grok

接前一篇 CentOS 7下最新版(6.2.4)ELK+Filebeat+Log4j日志集成环境搭建完整指南 ，继续对ELK。 logstash官方最新文档https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/index.html。 假设有几十台服务器，每台服务器要监控系统日志syslog、tomcat日志、nginx日志、mysql日志等等，监控OOM、内存低下进程被kill、nginx错误、mysql异常等等，可想而知，这是多么的耗时耗力。 logstash采用的是插件化体系架构，几乎所有具体功能的实现都是采用插件，已安装的插件列表可以通过bin/logstash-plugin list --verbose列出。或者访问https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/input-plugins.html、https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/output-plugins.html。 logstash配置文件格式 分为输入、过滤器、输出三部分。除了POC目的外，基本上所有实际应用中都需要filter对日志进行预处理，无论是nginx日志还是log4j日志。output中的stdout同理。 input { log4j {

http://grokdebug.herokuapp.com/ https://github.com/logstash-plugins https://github.com/logstash-plugins/logstash-patterns-core/tree/master/patterns 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/HeAlvin/blog/4791436

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 that the mutate filter does not handle logstash-filter-alter bytes Parses string representations of computer storage sizes, such as "123 MB" or "5.6gb", into their numeric value in bytes logstash-filter-bytes cidr Checks IP addresses against a list of network blocks logstash-filter-cidr cipher Applies or removes a cipher to an event logstash-filter

ELK 似乎是当前最为流行的日志收集-存储-分析的全套解决方案. 去年年初, 公司里已经在用, 当时自己还 山寨 了一个统计系统(postgresql-echarts, 日志无结构化, json形式存储到postgresql, 构建统一前端配置生成, 调用统一查询接口, 具体细节 ), 已经过了一年有余. 一年刚好, 发生了很多事, 那套系统不知现在如何了. 在新的公司, 一切都得从0到1, 近期开始关注日志/数据上报/统计, 以及后续的数据挖掘等. 搭建, 测试并上线了一套简单的系统, 初期将所有服务器的nginx日志, 以及搜索日志进行处理. 下面主要介绍对nginx日志进行处理的过程, 不是针对 elk 的介绍, 所有涉及ip的地方都改成 127.0.0.1 了, 根据自己环境进行修改 1. nginx日志 -> logstash shipper -> redis 在 centos 使用 yum 安装 nginx 后, 默认 /etc/nginx/nginx.conf 中的日志格式定义为: log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' '"$http_user_agent" "$http_x

logstash解析嵌套json格式数据 1、源文件 　　1.原日志文件为 2019-10-28 09:49:44:947 [http-nio-8080-exec-23] INFO [siftLog][qewrw123ffwer2323fdsafd] - logTime:2019-10-28 09:49:25.833-receiveTime:2019-10-28 09:49:44.044-{"area":"","frontInitTime":0,"initiatePaymentMode":"plugin_manual","network":"电信","os":"Microsoft Windows 7","payStatus":"1","reqs":[{"curlCode":"0","end":"2019-10-28 09:49:25.233","errorCode":"","errorDesc":"","totalTime":2153}],"settleAccountsTime":0} 　　在这里我们需要先把json前面一段的正则写出来，由于这些数据在实际生产没什么实际意义，所以没重点分字段 　　DATETIME %{YEAR}-%{MONTHNUM}-%{MONTHDAY}[T ]%{HOUR}:?%{MINUTE}(?::?%{SECOND})? ACCESSLOG %

服务器：centos6.7 安装logstash sudo yum install logstash 启动： 其中scrapyd_conllect.conf为配置文件 nohup sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -f scrapyd_collect.conf & logstash收集python scrapy日志并发送给ES的config文件如下： input { file { path => [ " /var/log/spiders/*/*/*.log " ] #收集/var/log/spiders/文件夹下的日志文件 codec => multiline { pattern => " ^%{TIMESTAMP_ISO8601} " negate => true what => " previous " } type => "spider _log " #类型名称 # tags =>[ " XX.XX.XX.XX " ] } } ##过滤 filter{ grok { match => { " message " => " %{DATA:log_date} %{TIME:log_localtime} \[%{DATA:log_class}\] %{WORD:log_type}: %{GREEDYDATA} " } } # if [log

服务器：centos6.7 安装logstash sudo yum install logstash 启动： 其中scrapyd_conllect.conf为配置文件 nohup sudo /usr/share/logstash/bin/logstash -f scrapyd_collect.conf & logstash收集python scrapy日志并发送给ES的config文件如下： input { file { path => [ " /var/log/spiders/*/*/*.log " ] #收集/var/log/spiders/文件夹下的日志文件 codec => multiline { pattern => " ^%{TIMESTAMP_ISO8601} " negate => true what => " previous " } type => "spider _log " #类型名称 # tags =>[ " XX.XX.XX.XX " ] } } ##过滤 filter{ grok { match => { " message " => " %{DATA:log_date} %{TIME:log_localtime} \[%{DATA:log_class}\] %{WORD:log_type}: %{GREEDYDATA} " } } # if [log

Logstash https://www.elastic.co/cn/logstash 集中、转换和存储数据 Logstash 是免费且开放的服务器端数据处理管道，能够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。 Logstash is an open source data collection engine with real-time pipelining capabilities. Logstash can dynamically unify data from disparate sources and normalize the data into destinations of your choice. Cleanse and democratize all your data for diverse advanced downstream analytics and visualization use cases. How Logstash Works https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/pipeline.html#pipeline The Logstash event processing pipeline has three stages: inputs → filters

0、题记 本文建立在干货 | Logstash Grok数据结构化ETL实战上，并专注于在Grok中使用自定义正则表达式。 有时Logstash没有我们需要的模式。幸运的是，我们有正则表达式库：Oniguruma。 Oniguruma是一个灵活的正则表达式库。 它包含多种语言的不同正则表达式实现的特性。 Github地址： https://github.com/kkos/oniguruma 1、基础再认知 Logstash：一个服务器端数据处理管道，它同时从多个源中提取数据，对其进行转换，然后将其发送到Elasticsearch“存储”。 Grok：Logstash中的过滤器，用于将非结构化数据解析为结构化和可查询的数据。 正则表达式：定义搜索模式的字符序列。 如果已经运行了Logstash，则无需安装其他正则表达式库，因为“Grok位于正则表达式之上，因此任何正则表达式在grok中都有效” - 官方文档： https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-filters-grok.html 2、正则匹配模式分类解读 2.1 Grok grok语法如下： 1%{SYNTAX:SEMANTIC} Syntax: 默认的grok模式 Semantic: 是关键词。 这样写很枯燥，实践一把。 2.2 Oniguruma

　　Python使用热度正在不断攀升。而且，可见的未来对Python的需求肯定只增不减，并且不会在短期内出现减弱的迹象。可以预见在预计在未来的几年中，Python将超过Java和C#。当今许多大型科技公司，例如Google，Netflix，Instagram，都在选择基于Python框架进行网络开发。 　　“ Python在过去5年中增长最快，增长了19.0%。实际上，TIOBE索引使python Web应用程序开发在世界上最常用的语言中排名第三。” 　　连潘石屹都在学的Python，想学好的赶紧用这本书快速上车。大厂老师傅推荐，数百好评的Python学到就能用的好书。 　　Python是开发者的法宝，框架是开发者效率的不二之选 　　Python是一种面向对象，功能强大的组合，解释和交互式编程语言。它易于学习且易于阅读的功能有效地减少了开发时间。由于Python不具备加速自定义Web应用程序开发所需的内置功能，因此许多开发人员选择Python强大的框架来进行Web开发。 　　许多开发人员选择Python强大的框架来进 　　Python为开发人员提供了广泛的框架。Python框架有两种类型-全栈框架和非全栈框架。全栈框架为开发人员提供了全面支持，其中包括表单生成器，表单验证和模板布局等基本组件。Python开发人员不必为每个项目编写类似的代码，而可以在框架中使用现成的组件