Logstash 是 Elastic 技术栈中的一个技术，它是一个数据采集引擎，可以从数据库采集数据到 ES 中。可以通过设置 自增 ID 主键 或 更新时间 来控制数据的自动同步：自增 ID 主键：Logstatsh 会有定时任务，如果发现有主键的值大于先前同步记录的主键值，就会将对应的增量数据同步到 ES 中更新时间：其实原理与主键类似，不过如果设置使用主键作为依据的话，那么数据库的数据更新就
Logstash依赖于JVM，在启动的时候大家也很容易就能发现它的启动速度很慢很慢，但logstash的好处是支持很多类型的插件，支持对数据做预处理。而filebeat很轻量，前身叫logstash-forward，是使用Golang开发的，所以不需要有java依赖，也很轻量，占用资源很小，但功能也很少，不支持对数据做预处理。因此一般都是将filebeat+logstash组合使用，在每个节点部署
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2023-06-10 21:07:37
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最近因为一些原因被迫学习了一周多的ElasticSearch，记录一下遇到的小问题。配置.conf文件此文件我理解为是Logstash的 *可编译文件1.输入源 input数据的来源，因为此处我们要同步MySQL的数据到ES，所以要用到jdbc插件去连接MySQL。input {
jdbc {
// jdbc驱动包的路径 /logstash-8.2.3/logstash-core/lib
一. 版本和下载我这边选择的版本是es：7.7.0，所以kibana和logstash也是对应的版本：7.7.0 下载地址：https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases，点进这个地址可以选择对应的产品和版本就可以进行下载 本文按照windows电脑进行示例二. 安装安装es：把下载的es压缩包解压，放到自己的目录即可，然后进入es目录的bin目
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在使用logstash收集日志的时候，我们一般会使用logstash自带的动态索引模板，虽然无须我们做任何定制操作，就能把我们的日志数据推送到elasticsearch索引集群中，但是在我们查询的时候，就会发现，默认的索引模板常常把我们不需要分词的字段，给分词了，这样以来，我们的比较重要的聚合统计就不准确了：
举个例子，假如
接 ElasticSearch服务集群搭建以及应用(三)一:SpringBoot集成ES集群查询设置1.配置三个ES服务的elasticsearch.yml文件,并启动三个服务2.配置logstash下的config目录下配置mysql.conf文件,打开集群配置3.logstash的工作是从MySQL中读取数据，向ES中创建索引，这里需要提前创建mapping的模板文件以便logstash 使用
最近做了一个实战项目，为了实现文章关键词搜索功能，就采用了elasticsearch来实现，具体的实现方法不多说。实现了搜索功能后，这就涉及到了一个问题，就是如何把现有的mysql数据库中的文章表中的数据同步更新到elasticsearch索引中？以下是实现方法。。 一、下载好elasticsearch和logstash，如图：运行elasticsearch，就是双击elasticsearch-7
最近在用logstash做日志分析的时候，搜集了很多资料，但大部分都是关于logstash如何将日志各个部分加以分类存储到logstash中，没有写如何分析攻击日志的东西，所以在此我简单记录一下。首先，logstash做日志分析最重要的还是过滤器的书写，logstash的过滤器支持grok匹配，而grok又是建立在正则表达式上面的，所以我们可以从这方面入手
创建一个从Mysql数据库同步数据到es的任务，这个任务的所有相关文件都放在logstash安装目录下的sync文件夹下。注：在es中需要提前创建好要使用的index，type及type的结构可以由logstash任务自己创建。1、新建任务文件夹cd /usr/local/logstash-7.9.3/
mkdir sync2、在sync文件夹下创建任务的配置文件cd sync/
touch lo
由于研发即想要只包含 java 错误日志的信息，又想要其它正常日志的信息，所以就需要通过 logstash input 消费一个 kafka 主题，然后通过 output 写入两个 elasticsearch 的索引。刚开始想法是通过条件判断将包含 “ERROR” 的日志写入一个索引，然后将其它信息写入一个索引。output 的配置如下：output{
if [message] =~ "E
2. 日志解析到ES2.1 修改logstash配置修改文件/root/docker-compose/logstash/pipeline/log-kafka-dev.conf内容,vim /root/docker-compose/logstash/pipeline/log-kafka-dev.conf将原先输出到控制台配置改为输出到elasticsearch,修改完成后全部内容如下:
概述日期插件Date filter plugin用于对logstash接收到的字段中的日期进行处理,可以使用处理后的日期作为logstash的timestamp.日期进行处理后,可以在kibana中用于统计和分析.参考logstash帮助文档简单使用input{
stdin{
}
}
filter{
date{
match => ["m
redis这篇主要介绍使用redis作为output的目标可配置参数字段参数类型说明batchboolean当为true的时候Redis批处理值并发送1个RPUSH命令而不是每个值发送一个命令以推送到列表，要求data_type=“list”batch_eventsnumber当batch为true的时候，此参数限制排队的RPUSH事件数batch_timeoutnumber当batch为true
概述logstash是负责采集和解析日志的，将日志解析成需要的格式存储在elasticsearch或者其他地方。logstash提供了很多非常强大的插件，这些插件可以有效的把日志信息转换成需要的格式。一：安装首先取官网下载logstash安装包，这次版本选择最新的6.1.1 安装：wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logst
目录1 简介1.1 Inputs1.1.1 Input plugins1.2 Filters1.3 Output1.3.1 Output plugins1.3.2 Csv输出插件示例1.4 Logstash特点1.4.1 即插即用1.4.2 可扩展性1.4.3 耐用性和安全性1.4.4 检测1.4.5 管理与检查2 安装2.1 下载上传2.2 解压2.3 配置2.3.1 直接启动2.3.2 以配置
Logstash的使用 logstash支持把配置写入文件 xxx.conf，然后通过读取配置文件来采集数据 ./bin/logstash –f xxx.conf logstash最终会把数据封装成json类型，默认会添加@timestamp时间字段、host主机字段、type字段。 原消息数据会整个封装进message字段。如果数据处理过程中，用户解析添加了多个字段，则最终结果又会多出多个字
Elasticsearch 写入流程及优化一、 集群分片设置：ES一旦创建好索引后，就无法调整分片的设置，而在ES中，一个分片实际上对应一个lucene 索引，而lucene索引的读写会占用很多的系统资源，因此，分片数不能设置过大；所以，在创建索引时，合理配置分片数是非常重要的。一般来说，我们遵循一些原则：1. 控制每个分片占用的硬盘容量不超过ES的最大JVM的堆空间设置（一般设置不超过
Elasticsearch优化——写入优化 文章目录Elasticsearch优化——写入优化1. translog flush间隔调整2. 索引刷新间隔refresh_interval3. 段合并优化4. indexing buffer5. 使用bulk请求5.1 bulk线程池和队列5.2 并发执行bulk请求6. 磁盘间的任务均衡7. 节点间的任务均衡8. 索引过程调整和优化8.1 自动生成
下面就说下具体怎么配置。1.先在安装目录bin下面（一般都是在bin下面）新建两个文件jdbc.conf和jdbc.sql2.配置jdbc.conf 1 input {
2 stdin {
3 }
4 jdbc {
5 # 连接的数据库地址和哪一个数据库，指定编码格式，禁用SSL协议，设定自动重连
6 jdbc_co
一 elasticsearch 写入速度优化提升写入速度 1. 加大tranlog flush间隔#降低写阻塞，默认每个请求都flush
index.translog.durability: request
#这是影响 es 写入速度的最大因素.但是只有这样,写操作才有可能是可靠的,原因参考写入流程
#如果系统可以接受一定几率的数据丢失,
