转自:https://blog.csdn.net/felix_yujing/article/details/78930389 之前采用的是通过filebeat收集nginx的日志,直接到elasticsearch.filebeat带有nginx的module模块,通过这个nginx模块实现filebeat对nginx日志中字段的处理.最近由于一些实际的使用场景和需求,对nginx日志的收集和处理方式做了一下调整: filebeat收集nginx原始日志信息到kafka,然后logstash再从k

一.FileBeat基本概念 简单概述 最近在了解ELK做日志采集相关的内容,这篇文章主要讲解通过filebeat来实现日志的收集.日志采集的工具有很多种,如fluentd, flume, logstash,betas等等.首先要知道为什么要使用filebeat呢?因为logstash是jvm跑的,资源消耗比较大,启动一个logstash就需要消耗500M左右的内存,而filebeat只需要10来M内存资源.常用的ELK日志采集方案中,大部分的做法就是将所有节点的日志内容通过filebeat送到

preface logstash--> redis --> logstash --> es这套架构在讲究松耦合关系里面是最简单的, 架构图如下: 解释下这个架构图的流程 首先前端logstash读取apache的日志(input读取).然后放到redis的db里面(output存入).存储形式为列表形式存放 后端logstash从redis读取日志内容(input读取),从前端logstash指定的库里面读取指定的key.读取之后filter(filter-grok)过滤.然后传送到es

本文配置为 ELK 即(Elasticsearch.Logstash.Kibana)5.5.1. Elasticsearch 能够自动检测字段的类型并进行映射,例如引号内的字段映射为 String,不带引号的映射为数字,日期格式的映射为日期等等,这个机制方便了我们快速上手 ELK,但是后期我们经常需要对一些特定的字段进行定制,之前本人有一篇文章进行这方面的尝试Logstash中如何处理到ElasticSearch的数据映射,但对于默认映射规则没有介绍,本文就来探讨一些默认的动态映射规则. 开始之

preface logstash--> redis --> logstash --> es这套架构在讲究松耦合关系里面是最简单的,架构图如下: 解释下这个架构图的流程 首先前端logstash读取apache的日志(input读取).然后放到redis的db里面(output存入).存储形式为列表形式存放 后端logstash从redis读取日志内容(input读取),从前端logstash指定的库里面读取指定的key.读取之后filter(filter-grok)过滤.然后传送到es上

Logstash 实现ES 与数据库同步: 使用定时器(使用sql 定时的去查询数据进行同步).实现方式比较简单. MQ 实现 ES 与数据库同步: 实时性,消息放到MQ中,消费者会自动的消费,复杂性更高. MQ方式保持数据一致性比较强,因为MQ能够自动重试.补偿.而logstash无法实现补偿.重试.

最近业务需要批量打印准考证信息 1.根据Table数据进行循环替换,每次替换的时候只替换Word中第一个Table的数据, 2.每次替换之后将Word中第一个Table数据进行复制,将复制Table和上次替换的Table合并为一个Table.由于替换后的Table中不存在占位符,只有复制的Table中存在占位符,所有每次循环根据占位符替换最新数据就可以达到批量生成Word的目的了 Word模板: 批量替换后的Word: using System; using System.Collections

当安装Composer或者全局配置时出现.dll扩展文件找不到指定模板,如下图: 解决办法: 打开php.ini,将extension_dir 改为绝对路径即可 例如:

1.下载好logstash后,解压目录 2.进入bin目录,新建文件 logstash_default.conf input { tcp { port => 4560 codec => "json_lines" } } #json_lines output { stdout { codec => rubydebug } elasticsearch {hosts => "127.0.0.1:9200"} } 3.我使用的是logback日志,在

前提条件,es集群内部各节点已开启https访问,集群也已开启x-pack安全功能,并设置了系统默认的用户密码等,具体操作详见:https://www.cnblogs.com/sanduzxcvbnm/p/12046640.html 在ES节点上创建logstash_write_role角色 方法一:使用 Kibana Roles UI(Kibana 角色 UI)创建: 方法二:使用 Kibana Dev Tools(Kibana 开发工具)标签卡中的 API 创建: POST /_securi

Index Templatesedit Index templates allow you to define templates that will automatically be applied to new indices created. The templates include both settings and mappings, and a simple pattern template that controls if the template will be applied

{ "template": "log*", "order":10, "settings": { "index":{ "refresh_interval" :"30s", "number_of_shards": "6", "number_of_replicas": "1", "tr

logstash收集的日志输出到elasticsearch中 一.需求 二.实现步骤 1.编写pipeline文件 1.`elasticsearch`配置参数解析: 2.可能会报的一个异常 2.准备测试数据 3.启动logstash 4.在es上创建索引模式 5.进行日志搜索 三.参考文档 一.需求 使用logstash收集系统上的日志,并使用 grok解析日志,使用mutate修改解析出来的字段类型.删除字段.重命名字段,最后将解析好的日主输出到 elasticsearch中. 二.实现步骤

最常用的两个输出插件: redis es 一.redis 1.用法 output { redis{ batch => false batch_events => 50 batch_timeout => 5 codec => plain congestion_interval => 1 congestion_threshold => 0 data_type => list db => 0 host => ["127.0.0.1:6379&quo

Logstash传输给ES的数据会自动映射为5索引,5备份,字段都为text的的索引.这样基本上无法进行数据分析.所以必须将Logstash的数据按照既定的格式存储在ES中,这时候就要使用到ES模板技术了.在ES中可以定义自定义模板和动态模板,之后es会自动将相关索引映射为模板规定的格式 编译动态映射模板文件bigdata.template: 在Json日志文件中的KEY的位置不固定.或字段数不明确时使用动态映射模板 { "template": "bigdata-templa

在MVC.Net开发中,我们通常会在_ViewStart.cshtml中指定一个默认的模板,在文件开头输入如下代码: @{ Layout = "~/Views/Shared/[自己定义的模板文件]"; } 那么,如何在每个单独的cshtml文件中使用特定的模板呢?也很简单,和_ViewStart.cshtml文件一样,在文件开头输入如下代码: @{ Layout = "~/Views/Shared/[自己定义的模板文件]"; } 那么,如果你不想要指定任何模板,想要

目录 - 前言 - 多配置文件的实现方式 - 为logstash 增加模板 - 将 logstash 作为服务启动 1. 前言 在使用 logstash 编写多个配置文件,写入到 elasticsearch 时,会出现数据写入混乱的问题,举例来说: 多个配置文件中规则如下: A -> es-logstash-A B -> es-logstash-B A 写入到 es-logstash-A 索引中 B 写入到 es-logstash-B 索引中 然而当 logstash 服务运行起来的时候并不是

本文实践最新版的Logstash从csv文件导入数据到ElasticSearch. 本文目录: 1.初始化ES.Kibana.Logstash 2.安装logstash文件导入.过滤器等插件 3.配置logstash.conf 4.导入csv数据 5.本文相关文件下载 注:本文所有文件路径相关的配置,需要根据你当前的环境配置修改 1.初始化ES.Kibana.Logstash ElasticSearch.Kibana.Logstash的安装.初始化等操作这里就不赘述了,可以参考以下文章: 实现l

一.前言 上篇介绍了 ES 的基本概念及环境搭建,本篇将结合实际需求介绍整个实现过程及核心代码. 二.安装 ES ik 分析器插件 2.1 ik 分析器简介 GitHub 地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 提供两种分词模式:「 ik_max_word 」及「 ik_smart 」 分词模式 描述 ik_max_word 会将文本做最细粒度的拆分,比如会将"中华人民共和国国歌"拆分为"中华人民共和国,中华

Logstash作为一个数据处理管道,提供了丰富的插件,能够从不同数据源获取用户数据,进行处理后发送给各种各样的后台.这中间,最关键的就是要对数据的类型就行定义或映射. 本文讨论的 ELK 版本为 5.5.1. 为什么要定义数据 Elastisearch不仅是一个强大的全文检索引擎,它还能够对一些数据类型进行实时的统计运算,相关的结果可以通过Kibana的图表展现出来.如果数据类型没有正确的定义,那么Elasticsearch就无法进行运算了,因此,虽然数据类型的定义需要花一点时间,但你会收到意

[拆分版]Docker-compose构建Logstash多实例 写在最前 说起Logstash,这个组件并没有什么集群的概念,与其说是集群,不如说是各自去收集日志分析过滤存储到Elasticsearch中.这里做个多实例的Logstash,其实本质上只是为Logstash指定好占用的端口,输入输出的配置的挂载,如是而已. 本文配置为红框中的部分:Logstash多节点收集的数据,统统输出数据到es-tribe,让这个协调节点自己去负载均衡写入数据. 配置详见git仓库 https://gith