input { stdin { } } filter { #ruby { # code => "event.set('timestamp', event.get('@timestamp') + 8*60*60)" # code => "event.set('aaa', event.get('@timestamp').time.localtime)" # code => "event.set('bbb', event.timestamp.t

2. logstash es duplicate https://logstash.jira.com/browse/LOGSTASH-1875 https://logstash.jira.com/browse/LOGSTASH-2085 http://stackoverflow.com/questions/39316108/logstash-duplicate-data/39317368 http://stackoverflow.com/questions/31430255/handle-dup

timestamp格式 如果数据库修改时区,可能会对数据影响,datetime不依赖数据库时区

logstash版本6.3.2,解决方式如下,不需要修改源码: input { redis { host => "127.0.0.1" port => " password => "password" db => key => "key_test" #队列名称 data_type => "list" #队列类型 threads => } } filter { ruby { c

#输入 input { file { path => ["文件路径"] #自定义类型 type => "自定义" start_position => "beginning" } } #过滤器 filter{ #去除换行符 mutate{ gsub => [ "message", "\r", "" ] } #逗号分割 mutate { split => [&q

官方地址:https://www.elastic.co/guide/en/logstash-versioned-plugins/current/index.html 配置文件写法: # 日志导入input {}# 日志筛选匹配处理filter {}# 日志匹配输出output {} # 日志解析配置文件的框架共分为三个模块,input,output,filter.后面会一一讲解, 每个模块里面存在不同的插件. input 模块 例子1 # file为常用文件插件,插件内选项很多,可根据需求自行判

1.logstash过滤器插件filter 1.1.grok正则捕获 grok是一个十分强大的logstash filter插件,他可以通过正则解析任意文本,将非结构化日志数据弄成结构化和方便查询的结构.他是目前logstash 中解析非结构化日志数据最好的方式 grok的语法规则是: %{语法:语义} “语法”指的是匹配的模式.例如使用NUMBER模式可以匹配出数字,IP模式则会匹配出127.0.0.1这样的IP地址. 例如: 我们的试验数据是: /Feb/::: +] "GET /HTTP/

背景: logstash版本:2.4.9     由于logstash在获取时区的时候,默认获取的是UTC默认时间,同时elasticsearch在创建索引的时候,统一使用UTC时间,因此实际上在创建索引的时候,会将今天实际时间的前8个小时的日志文件输出至昨天的索引中,因为中国使用的为东8时区,源数据和实际创建的索引数据会相差8个小时. 对于页面查看,ELK的解决方案是在kibana上,读取浏览器的当前时区,然后在页面上进行转换,显示时间内容.   1.修改string_interpolatio

1.logstash时间处理函数 当业务场景需要自有的time字段覆盖@timestamp字段的情况下 需要使用 date { match => ["time", "dd-MMM-yyyy HH:mm:ss.SSS","yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss"] target => "@timestamp" } 当处理完以后会发现@timestamp的值跟你的time字段值还是不一样 查看解析结果发现@time

[From] https://blog.csdn.net/iguyue/article/details/77006201 ELK 之 Logstash 简介: ELK 之 LogstashLogstash 是一个接收,处理,转发日志的工具.支持系统日志,webserver 日志,错误日志,应用日志,总之包括所有可以抛出来的日志类型.在一个典型的使用场景下(ELK):用 Elasticsearch 作为后台数据的存储,kibana用来前端的报表展示.Logstash 在其过程中担任搬运工的角色,它

一 官网说明 过滤器插件对事件执行中介处理.通常根据事件的特征有条件地应用过滤器. 以下过滤器插件在下面可用. Plugin Description Github repository aggregate Aggregates information from several events originating with a single task logstash-filter-aggregate alter Performs general alterations to fields th

一.Logstash简介   Logstash是一个开源数据收集引擎,具有实时管道功能.Logstash可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来,并将数据标准化到你所选择的目的地. Logstash管道有两个必需的元素,输入和输出,以及一个可选元素过滤器.输入插件从数据源那里消费数据,过滤器插件根据你的期望修改数据,输出插件将数据写入目的地.   输入:采集各种样式.大小和来源的数据 数据往往以各种各样的形式,或分散或集中地存在于很多系统中.Logstash 支持各种输入选择 ,可以在同一时间从

1.Logstash 安装:在产生日志的服务器上安装 Logstash1.安装java环境 # yum install java-1.8.0-openjdk.x86_642.安装logstash(使用yum安装) # rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearc 添加此文件和内容 # vi /etc/yum.repos.d/logstash.repo [logstash-6.x] name=Elastic repos

logstash过滤器插件filter详解及实例   1.logstash过滤器插件filter 1.1.grok正则捕获 grok是一个十分强大的logstash filter插件,他可以通过正则解析任意文本,将非结构化日志数据弄成结构化和方便查询的结构.他是目前logstash 中解析非结构化日志数据最好的方式 grok的语法规则是: %{语法:语义} "语法"指的是匹配的模式.例如使用NUMBER模式可以匹配出数字,IP模式则会匹配出127.0.0.1这样的IP地址. 例如: 我

Logstash 设计了自己的 DSL -- 有点像 Puppet 的 DSL,或许因为都是用 Ruby 语言写的吧 -- 包括有区域,注释,数据类型(布尔值,字符串,数值,数组,哈希),条件判断,字段引用等. 一.基本语法组成 logstash.conf配置文件里至少需要有input和output两个部分构成 input { #输入 } filter { #过滤匹配 } output { #输出 } 1.input配置 1.1.file{}(文件读取) 监听文件变化,记录一个叫 .sinced

1.首先是我们分析datetime长度是8个字节,INT的长度是4个字节,存储空间上比datatime少. 2.int存储索引的空间也比datetime少,排序效率高,查询速度比较快. 3.方便计算,unix时间戳有点就是方便计算. 总结了一下timestamp和datetime的区别: 1.timestamp有范围限制1970 ~ 2037 2.timestamp支持default current_timestamp 来设置默认自动当前时间 3.timestamp支持on update cur

logstash作为数据搜集器,主要分为三个部分:input->filter->output  作为pipeline的形式进行处理,支持复杂的操作,如发邮件等 input配置数据的输入和简单的数据转换 filter配置数据的提取,一般使用grok output配置数据的输出和简单的数据转换 运行:logstash  -f /etc/logstash.conf -f  指定配置文件 -e  只在控制台运行 具体的配置见官网 https://www.elastic.co/products/logs

时间在我们开发中应用非常普遍,大部分开发中我们将用Mysql的datetime格式来存储,但是对于经常用时间来排序或者查询的应用中,我们要将时间做成索引,这个就跟查询效率很有关系,但是很多程序员会用int来存时间戳,然后再进行处理 1.首先是我们分析datetime长度是8个字节,INT的长度是4个字节,存储空间上比datatime少. 2.int存储索引的空间也比datetime少,排序效率高,查询速度比较快. 3.方便计算,unix时间戳有点就是方便计算. 总结了一下timestamp和da

1.两者的存储方式不一样 TIMESTAMP:把客户端插入的时间从当前时区转化为UTC(世界标准时间)进行存储.查询时,将其又转化为客户端当前时区进行返回. DATETIME:不做任何改变,基本上是原样输入和输出 2.两者所能存储的时间范围不一样 timestamp存储的时间范围为:'1970-01-01 00:00:01.000000' 到 '2038-01-19 03:14:07.999999'. datetime存储的时间范围为:'1000-01-01 00:00:00.000000' 到

时间处理(Date) 之前章节已经提过, filters/date 插件可以用来转换你的日志记录中的时间字符串,变成 LogStash::Timestamp 对象,然后转存到 @timestamp 字段里 output { if [type] == "zj_frontend_access"{ elasticsearch { hosts => "192.168.32.80:9200" index => "logstash-zjzc-fronten