Logstash之filter: json filter: input{ stdin{ } } filter{ json{ source => "message" } } output{ stdout{ codec => json } 输入: {"name": "CSL", "age": 20} 输出: Grok filter: pattern: https://github.com/logstash-plugin

原文地址:http://techlog.cn/article/list/10182917 概述 logstash 之所以强大和流行,与其丰富的过滤器插件是分不开的 过滤器提供的并不单单是过滤的功能,还可以对进入过滤器的原始数据进行复杂的逻辑处理,甚至添加独特的新事件到后续流程中 强大的文本解析工具 -- Grok grok 是一个十分强大的 logstash filter 插件,他可以解析任何格式的文本,他是目前 logstash 中解析非结构化日志数据最好的方式 基本用法 Grok 的语法规则

根据输入的json字段,分别建立索引.循环生成注册log和登录log保存到testlog文件中,结果如下: {"method":"register","user_id":2933,"user_name":"name_91","level":27,"login_time":1470179550}{"method":"login",

关联字段增加搜索 post表关联adminuser表,通过post.author_id  adminuser.id关联,在YII2.0生成搜索,关联字段搜索时,需要输入关联字段author的id才能搜索,这不符合我们的要求,我们要求输入作者名就可以搜索出来,该作者对应的post.

--text字段增加处理 --创建测试表 ),detail text) insert into test ','A*B' --定义添加的的字符串 ),@postion int select @s_str='*C' --要添加的字符串 ,@postion=null --追加的位置,null 加在尾部,0 加在首部,其他值则加在指定位置 --字符串添加处理 ) ' @s_str --显示处理结果 select * from test go --删除测试表 drop table test --text

今天正好遇到一个SQL小问题,特做备注 在原有的表中数据如pic 在不动原内容的基础上增加../路径,但不能修改原数据值 原数据 SQL: pic字段 需要增加'../'的内容 update Bmps_Wxs set htwx_pic='../'+htwx_pic where htwx_rq between '2013-12-25' and '2014-01-12' 增加后效果 一不小心多按一下修改语句,我晕,N多数据多增加了../ update Bmps_Wxs set htwx_pic='.

1. 基本语法%{NUMBER:duration} %{IP:client} 2. 支持的数据类型默认会把所有的匹配都当作字符串,比如0.043, 想要转成浮点数,可以%{NUMBER:num:float}匹配,目前只支持int和float两种. 3. 举例说明有下面一段http日志:55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043 匹配模式:%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATHPARAM:request} %{NUMBER:by

  filter 官方详解 https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/filter-plugins.html   apache 日志实例: input { # access日志 file { type => "apache_access" tag => "apache_access" path => ["/var/log/apache/access.log"] start_

结合ecshop后台“商品编辑”.“商品录入”来谈谈如何给ecshop商品增加一个新字段,假设我们将这个新字段命名为 new_add 1.首先要修改数据表结构,给表 ecs_goods 增加新字段:new_add, 进入ECSHOP后台 >数据库管理 >SQL查询,输入下面SQL语句,提交.注意如果你的数据表前缀不是ecs_ 请自行修改之 alter table ecs_goods add column new_add varchar(64); 2.在ecshop后台的admin\templa

本文简单介绍一下 Logstash 的过滤插件 grok. Grok 的主要功能 Grok 是 Logstash 最重要的插件.它可以解析任意文本并把它结构化.因此 Grok 是将非结构化的日志数据解析为可查询的结构化数据的好方法.这个工具非常适合 syslog 日志.apache 和其他 web 服务器日志.mysql 日志,以及那些通常为人(而不是计算机)编写的日志格式. Grok 使用正则表达式提取日志记录中的数据,这也正是 grok 强大的原因.Grok 使用的正则表达式语法与 Perl

使用logstash geoip筛选器可以将ip地址解析为更丰富的内容. 结果类似于这样: "geoip": { "city_name": "Ürümqi", "continent_code": "AS", "country_code2": "CN", "country_code3": "CN", "country_n

Logstash提供了一系列filter过滤plugin来处理收集到的log event,根据log event的特征去切分所需要的字段,方便kibana做visualize和dashboard的data analysis.所有logstash支持的event切分插件查看这里.下面我们主要讲grok切分. Grok基本介绍 Grok 使用文本片段切分的方式来切分日志事件,语法如下: %{SYNTAX:SEMANTIC} * `SYNTAX`代表匹配值的类型,例如,`0.11`可以`NUMBER`

使用 date 插件解析字段中的日期,然后使用该日期或时间戳作为事件的 logstash 时间戳.对于排序事件和导入旧数据,日期过滤器尤其重要.如果您在事件中没有得到正确的日期,那么稍后搜索它们可能会出现问题. 如果时间戳尚未在事件中设置,logstash 将根据第一次看到事件(在输入时)创建一个时间戳.例如,对于文件输入,时间戳设置为每次读取的时间. 本文演示如何把现有的日志数据导入到 elasticsearch 中,并用日志中的时间信息设置事件的时间戳. 拆分日志信息 比如我们的日志格式如下

前言 从filebeat传输到Logstash的数据,某个字段需要由string类型装换成float类型.但是不管怎么改logstash的配置文件都不生效,其实官方文档都有,但是具体细节方面的东西就得自己不断的实践验证最后达到自己想要的目标了.整整一天,都在弄这一个,中间实在想放弃了.但是就如张靓颖的“终于等到你,还好没放弃”,最后在某一篇博文得到了启发,才解决. 这里类型转换分两个类型: 1)字段是单纯的字段,也就是直接在_source下的 2)字段是在json里的,在_source下还有嵌套

LogStash plugins-filters-grok介绍 官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-filters-grok.html 常用于对日志的拆分,如apache日志 grok利用正则表达式进行匹配,拆分日志.它提供一些常用的预定义的正则表达式名称,用于直接匹配. 预定义文件路径 /opt/logstash/vendor/bundle/jruby/1.9/gems/logstash-patterns-

在elk+filebeat都安装好,且明白了基本流程后,主要的就是写logstash的filter了,以此来解析特定格式的日志 logstash的filter是用插件实现的,grok是其中一个,用来解析自定义结构的日志,就是说可以完全自定义的去解析 grok的语法是%{pattern:field} pattern是指模板(或者说是类型),logstash内置了很多,也可以自定义(用正则) field是指解析后的键值中的键,当然值就是从日志解析出来的内容 (无论用什么pattern解析到elast

排除字段 字段的排除需要在filter中进行操作,使用一个叫做 mutate 的工具,具体操作如下 由于这个工具的名字不是很容易联想到,也是找了好一会. //比如我们可能需要避免日志中kafka的一些字段占用宝贵的磁盘空间. filter { mutate { remove_field => ["kafka"] } } 排除整个数据 排除整条数据,比如apache日志中状态为200 的监控服务器不关心的,这里用到drop工具 filter { if [status] == &qu

table中有一个字段,id,它是由Yunsha_000001的规则组成的. 每当插入一条数据的时候,自动生成的id是自动增加的,如何实现数字部分的自动增长? select  'Yunsha_'||lpad(substr(nvl(max(id),'Yunsha_000000'),8)+1,6,'0') as maxid from table

表结构修改 ALTER TABLE SCOTT.TEST RENAME TO TEST1--修改表名 ALTER TABLE SCOTT.TEST RENAME COLUMN NAME TO NAME1 --修改表列名 ) --修改字段类型 )--添加表列 ALTER TABLE SCOTT.TEST DROP NAME CASCADECONSTRAINTS --删除表列 这里要注意几个地方, 首先,增加和修改列是不需要加关键字COLUMN,否则会报错ora-00905. 其次,对删除单列的话,

参照官方文档: https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/advanced-pipeline.html demo-pipeline.conf input { beats { port => "5044" } } filter { grok { match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}"} } geoip { source =

SQL增加字段需要用到sql语句 ALTER TABLE 加(表格名称) ADD 加(字段名称) 加(字段类型)实例:ALTER TABLE T_Basic ADD SEODescription Nvarchar(250)为T_Basic表格添加一个名称为SEODescription 类型为Nvarchar(250)的字段 SQL删除字段需要用到sql语句ALTER TABLE 加(表格名称)DROP COLUMN加(字段名称) 实例: ALTER TABLE T_Basic DROP COLU