# Logstash入门简介
# 介绍
Logstash是一个开源的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,然后将数据发送到最喜欢的存储库中(我们的存储库当然是ElasticSearch)
我们回到我们ElasticStack的架构图,可以看到Logstash是充当数据处理的需求的,当我们的数据需要处理的时候,会将它发送到Logstash进行处理,否则直接送到ElasticSearch中
# 用途
Logstash可以处理各种各样的输入,从文档,图表中=,数据库中,然后处理完后,发送到
# 部署安装
Logstash主要是将数据源的数据进行一行一行的处理,同时还直接过滤切割等功能。
首先到官网下载logstash:https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash
选择我们需要下载的版本:
下载完成后,使用xftp工具,将其丢入到服务器中
#检查jdk环境,要求jdk1.8+
java -version
#解压安装包
tar -xvf logstash-7.9.1.tar.gz
#第一个logstash示例
bin/logstash -e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'
其实原来的logstash的作用,就是为了做数据的采集,但是因为logstash的速度比较慢,所以后面使用beats来代替了Logstash,当我们使用上面的命令进行启动的时候,就可以发现了,因为logstash使用java写的,首先需要启动虚拟机,最后下图就是启动完成的截图
# 测试
我们在控制台输入 hello,马上就能看到它的输出信息
# 配置详解
Logstash的配置有三部分,如下所示
input { #输入
stdin { ... } #标准输入
}
filter { #过滤,对数据进行分割、截取等处理
...
}
output { #输出
stdout { ... } #标准输出
}
# 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 ,可以在同一时间从众多常用来源捕捉事件。能够以连续的流式传输方式,轻松地从您的日志、指标、Web 应用、数据存储以及各种 AWS 服务采集数据。
# 过滤
- 实时解析和转换数据
- 数据从源传输到存储库的过程中,Logstash 过滤器能够解析各个事件,识别已命名的字段以构建结构,并将它们转换成通用格式,以便更轻松、更快速地分析和实现商业价值。
# 输出
Logstash 提供众多输出选择,您可以将数据发送到您要指定的地方,并且能够灵活地解锁众多下游用例。
# 读取自定义日志
前面我们通过Filebeat读取了nginx的日志,如果是自定义结构的日志,就需要读取处理后才能使用,所以,这个时候就需要使用Logstash了,因为Logstash有着强大的处理能力,可以应对各种各样的场景。
# 日志结构
2019-03-15 21:21:21|ERROR|1 读取数据出错|参数:id=1002
可以看到,日志中的内容是使用“|”进行分割的,使用,我们在处理的时候,也需要对数据做分割处理。
# 编写配置文件
vim mogublog-pipeline.conf
然后添加如下内容
input {
file {
path => "/soft/beats/logs/app.log"
start_position => "beginning"
}
}
filter {
mutate {
split => {"message"=>"|"}
}
}
output {
stdout { codec => rubydebug }
}
启动
#启动
./bin/logstash -f ./mogublog-pipeline.conf
然后我们就插入我们的测试数据
echo "2019-03-15 21:21:21|ERROR|读取数据出错|参数:id=1002" >> app.log
然后我们就可以看到logstash就会捕获到刚刚我们插入的数据,同时我们的数据也被分割了
# 输出到Elasticsearch
我们可以修改我们的配置文件,将我们的日志记录输出到ElasticSearch中
input {
file {
path => "/soft/beats/logs/app.log"
start_position => "beginning"
}
}
filter {
mutate {
split => {"message"=>"|"}
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["127.0.0.1:9200"]
}
}
然后在重启我们的logstash
./bin/logstash -f ./mogublog-pipeline.conf
然后向日志记录中,插入两条数据
echo "2019-03-15 21:21:21|ERROR|读取数据出错|参数:id=1002" >> app.log
echo "2019-03-15 21:21:21|ERROR|读取数据出错|参数:id=1002" >> app.log
最后就能够看到我们刚刚插入的数据了