Logstash由三个组件构造成,分别是input、filter以及output。我们可以吧Logstash三个组件的工作流理解为:input收集数据,filter处理数据,output输出数据。至于怎么收集、去哪收集、怎么处理、处理什么、怎么发生以及发送到哪等等一些列的问题就是我们接下啦要讨论的一个重点。input组件是Logstash的眼睛和鼻子,负责收集数据的,那么们就不得不思考两个问题,第            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Logstash是ELK组件中的一个。所谓ELK就是指,ElasticSearch、Logstash、Kibana这三个组件。那么为什么这三个组件要合在一起说呢?第一,这三个组件往往是配合使用的(ES负责数据的存储和索引,Logstash负责数据采集和过滤转换,Kibana则负责图形界面处理);第二,这三个组件又先后被收购于Elastic.co公司名下。是不是很巧合?这里说个题外话,原ELK St            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本次我采用的ELK均为5.6.3版本  ElasticSearch为集群模式 具体搭建及操作请看我之前的博客logstash 官网学习地址:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/简介什么是Logstash?  Logstash是一个具有实时流水线功能的开源数据收集引擎。Logstash可以动态统一来自不同来源的数据,并将数据规范化到您选择的目的地。清理和            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            logstash+elasticsearch+kibana分布式集群日志收集系统GITHUB地址! logstash+elasticsearch+kibana分布式集群日志收集系统,超级详细!最快上手!名称版本kibana5.6.8elasticsearch5.6.8kafka2.11-1.0.0logstash6.2.3启动kafka,建立topiccd kafka解压后的目录内运行bin/zo            
                
         
            
            
            
            未安装es的可以参考这篇文章elasticsearch安装logstash介绍logstash是一个开源的数据收集引擎,具有准实时数据收集能力。 logstash能够将不同的数据规范的输出到你的目标仓储,比如elasticsearch;为下游的数据分析以及可视化提供数据清洗 最初logstash创新了日志收集的方式,后来用例就越来越多。logstash 提供了海量的扩展插件用户丰富数据收集的方式。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            elasticsearch介绍在使用云日志管理的时候,logstash的数据最终需要elasticsearch来进行存储和分析。所以logstash提供大量参数来支持和满足相关业务场景。可配置参数字段参数类型说明actionstring要执行的Elasticsearch动作api_keypassword使用Elasticsearch API密钥进行身份验证,需要启动SSLbulk_pathstri            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. Logstash 介绍Logstash 是一款强大的数据处理工具,它可以实现数据传输,格式处理,格式化输出,还有强大的插件功能,常用于日志处理。官网地址:https://www.elastic.co/products/logstash2. Logstash 流程2.1 inputInput 作为数据输入端,可以接收来自任何地方的源数据。主要有以下四种类型:  - file:从文件中读取  -            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            mysql同步数据到es常用两种方式1.使用 logstash 如果是历史数据同步我们可以用logstash,最快同步频率每分钟一次,如果对时效性要求高,慎用2.使用 canal 实时同步,本文章未演示使用logstash进行同步logstash 特性:无需开发,仅需安装配置logstash即可;凡是SQL可以实现的logstash均可以实现(本就是通过sql查询数据)支持每次全量同步或按照特定字            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概述Logstash管道可以配置多个输入插件,这可以将不同源头的数据整合起来做统一处理。在分布式系统中,数据都分散在不同的容器或不同的物理机上,每一份数据往往又不完整,需要类似Logstash这样的工具将数据收集起来。比如在微服务环境下,日志文件就分散在不同机器上,即使是单个请求的日志也有可能分散在多台机器上。如果不将日志收集起来,就无法查看一个业务处理的完整日志。 Logstash管道也可以配置            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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              我们知道,当我们对es发起search请求或其他操作时,往往都是随机选择一个coordinator发起请求。而这请求,可能是该节点能处理,也可能是该节点不能处理的,也可能是需要多节点共同处理的,可以说是情况比较复杂。  所以,coordinator的重要工作是,做请求分发与结果收集。那么,如何高性能和安全准确地实现这一功能则至关重要。而这,也许诸君各有思路,孰优孰劣不访一起来探讨探讨!&nbs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前期准备Logstash简介:是ELK技术栈中的L,是数据采集引擎,可以从数据库、消息队列等数据源采集数据,设置过滤条件,输出到ElasticSearch等多种数据源中。官网下载Logstash,选择下载zip文件注意:ElasticSearch与Logstash需要统一版本(包括如果要用到Kibana也必须相同版本)(我用的均是7.8.0版本,mysql是8.x版本)官网网址7.8.0网址下载后            
                
         
            
            
            
            为什么要这样同步到es查es而不直接去查mysql呢????其实原因很简单,就是为了减少mysql的压力,比如说我现在业务需要查一个看课历史,这个看课历史总是导致慢sql或者同一时间总是调用很多,导致mysql的cpu总是很高,这个时候就可以使用logstash将数据同步到es中,直接从es中查数据废话不多说开始配置 1.首先使用以下命令安装logstash brew install logsta            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            我记得在之前的文章 “Logstash:使用 ELK 堆栈进行 API 分析” 运用 Logstash 对一些指标的 API 进行分析。在今天的练习中,我将展示如何使用 Logstash 来对一些日志类的 Service API 进行分析。我们知道在很多的时候,我们可以很快速地运用一些脚本对一些 Service API 进行数据分析。这对于我们快速地分析一些数据进行分析是有帮助的。在数据导入中,我            
                
         
            
            
            
            前段时间,有一个开发者在评论区问了一个问题:如何运用 Logstash 采集数据,并写入到带有 HTTPS 的 Elasticsearch 集群中。我们知道,在  Elasticsearch 8.x 的安装中,SSL 的连接是最基本的配置。那么我们如何把采集的数据成功地写到 Elasticsearch 中去呢?在今天的文章中,我将采用另外一种方法来进行演示。在今天的展示中,我将            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、主要流程在存储日志文件的客户端机器安装filebeats,用来获取日志数据,通过指定5044端口,同步传输至logstash,logstash进行相关解析,同步导入至ES。二、安装filebeats、logstash官网下载对应版本filebeats、logstash的tar压缩包,解压至指定目录(/usr/local)即可完成安装。三、编写logstash配置文件,指定从5044端口获取be            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据同步使用的是:logstash官方文档:https://www.elastic.co/guide/en/logstash/7.6/plugins-inputs-jdbc.html环境准备:elasticsearch7.6、kibana7.6、logstash7.6.这里没必要用docker, 因为太过麻烦, 只有依赖过多时,使用docker才方便。 oracle 版本: 对            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、Logstash基本介绍Logstash 是一个功能强大的工具,可与各种部署集成。 它提供了大量插件,可帮助你解析,丰富,转换和缓冲来自各种来源的数据(文件、数据库......)。logstash简单来说就是一个数据抽取工具,将数据从一个地方转移到另一个地方。Logstash 是 Elastic 栈非常重要的一部分,但是它不仅仅为 Elasticsearch 所使用。它可以介绍广泛的各种数据源            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、 Logstash输入插件1.1 input介绍logstash支持很多数据源,比如说file,http,jdbc,s3等等图片上面只是一少部分。详情见网址:Input plugins | Logstash Reference [8.4] | Elastic1.2 标准输入(Stdin)这种控制台输入前面已经介绍过了,这里就不解析了。链接:ElasticSearch7.3学习(三十一)----            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在前面我们讲解了Elasticsearch的Kibana插件,对于我们实际使用来说可能Kibana并不会使用到,但是Logstash插件大部分的情况下都会使用,那Logstash到底是啥?今天我们就来介绍一下。一、Logstash1、Logstash是什么?官方介绍说Logstash是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,然后将数据发送到您最喜欢的 “存储库” 中。(我            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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