目的很简单,就是将mongodb数据导入es建立相应索引.数据是从特定的网站扒下来,然后进行二次处理,也就是数据去重.清洗,接着再保存到mongodb里,那么如何将数据搞到ElasticSearch中呢?调研之后觉得logstash-input-mongodb插件是个不错的选择,当然了也有很多其他实现方式,具体原因: 爬虫在实时存储数据,需要进行实时同步到ElasticSearch中 支持断点续传 时间成本... 首先介绍下版本(5.0以上) logstash 5.X elasticsearch

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.

转载自:https://elasticstack.blog.csdn.net/article/details/114374804 在今天的文章中,我将展示如何使用 file input 结合 multiline 来展示如何导入一个 CSV 文件.针对 multiline,我在之前的文章 "运用 Elastic Stack 分析 Spring boot 微服务日志 (一)" 有讲到过.另外我也有两篇关于使用 Logstash 导入 CSV 的例子 Logstash:应用实践 - 装载 C

这个过程中,主要用logstash处理数据的时候不好处理. 在logstash-sample.conf这个配置文件中的配置,我用这个监控filebeat的5044端口 # Sample Logstash configuration for creating a simple# Beats -> Logstash -> Elasticsearch pipeline. input { beats { port => 5044 }} filter { mutate { gsub => [

一:在Windows环境 1 下载解压Logstash的压缩包 2 在Logstash的压缩包中安装Logstash-jdbc-input插件: 在Bin命令行下运行命令: .\logstash-plugin install logstash-jdbc-input 及可以安装成功,(该插件主要是用来进行增量同步时记录跟踪数值的最大值或者时间的最新时间) 2 将oracle的驱动放入Logstash的解压包中 3 在Logstash的包中创建jdbc.conf 3.1 Logstash的jdbc.

针对mongodb亿级别或者十亿级别的模糊查询,效率不高,解决方式是使用Es查询,这样就需要把数据导入的ES中 完整的代码实现如下所示:(仅供参考) import java.io.IOException; import java.net.UnknownHostException; import java.util.HashMap; import java.util.List; import java.util.Map; import org.apache.commons.codec.binary

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

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

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

我们使用的 mariadb, 用的这个审计工具 https://mariadb.com/kb/en/library/mariadb-audit-plugin/ 这个工具一点都不考虑后期对数据的处理, 因为他的日志是这样的 20180727 11:40:17,aaa-main-mariadb-bjc-001,user,10.1.111.11,3125928,6493942844,QUERY,account,'select id, company_id, user_id, department, t

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

一.概述    本篇博客为大家讲述一下Mongo DB是如何导入导出数据,还有就是备份数据的.    在下面操作的时候需要把Mongo DB的服务端打开才能操作. 二.导出.    MongoDB的导出非常简单打开cmd 输入下面命令    mongoexport -d foobar -c persons -o D:/persons.json    如果要导入其他主机的数据库文档则这样写    mongoexport --host 192.168.0.16 --port 37017 三.导入  

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

http://www.iwangzheng.com/ [root@a02]$show dbs; changhong_tv_cms 0.078GB [root@a02]$ mongodump -d changhong_tv_cms -o /temp/db_mongo.20140521.mongo /workspace/db_baks$ scp -r -P 22022 root@10.xxx.xx.xx:/temp/db_mongo_changhong.20140521.mongo . /works

1.导出数据可以使用命令: mongoexport -h dbhost -d dbname -c collectionName -o output 参数说明: -h 数据库地址 -d 指明使用的库 -c 指明要导出的集合 -o 指明要导出的文件名 (因为是具体的集合,所以要指定文件名) </span> 2.导入数据可以使用命令: mongoimport -h dbhost -d dbname -c collectionname 文件的地址... 参数说明: -h 数据库地址 -d 指明使用的库

input { file { path => ["E:/222/*.csv"] start_position => "beginning" } } filter { csv { separator => "," columns => ["tm","openid","fuwuhao","action","content"] }

1.mongodb 数据导出: connection options: /h, /host:<hostname> mongodb host to connect to (setname/host1,host2 for replica sets) /port:<port> server port (can also use --host hostname:port) authentication options: /u, /username:<username> user

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

elastic中文社区 https://elasticsearch.cn/ 完整参考 ELK实时日志分析平台环境部署--完整记录 https://www.cnblogs.com/kevingrace/p/5919021.html 亿级 ELK 日志平台构建实践 https://blog.51cto.com/13527416/2117141 搭建ELK日志分析平台(上)—— ELK介绍及搭建 Elasticsearch 分布式集群 https://blog.51cto.com/zero01/207

本篇文章主要是手把手教你搭建 ELK 实时日志分析平台,那么,ELK 到底是什么呢? ELK 是三个开源项目的首字母缩写,这三个项目分别是:Elasticsearch.Logstash 和 Kibana. Elasticsearch 是一个搜索和分析引擎. Logstash 是服务器端数据处理管道,能够同时从多个来源采集数据,转换数据,然后将数据发送到诸如 Elasticsearch 等存储库中. Kibana 则可以让用户在 Elasticsearch 中使用图形和图表对数据进行可视化. El