用了这个logstash扩展 https://github.com/PeterPaulH/logstash-influxdb/blob/master/src/influxdb.rb 把这个文件放到 logstash-1.4.2/lib/logstash/outputs 看一下午logstash的文档,终于解决了自己的需求 用python描述就是这样的 开发要求统计日志中各种类型的数量 while True: line = f.readline() try: if '"type":&qu

场景 将应用日志文件发送到rabbitmq. filebeat 不支持rabbitmq作为输出.因此,需要先将文件由filebeat发送到logstash ,再由logstash 输出到rabbitmq.   logstash 配置 /etc/logstash/conf.d/目录下创建任意  .conf 文件 #输入,输入源为filebeat input { beats { port => 5044 } } #过滤无用字段,仅保留message内容 filter { mutate { remov

目标:将json格式的两类日志输出到elasticsearch两类索引 1. 安装logstash. 2. 编写logstash处理配置文件,创建一个test.conf文件,内容如下: input { file { path => "/home/vagrant/logstash/logstash-2.2.2/dbpool-logs/dev/common-sql-*.log" start_position => "beginning" type =>

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

续上一篇 上一篇描述了通过logback配置用logstash收集springmvc项目日志,本文是描述如何进一步通过elasticsearch对所收集数据进行的分析. output { elasticsearch { action => "index" hosts => "127.0.0.1:9200"#es地址 index => "my_log"#在es中的索引 } # 这里输出调试,正式运行时可以注释掉 stdout {

由于es 单index 所能承受的数据量有限,之前情况是到400w数据300G左右的时候,整个数据的插入会变得特别慢(索引重建)甚至会导致集群之间的通信断开,于是我们采用每天一个index的方法来缓解压力,logstash 默认是支持每天产生索引的默认名为 logstash-yyyy.MM.dd 那么我们怎么才能重命名它呢,或者当我们有多个logstash实例的时候怎么才能让他们分别开来. 其实logstash的es  output中  有几个参数是控制此选项的: index => "dy

1.Logstash与Redis的读写 1.1 Logstash 写入Redis 看完Logstash的输入,想必大家都清楚了Logstash的基本用法,那就是写配置文件. output{ { redis { host => ["127.0.0.1:6379"] #这个是标明redis服务的地址 port => 6379 codec => plain db => 0 #redis中的数据库,select的对象 key => #redis中的键值 data_

位置 在Logstash的.conf配置文件中的output中配置ElasticSearch 示例: output { elasticsearch{ action => "index" index => "%{[fields][product_type]}-transaction-%{+YYYY-MM}" hosts => ["10.0.xx.xx:9200", "10.0.xx.xx:9200", &quo

1.springboot项目pom.xml文件下添加如下配置 2.resources目录下创建logback-spring.xml文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <!--该日志将日志级别不同的log信息保存到不同的文件中 --> <configuration> <include resource="org/springframework/boot/logging/

filebeat配置文件: filebeat.inputs: - type: log enabled: true paths: - /opt/hkd-cloud/hkd-custom/hkd-custom.out fields: log_source: test_custom fields_under_root: true logstash输出到es output { elasticsearch { hosts => ["http://172.17.107.187:9203",

logstash 正则调试: nginx 配置: log_format main '$remote_addr [$time_local] "$request" '; logstash: "message" =>"%{IPORHOST:clientip} \[%{HTTPDATE:time}\] \"%{WORD:verb} %{URIPATHPARAM:request} HTTP/%{NUMBER:httpversion}\"&q

nginx 配置: http { include mime.types; default_type application/octet-stream; log_format main '$http_host $server_addr $remote_addr [$time_local] "$request" ' '$request_body $status $body_bytes_sent "$http_referer" "$http_user_agent

一:文档 官方文档地址:1.x版本和2.x版本 https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/guide/index.html 硬件要求: 1.内存,官方推荐64G,但是自己使用32G或16G也可以 2.CPU,核心越多越好 3.硬盘,越快越好,不建议使用NAS网络存储,官方建议使用RAID 0 4.网络,千兆或以上 5.JVM,建议使用比较新的版本,可以是openJDK或oracle的Java JDK 6.文件描述符,即可以打开的最大文件数,一定要

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

配置filebeat使用logstash 重要:要将事件发送到Logstash,还需要创建一个Logstash配置管道,该管道监听传入的Beats连接并将收到的事件编入索引到Elasticsearch. 有关更多信息,请参阅Elastic Stack入门教程中有关configuring Logstash的部分. 另请参阅Beats input和Elasticsearch output 插件的文档. 如果要使用Logstash对Filebeat收集的数据执行额外处理,则需要将Filebeat配置为

配置文件本身非常脆弱!所以修改配置文件自然会引入部署失败的风险.如果能够对配置文件进行自动化测试将会极大的降低这种风险.本文将介绍一个可以自动化测试 logstash 配置文件的工具,让大家可以像写单元测试用例一样为 logstash 配置文件创建测试 case,并以快速迭代的方式变更 logstash 配置文件. 噩梦 在很多真实环境中,变更 logstash 的配置文件几乎是个噩梦.日志不是结构化的格式(甚至是乱七八糟!),导致我们几乎必须一个一个地处理日志,并对解析什么和不解析什么做出逻辑

一.ELK搜索引擎原理介绍 在使用搜索引擎是你可能会觉得很简单方便,只需要在搜索栏输入想要的关键字就能显示出想要的结果.但在这简单的操作背后是搜索引擎复杂的逻辑和许多组件协同工作的结果. 搜索引擎的组件一般可分为两大类:索引组件和搜索组件.在搜索之前搜索引擎必须把可搜索的所有数据做整合处理并构建索引(倒排索引),将所有数据构建成能被搜索的格式并存储起来,这就成为索引组件:能根据用户搜索并能从索引组件构建的索引中查询出用户想要的结果的组件称为搜索组件. ElasticSearch就属于搜索组件的一

filebeat+logstash+Elasticsearch+kibana实现nginx日志图形化展示   by:授客  QQ:1033553122   测试环境 Win7 64 CentOS-7-x86_64-DVD-1503-01.iso(kibana安装环境) CentOS 6.5-x86_64(其它软件安装环境) nginx-1.10.0 filebeat-5.5.2-linux-x86_64.tar.gz 下载地址: https://pan.baidu.com/s/1dEBkIuH

Logstash是一款开源的数据收集引擎,具备实时管道处理能力.简单来说,logstash作为数据源与数据存储分析工具之间的桥梁,结合 ElasticSearch以及Kibana,能够极大方便数据的处理与分析.通过200多个插件,logstash可以接受几乎各种各样的数据.包括日志.网络请求.关系型数据库.传感器或物联网等等. 在Linux环境中,我们可以通过包管理进行安装,例如Unbuntu中的apt.以及CentOS中的yum.也可以从这里下载对应环境的二进制版本 体验Pipeline Lo

Elastic Stack之Logstash进阶 作者:尹正杰  版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.使用GeoLite2和logstash 过滤插件的geoip案例 1>.GeoLite2概述 GeoLite2数据库是免费的IP地理定位数据库,与MaxMind的GeoIP2数据库相当,但不太准确.GeoLite2国家和城市数据库在每个月的第一个星期二更新.GeoLite2 ASN数据库每周二更新一次.官方网址:https://www.maxmind.com/en/home.