logstash之OutPut插件

output插件是经过了input，然后过滤结构化数据之后，接下来我们需要借助output传到我们想传到的地方.output相当于一个输出管道。

2.3.1：将采集数据标准输出到控制台

配置示例：

output {
    stdout {
        codec => rubydebug
    }
}

Codec 来自 Coder/decoder

两个单词的首字母缩写，Logstash 不只是一个input | filter | output 的数据流，

而是一个input | decode | filter | encode | output 的数据流，codec 就是用来decode、encode 事件的。

简单说，就是在logstash读入的时候，通过codec编码解析日志为相应格式，从logstash输出的时候，通过codec解码成相应格式。

演示：

input {stdin{}}
output {
    stdout {
        codec => rubydebug
    }
}

启动：bin/logstash -f /usr/local/elk/logstash-5.5.2/conf/template/stdout.conf

展示：

2.3.2：将采集数据保存到file文件中

通过日志收集系统将分散在数百台服务器上的数据集中存储在某中心服务器上，这是运维最原始的需求；

需求：将数据采集到logstash的日志文件中，区分业务和采集日期（哪天采集的）

input {stdin{}}
output {
    file {
        path => "/home/angel/logstash-5.5.2/logs/stdout/mobile-collection/%{+YYYY-MM-dd}-%{host}.txt"
        codec => line {
            format => "%{message}"
        }
        gzip => true
    }
}

启动：

bin/logstash -f /home/angel/servers/logstash-5.5.2/logstash_conf/stdout_file.conf

2.3.3：将采集数据保存到elasticsearch

Logstash可以直接将采集到的信息下沉到elasticsearch中

input {stdin{}}
output {
    elasticsearch {
        hosts => ["hadoop01:9200"]
        index => "logstash-%{+YYYY.MM.dd}"    #这个index是保存到elasticsearch上的索引名称，如何命名特别重要，因为我们很可能后续根据某些需求做查询，所以最好带时间，因为我们在中间加上type，就代表不同的业务，这样我们在查询当天数据的时候，就可以根据类型+时间做范围查询
        flush_size => 20000    #表示logstash的包数量达到20000个才批量提交到es.默认是500
        idle_flush_time => 10   #多长时间发送一次数据，flush_size和idle_flush_time以定时定量的方式发送，按照批次发送，可以减少logstash的网络IO请求
        user => elastic
        password => changeme
    }
}

启动：bin/logstash -f /usr/local/elk/logstash-5.5.2/conf/template/stdout_es.conf

向控制台中输入6条数据：

192.168.77.1 - - [10/Apr/2018:00:44:11 +0800] "POST /api/metrics/vis/data HTTP/1.1" 200 505 "http://hadoop01/app/kibana" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36"
192.168.77.2 - - [10/Apr/2018:00:45:11 +0800] "POST /api/metrics/vis/data HTTP/1.1" 200 460 "http://hadoop01/app/kibana" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36"
192.168.77.3 - - [10/Apr/2018:00:46:11 +0800] "POST /api/metrics/vis/data HTTP/1.1" 200 510 "http://hadoop01/app/kibana" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36"
192.168.77.4 - - [10/Apr/2018:00:47:11 +0800] "POST /api/metrics/vis/data HTTP/1.1" 200 112 "http://hadoop01/app/kibana" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36"
192.168.77.5 - - [10/Apr/2018:00:48:11 +0800] "POST /api/metrics/vis/data HTTP/1.1" 200 455 "http://hadoop01/app/kibana" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36"
192.168.77.6 - - [10/Apr/2018:00:49:11 +0800] "POST /api/metrics/vis/data HTTP/1.1" 200 653 "http://hadoop01/app/kibana" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36"

2.3.4：将采集的数据保存到redis

配置：

input { stdin {} }
output {
        redis {
                host => "hadoop01"
                data_type => "list"  
                db => 2
                port => "6379"
                key => "logstash-chan-%{+yyyy.MM.dd}"
        }
}

数据落地到redis的优化：

•   批处理类（仅用于data_type为list）
o   batch：设为true，通过发送一条rpush命令，存储一批的数据
o   默认为false：1条rpush命令，存储1条数据
o   设为true之后，1条rpush会发送batch_events条数据
o   batch_events：一次rpush多少条
o   默认50条
o   batch_timeout：一次rpush最多消耗多少s
o   默认5s
•   拥塞保护（仅用于data_type为list）
o   congestion_interval：每隔多长时间进行一次拥塞检查
o   默认1s
o   设为0，表示对每rpush一个，都进行检测
o   congestion_threshold：list中最多可以存在多少个item数据
o   默认是0：表示禁用拥塞检测
o   当list中的数据量达到congestion_threshold，会阻塞直到有其他消费者消费list中的数据
o   作用：防止OOM

启动redis 将数据打入logstash控制台：

192.168.77.1 - - [10/Apr/2018:00:44:11 +0800] "POST /api/metrics/vis/data HTTP/1.1" 200 505 "http://hadoop01/app/kibana" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36"
192.168.77.2 - - [10/Apr/2018:00:45:11 +0800] "POST /api/metrics/vis/data HTTP/1.1" 200 460 "http://hadoop01/app/kibana" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36"
192.168.77.3 - - [10/Apr/2018:00:46:11 +0800] "POST /api/metrics/vis/data HTTP/1.1" 200 510 "http://hadoop01/app/kibana" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36"
192.168.77.4 - - [10/Apr/2018:00:47:11 +0800] "POST /api/metrics/vis/data HTTP/1.1" 200 112 "http://hadoop01/app/kibana" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36"
192.168.77.5 - - [10/Apr/2018:00:48:11 +0800] "POST /api/metrics/vis/data HTTP/1.1" 200 455 "http://hadoop01/app/kibana" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36"
192.168.77.6 - - [10/Apr/2018:00:49:11 +0800] "POST /api/metrics/vis/data HTTP/1.1" 200 653 "http://hadoop01/app/kibana" "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_12_6) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36"

去redis上做认证，查看是否已经存储redis中：