logstash

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1、es安装 先安装 elasticsearch -php （这个对php的版本有要求，推荐composer安装）， 对应版本传送 ，安装完成后，搭建JAVA 环境（网上搜索），环境配置完成后（需要添加几个系统配置的环境变量），下载 对应 php版本 的elastic 对应版本传送 ， elastic 下载传送 ，安装说明在下载的页面有相关文档，推荐下载对应的分词 【ik版本传送】 ，安装比较简单，解压缩，复制/剪切到 elastic 的 plugins 文件夹下（没有就新建），重启elastic， 2、logstash 安装 这个需要的是ruby 环境，所以搭建ruby环境，然后下载安装 推荐参考范例 ，按照这个操作很快就可以完成，是我找到最好的教程， 3、php 实现搜索 由于数据还没有处理完成，就以上述案例的数据为准，进行操作 1）全部搜索没有 等价于 MySQL【select * 】 public function search($key){ $hosts = [ // '192.168.1.1:9200', // IP + Port // '192.168.1.2', // Just IP // 'mydomain.server.com:9201', // Domain + Port // 'mydomain2.server.com', // Just Domain //

Logstash在处理数据的时候，会自动生成一个字段@timestamp，默认该字段存储的是Logstash 收到 消息/事件(event)的时间。很多时候我们用ELK是处理日志的，日志里面一般都是有时间的。而且很多时候我们只关注日志里面的时间，而不关注Logstash收到这条日志的时间。这个时候，一种方法是再增加一个字段，用来存储日志里面的时间，这种很简单；另一种方法是使用日志中的时间替换掉@timestamp字段默认的时间。本文介绍第二种方法并总结一些关键知识点。 一、Nginx配置$time_local 以Logstash采集Nginx日志为例，格式如下： log_format main '$remote_addr - [$time_local] "$request_method $uri $query_string" $status $body_bytes_sent "$http_referer" "$http_user_agent" $request_time $upstream_response_time'; 175.167 . 136.165 - [ 19/May/2020:17:44:03 +0800 ] " POST /upload - " 200 65 " https://static.cam.com/2020/comicfood/v3/index.html "

ELK快速入门一-基本部署 ELK简介 什么是ELK？通俗来讲， ELK 是由 Elasticsearch 、 Logstash 、 Kibana 三个开源软件组成的一个组合体，这三个软件当中，每个软件用于完成不同的功能， ELK 又称 ELKstack ，官网 https://www.elastic.co/ ， ELK 主要优点有如下几个： 1、处理方式灵活： elasticsearch 是实时全文索引，具有强大的搜索功能 2、配置相对简单： elasticsearch 全部使用 JSON 接口， logstash 使用模块配置， kibana 的配置文件部分更简单 3、检索性能高：基于优秀的设计，虽然每次查询都是实时，但是也可以达到百亿级数据的查询秒级响应 4、集群线性扩展： elasticsearch 和 logstash 都可以灵活线性扩展 5、前端操作绚丽： kibana 的前端设计比较绚丽，而且操作简单 Elasticsearch elasticsearch 是一个高度可扩展全文搜索和分析引擎，基于 Apache Lucene 构建，能对大容量的数据进行接近实时的存储、搜索和分析操作，可以处理大规模日志数据，比如 Nginx 、 Tomcat 、系统日志等功能。 Logstash 数据收集引擎。它支持动态的从各种数据源搜集数据，并对数据进行过滤、分析、丰富

logstash 配置参考 # ##################################################################### # DESC: Logstash configuration file. Typically forwarding logs to # Elasticsearch instance. # ##################################################################### # Where to get input input { # Get input from standard input device/interface stdin { type => "stdin-type" } # Get input from Apache logs file { type => "apache-access" path => [ "/var/log/apache/access.log" ] start_position => "beginning" } # Get input from Nginx logs file { type => "nginx-access" path => [ "/var/log/nginx/access.log" ] } # Get

本文来源于公众号【胖滚猪学编程】，转载请注明出处！ 关于数据中台的概念和架构，我们在 大白话 六问数据中台 和 数据中台全景架构及模块解析！一文入门中台架构师！ 两篇文章中都说明白了。从这一篇文章开始分享中台落地实战。 其实无论是数据中台还是数据平台，数据无疑都是核心中的核心，所以闭着眼睛想都知道数据汇聚是数据中台/平台的入口。纵观众多中台架构图，数据采集与汇聚都是打头阵的： 本文将从以下几个方面分享数据采集的方方面面： 一、企业数据来源 二、数据采集概念和价值 三、数据采集常用工具 四、数据采集系统设计原则 五、数据采集模块生产落地分享 有来源才能谈采集，因此我们先来归纳下企业中数据来源。 数据来源 企业中的数据来源极其多，但大都都离不开这几个方面： 数据库，日志，前端埋点，爬虫系统等。 数据库我们不用多说，例如通常用mysql作为业务库，存储业务一些关键指标，比如用户信息、订单信息。也会用到一些Nosql数据库，一般用于存储一些不那么重要的数据。 日志也是重要数据来源，因为日志记录了程序各种执行情况，其中也包括用户的业务处理轨迹，根据日志我们可以分析出程序的异常情况，也可以统计关键业务指标比如PV,UV。 前端埋点同样是非常重要的来源，用户很多前端请求并不会产生后端请求，比如点击，但这些对分析用户行为具有重要的价值，例如分析用户流失率，是在哪个界面，哪个环节用户流失了

今天不想写了，明天更新 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3268486/blog/4422140

资源下载： ElasticSearch官方下载地址： https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch curl下载地址： http://curl.haxx.se/download.html Kibana下载地址： https://www.elastic.co/guide/en/kibana/4.6/index.html sense下载地址： https://download.elastic.co/elastic/sense/sense-latest.tar.gz ik分词器下载地址： https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik logstash下载地址： https://www.elastic.co/cn/downloads/logstash elasticsearch官网地址： https://www.elastic.co 注意：ElasticSearch和Kibana版本必须一致 我用到的elasticsearch版本和Kibana是 6.4.3 1，查看本地项目spring和springboot版本号 public static void main(String[] args) { System.out.println(SpringVersion.getVersion())

本篇文章主要介绍elk的一些框架组成，原理和实践，采用的ELK本版为7.7.0版本 一、ELK介绍 1.1、ELK简介 　　ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源框架首字母大写简称(但是后期出现的filebeat(beats中的一种)可以用来替代logstash的数据收集功能，比较轻量级)。市面上也被成为Elastic Stack。 　　Filebeat是用于转发和集中日志数据的轻量级传送工具。Filebeat监视您指定的日志文件或位置，收集日志事件，并将它们转发到Elasticsearch或 Logstash进行索引。Filebeat的工作方式如下：启动Filebeat时，它将启动一个或多个输入，这些输入将在为日志数据指定的位置中查找。对于Filebeat所找到的每个日志，Filebeat都会启动收集器。每个收集器都读取单个日志以获取新内容，并将新日志数据发送到libbeat，libbeat将聚集事件，并将聚集的数据发送到为Filebeat配置的输出。 　　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能够动态地采集、转换和传输数据，不受格式或复杂度的影响。利用Grok从非结构化数据中派生出结构，从IP地址解码出地理坐标，匿名化或排除敏感字段