tomcat 格式化输出到kafka
cat /data/tomcat/conf/server.xml
<Valve className="org.apache.catalina.valves.AccessLogValve" directory="logs"
prefix="localhost_access_log" suffix=".txt"
pattern="%h %l %u %t "%r" %s" />
<Context docBase="/data/webserver/" path="/" reloadable="false" />
输出格式如下:
172.16.200.16 - - [21/Oct/2016:16:55:03 +0800] "GET /static/My97DatePicker/skin/WdatePicker.css HTTP/1.1" 304
input {
file {
path => "/data/tomcat/logs/localhost_access_log.2016-10-24.txt"
start_position => "beginning"
type => "tomcat_access"
}
}
filter {
if [type] == "tomcat_access" {
grok{
match => { "message" => "%{IPORHOST:clientip} %{USER:ident} %{USER:auth} \[%{HTTPDATE:timestamp}\] \"(?:%{WORD:verb} %{URIPATHPARAM:request}(?: HTTP/%{NUMBER:httpversion})?|-)\" %{NUMBER:response}"}
}
}
}
output {
if [type] == "tomcat_access" {
kafka {
bootstrap_servers => "kafka1:9092,kafka2:9092,kafka3:9092"
topic_id => "tomcat_access.log"
compression_type => "snappy"
}
}
}
logstash 服务器端
input {
if [type] == "haproxy_http" {
kafka {
zk_connect => "zookeeper1:2181,zookeeper2:2181,zookeeper3:2181"
topic_id => "haproxy_http.log"
reset_beginning => false
consumer_threads =>
decorate_events => true
}
} else if [type] == "haproxy_tcp" {
kafka {
zk_connect => "zookeeper1:2181,zookeeper2:2181,zookeeper3:2181"
topic_id => "haproxy_tcp.log"
reset_beginning => false
consumer_threads =>
decorate_events => true
}
} else if [type] == "tomcat_access" {
kafka {
zk_connect => "zookeeper1:2181,zookeeper2:2181,zookeeper3:2181"
topic_id => "tomcat_access.log"
reset_beginning => false
consumer_threads =>
decorate_events => true
}
}
}
output {
if [type] == "haproxy_http" {
elasticsearch {
hosts => ["es1:9200","es2:9200","es3:9200"]
manage_template => true
index => "logstash-haproxy-http.log-%{+YYYY-MM-dd}"
}
}
if [type] == "haproxy_tcp" {
elasticsearch {
hosts => ["es1:9200","es2:9200","es3:9200"]
manage_template => true
index => "logstash-haproxy-tcp.log-%{+YYYY-MM-dd}"
}
}
if [type] == "tomcat_access" {
elasticsearch {
hosts => ["es1:9200","es2:9200","es3:9200"]
manage_template => true
index => "logstash-tomcat_access.log-%{+YYYY-MM-dd}"
}
}
}
tomcat 格式化输出到kafka的更多相关文章
- tomcat及nginx相关,格式化输出,配置及日志解析
1.https://www.cnblogs.com/jingmoxukong/p/8258837.html?utm_source=gold_browser_extension Tomcat ...
- Python自动化运维之4、格式化输出、文件对象
Python格式化输出: Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式.format方式 百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存.[P ...
- Golang:将日志以Json格式输出到Kafka
在上一篇文章中我实现了一个支持Debug.Info.Error等多个级别的日志库,并将日志写到了磁盘文件中,代码比较简单,适合练手.有兴趣的可以通过这个链接前往:https://github.com/ ...
- python的print函数的格式化输出
使用print函数的时候,可以像C一样格式化输出,同时还支持参数化输出 print('%s' % ("CooMark")) print('整数|%d|' % (123)) prin ...
- python学习笔记(基础二:注释、用户输入、格式化输出)
注释 单行:# 多行:上下各用3个连续单引号或双引号 3个引号除了多行注释,还可以打印多行 举例: msg = ''' name = "Alex Li" name2 = name ...
- cout 格式化输出
一直习惯于C语言的printf函数来打印,突然有一天要用cout来打印,发现有点不适应. 原来cout也是有格式化输出的. 首先要引入头文件 #include<iostream> // 在 ...
- Python 格式化输出
转载 今天写程序又记不清格式化输出细节了--= =索性整理一下. 注意: 与C/C++ 不同的是这里括号后面不需要加' , '号. python print格式化输出. 1. 打印字符串 print ...
- Python格式化输出
今天写程序又记不清格式化输出细节了……= =索性整理一下. python print格式化输出. 1. 打印字符串 print ("His name is %s"%("A ...
- Javascript实现格式化输出
前两天看面试题,其中有一道要实现js的格式化输出,具体给出的是: Javascript实现格式化输出,比如输入999999999,输出为999,999,999 我的实现方式是 function for ...
随机推荐
- Power BI for Office 365(二)Power Query
在上一篇中我们看到了Power BI在移动端的支持,从这一篇起降依次介绍Power BI中的各个功能组件,此篇讲通过一个故事来介绍如何在Power Query中获取并且组织数据. 在这个系列中,我们将 ...
- mac
command+R 刷新页面 command+shift+C 我的电脑 finder->应用程序 -> 实用程序 -> 终端 打开 cmd command+F3 显示桌面 comma ...
- AutoMapper搬运工之自定义类型转换
前言 最近还挺忙,还有点累,一直都没更新了,实在是懒呀.正题之前先说点别的,最近公司要扩张了,需要大量开发,领导说推荐有钱可以拿,如此好机会,我就趁机做个广告.ShippingRen.com招募.NE ...
- ibatis.net MVC 单元测试 错误解决方法
Q1:Unable to load file via resource "SqlMap.config" as resource.Cause : 未能找到文件:"...Te ...
- 图像分割算法-GraphSeg算法
图像分割是图像处理中的一个基础课题范围,本文简要介绍一种比较好的图像分割算法: Efficient Graph-Based Image Segmentation 论文出处:http://cs.brow ...
- HDU 5769 Substring 后缀数组
Substring Problem Description ?? is practicing his program skill, and now he is given a string, he h ...
- YARN-MR 大数据第二天
大数据第二天 1.YARN(管理和调度集群中的各类资源) 1.1 产生的背景: 1.直接源于MR版本1的缺陷(如:单点故障.难以支持MR之外的计算框架等) 2.多计算框架各自为站,数据共享困难(如:M ...
- 【转】hibernate缓存:一级缓存和二级缓存
什么是缓存? 缓存是介于物理数据源与应用程序之间,是对数据库中的数据复制一份临时放在内存中的容器,其作用是为了减少应用程序对物理数据源访问的次数,从而提高了应用程序的运行性能.Hibernate在进行 ...
- 00 MySQL
1数据库 1.1名词解释 DB:数据库Database,用于存放数据仓库 DBMS:数据库管理系统 DataBase Management System,管理数据库 ta ...
- VBA 获取Sheet最大行
compared all possibilities with a long test sheet: 0,140625 sec for lastrow = calcws.Cells.Find(&quo ...