metadata- add_docker_metadata

　　08

　　启动 Filebeat 和 Metricbeat

　　Filebeat 概述

　　Filebeat 是一个用于日志数据转发和集中的轻量级交付程序。作为服务器上的代理安装，Filebeat 监控日志文件或您指定的位置，采集日志事件，并将它们转发到 Elasticsearch 或 Logstash 以进行索引。

　　Filebeat 具有以下特点：

　　• 正确处理日志轮转：对于每隔一个时间段产生一条新日志的情况，Filebeat可以帮助我们正确处理新产生的日志并重启新产生日志的处理

　　• 背压敏感：如果日志生成速度过快，导致Filebeat的生产速度超过了Elasticsearch的处理速度，那么Filebeat会自动调整处理速度以达到Elasticsearch可以处理的范围

　　• “至少一次”保证：每个日志生成的事件至少被处理一次

　　• 结构化日志：可以处理结构化日志数据

　　

　　• 多行事件：如果一个日志有多行信息，也可以正确处理。比如错误信息往往是多行数据

　　• 条件过滤：可以有条件地过滤一些事件

　　Filebeat 的工作原理如下：当您启动 Filebeat 时，它会启动一个或多个输入，它会在为日志数据指定的位置查找这些输入。对于 Filebeat 找到的每个日志，Filebeat 都会启动一个采集器。每个采集器读取日志以获取新内容并将新日志数据发送到 libbeat，libbeat 聚合事件并将聚合数据发送到为 Filebeat 配置的输出。

　　从上面可以看出spooler中有一些缓存，可以用于重发保证至少一次事件消费，也可以用于反压敏感。一旦 Filebeat 生成的事件速率超过 Elasticsearch 可以处理的限制，此缓存可用于存储一些事件。

　　Metricbeat 概述

　　Metricbeat 是您安装在服务器上的轻量级托运器，用于定期从服务器上运行的操作系统和服务采集指标。Metricbeat 获取它采集的指标和统计数据并将它们发送到您指定的输出，例如 Elasticsearch 或 Logstash。

　　Metricbeat 通过从服务器上运行的系统和服务采集指标来帮助您监控服务器，例如：

　　•阿帕奇

　　• 代理服务器

　　• MongoDB

　　• MySQL

　　• Nginx

　　• PostgreSQL

　　• 雷迪斯

　　• 系统

　　• 动物园管理员

　　Metricbeat 有一些特点：

　　• 轮询服务的 API 以采集指标

　　• 在 Elasticsearch 中高效存储指标

　　• 通过 JMX/Jolokia、Prometheus、Dropwizard、Graphite 的应用程序指标

　　• 自动标记：指示来自 AWS、Docker、Kubernetes、Google Cloud 或 Azure采集

　　Metricbeat 由模块和指标集组成。Metricbeat 模块定义了从特定服务（如 Redis、MySQL 等）采集数据的基本逻辑。此模块指定有关服务的详细信息，包括如何连接、采集指标的频率以及采集哪些指标。

　　每个模块都有一个或多个度量集。度量集是获取和构建数据的模块的一部分。指标集不是将每个指标作为单独的事件采集，而是在对远程系统的单个请求中检索多个相关指标的列表。因此，例如，Redis 模块提供了一个信息指标集，它通过运行 INFO 命令并解析返回的结果来从 Redis 采集信息和统计信息。

　　同样，MySQL 模块提供一组状态指标，通过运行 SHOW GLOBAL STATUS SQL 查询从 MySQL 采集数据。指标集通过在远程服务器返回的单个请求中将相关的指标集分组在一起，让您的生活更轻松。如果没有用户启用的指标集，大多数模块都有默认指标集。

　　Metricbeat 根据您在配置模块时指定的周期值定期询问主机系统来检索指标。由于多个指标集可以向同一个服务发送请求，因此 Metricbeat 会尽可能地重用连接。如果 Metricbeat 在超时配置设置指定的时间内无法连接到主机系统，它将返回一个错误。Metricbeat 异步发送事件，这意味着不确认事件检索。如果配置的输出不可用，事件可能会丢失。

　　09

　　什么是 Filebeat 和 Merticbeat 模块

　　一个 Filebeat 模块通常由以下部分组成：

　　Filebeat 模块简化了常见日志格式的采集、​​解析和可视化。一个典型的模块（例如，对于 Nginx 日志）由一个或多个文件集（对于 Nginx、访问和错误）组成。

　　该文件集收录以下内容：

　　• Filebeat 输入配置，其中收录用于查找日志文件的默认路径。这些默认路径取决于操作系统。Filebeat 配置还负责在需要时将多行事件拼接在一起。

　　• 用于解析日志行的Elasticsearch Ingest Node 管道定义。

　　• 字段定义为Elasticsearch 配置每个字段的正确类型。它们还收录每个字段的简短描述。

　　• 示例Kibana 仪表板（如果可用）可用于可视化日志文件。

　　Filebeat会根据你的环境自动调整这些配置，加载到对应的Elastic stack组件中。

　　对于其他Beats模块，与Filebeat基本相同。目前，Elasticsearch提供的模块有很多可用的模块：

　　本文由CSDN授权-弹性中国社区官方博客

　　原博客：

　　结尾

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