官方文档地址:https://docs.fluentd.org/output/kafka td-agent版本自带包含out_kafka2插件,不用再安装了,可以直接使用. 若是使用的是Fluentd,则需要安装这个插件: $ fluent-gem install fluent-plugin-kafka 配置示例 <match pattern> @type kafka2 # list of seed brokers brokers <broker1_host>:<broker…

官方文档地址:https://docs.fluentd.org/output/elasticsearch td-agent的v3.0.1版本以后自带包含out_elasticsearch插件,不用再安装了,可以直接使用. 若是使用的是Fluentd,则需要安装这个插件: $ fluent-gem install fluent-plugin-elasticsearch 配置示例 <match my.logs> @type elasticsearch host localhost port 920…

官方文档地址:https://docs.fluentd.org/output/mongo_replset td-agent版本默认没有包含out_mongo插件,需要安装这个插件才能使用 使用的是td-agent,安装这个插件: $ /usr/sbin/td-agent-gem install gems $ /usr/sbin/td-agent-gem install fluent-plugin-mongo 使用的是Fluentd,安装这个插件: $ fluent-gem install flu…

官方文档地址:https://docs.fluentd.org/output/mongo td-agent版本默认没有包含out_mongo插件,需要安装这个插件才能使用 使用的是td-agent,安装这个插件: $ /usr/sbin/td-agent-gem install gems $ /usr/sbin/td-agent-gem install fluent-plugin-mongo 使用的是Fluentd,安装这个插件: $ fluent-gem install fluent-plug…

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0…

先说背景,由于本人工作需要创建很多小应用程序,而且在微服务的大环境下,服务越来越多,然后就导致日志四分五裂,到处都有,然后就有的elk,那么问题来了 不能每个小应用都配置一个 logstash 服务来传输日志吧,把所有的日志都 输送到一个logstash里面  然后logstash会都输送到一个索引下(之前不知道怎么配),输送到同一个所以下 那么问题又来了,首先每个小服务程序日志量不大希望持续监控,也不需要用时间来分割(因为日志量不大),又希望查询方便(不要告诉我查询的时候多一个筛选条件就可以了…

方案 日志收集的方案有很多,包括各种日志过滤清洗,分析,统计,而且看起来都很高大上.本文只描述一个打入kafka的功能. 流程:app->kafka->logstash->es->kibana 业务应用直接将日志打入kafka,然后由logstash消费,数据进入es. 另一方面,应用在服务器上会打日志文件. 如图: 详细 初步实现 首先,我们来初步实现这个方案,搭建elk略去不谈,其中特别注意各个版本的兼容.这里主要在代码层面讲解如何实现的历程. 要将日志数据写入kafka,我们…

Fluentd是一个日志收集工具,有输入端和输出端的概念,前者主要是日志的来源,你可以走多种来源方式,http,forward,tcp都可以,后者输出端主要指把日志进行持久化的过程,你可以直接把它持久化到elasticsearch里,也可以直接在控制台输出,这看你如何配置了,更多基础配置可以看大叔这篇文章<ELK系列~对fluentd参数的理解>. Fluentd输入端的小知识 今天写这篇文章主要是因为在实际工作中遇到的问题,我们为了查询方便把日志定义成了json格式,当你的输入日志不是jso…

日志=>flume=>kafka=>spark streaming=>hbase 日志部分 #coding=UTF-8 import random import time url_paths = [ "class/112.html", "class/128.html", "learn/821", "class/145.html", "class/146.html", "cl…

Fluentd是用来处理其他系统产生的日志的,它本身也会产生一些运行时日志.Fluentd包含两个日志层:全局日志和插件级日志.每个层次的日志都可以进行单独配置. 日志级别 Fluentd的日志包含6个级别:fatal.error.warn.info.debug和trace.级别依次递增,高级别的日志包含低级别的日志.默认为info,所以默认情况下,日志中包含info.warn.error.fatal这4个级别的日志. 全局日志 Fluentd内核使用全局日志配置,若插件没有单独设置自己的日志配…