Oracle ELK技术数据采集存储与可视化之旅（oracle elk）

作为大数据时代的代表，ELK技术已经成为企业数据分析领域的重要工具之一。在其中，Oracle作为业内最有影响力的数据库品牌，与ELK的联合应用具有独特的价值。本文将从数据采集、存储及可视化等角度介绍Oracle ELK技术的实现过程。

一、数据采集

数据采集是ELK技术流程中最为重要的一环。Oracle ELK技术中，采集组件主要有两种，分别是Logstash和Beats。Logstash是一款功能强大的数据采集器，支持复杂的过滤和转换，可对多种格式的数据进行采集。Beats则是轻量级的数据采集代理，具有高效、可靠、易于配置的特点，适用于日志、度量等数据的采集。

在Oracle ELK技术中，我们可以通过配置Logstash的插件来采集来自Oracle数据库的数据。为了实现这一目标，我们需要在Oracle数据库中开启日志记录功能，同时安装logstash-input-jdbc插件，然后编写logstash.conf文件，如下所示：

input {

jdbc {

jdbc_driver_library => “/etc/logstash/ojdbc10.jar”

jdbc_driver_class => “Java::oracle.jdbc.driver.OracleDriver”

jdbc_connection_string => “jdbc:oracle:thin:@[HOST]:[PORT]/[SERVICE_NAME]”

jdbc_user => “username”

jdbc_password => “password”

statement => “SELECT * FROM [TABLE_NAME]”

}

}

output {

elasticsearch {

hosts => “[ES_SERVER]:9200”

index => “[INDEX_NAME]”

}

}

以上代码中，我们通过配置jdbc插件实现了从Oracle数据库中采集数据，并将其传输到Elasticsearch中。

二、数据存储

在ELK技术中，Elasticsearch是数据存储的核心组件。它是一款分布式实时搜索和分析引擎，具有高速、可扩展、全文搜索、监控等强大功能，可满足企业在数据存储方面的多样化需求。

在Oracle ELK技术中，我们可以通过配置Elasticsearch的索引来实现数据的存储。具体来说，我们需要定义一个索引，并设置它的mapping。代码如下：

PUT [INDEX_NAME]

{

“mappings”: {

“[TYPE]”: {

“properties”: {

“timestamp”: {

“type”: “date”

},

“message”: {

“type”: “text”

}

}

}

}

}

在以上代码中，我们使用PUT方法创建了一个名为[INDEX_NAME]的索引，并定义了一个名为[TYPE]的映射，指定了两个属性：timestamp和message。其中，timestamp定义为date类型，message定义为text类型。

三、数据可视化

最后一个环节是数据可视化。Kibana是ELK技术中的可视化组件，可帮助企业将数据转化为可操作的视觉表现，发掘数据内在的价值。

在Oracle ELK技术中，我们可以通过配置Kibana的dashboard来实现数据可视化。我们可以通过Kibana的图表、表格等控件来展示从Oracle数据库中采集和存储的数据。具体构建过程如下：

1.我们需要定义一个index pattern，即指定所使用的索引名称；

2.然后，我们可以创建一个可视化图表，如柱状图、饼图、表格等，并设置相应的过滤条件和聚合方式；

3.我们将创建好的图表添加到dashboard中，可实现多图表交互展示的效果。

在Oracle ELK技术的数据采集、存储和可视化过程中，我们需要合理配置Logstash、Elasticsearch和Kibana等组件，并进行相应的插件安装和文件编写，才能实现从Oracle数据库中采集数据、存储数据和展示数据的全流程。