该文章介绍了如何基于Logstash的配置文件，实现不同来源的日志的收集、处理和转发。主要包括了Kafka、Filebeat、Fluentd、Graylog、Elasticsearch、Kibana和Logstash等多个组件的配置和使用方法。同时，文章还提供了在CentOS系统上部署Logstash的步骤和示例配置文件。
目前 beat 可以发送数据给 Elasticsearch、Logstash、File、Kafka、Redis 和 Console 六种目的地址。
官方说明请参考 https://www.elastic.co/guide/en/logstash/5.4/configuration-file-structure.html
GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
本人陆陆续续接触了ELK的1.4，2.0，2.4，5.0，5.2版本，可以说前面使用当中一直没有太多感触，最近使用5.2才慢慢有了点感觉，可见认知事务的艰难，本次文档尽量详细点，现在写文档越来越喜欢简洁了，不知道是不是不太好。不扯了看正文（注意这里的配置是优化前配置，正常使用没问题，量大时需要优化）。
在今天的这个教程里，我们来针对初学者如何快速地了解 Beats 是什么，并如何快速地部署 Beats。如果你想了解更多关于 Beats 方面的知识，可以参阅我的文章。
本文介绍了如何利用ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）技术搭建日志分析平台，以及该平台的一些重要组件和架构设计。同时，还探讨了如何使用Filebeat进行日志收集和传输，以及自研程序如何与ELK集成。
该文件定义了logstash从哪里获取输入，然后输出到哪里 #从Beats输入，以json格式输出到Elasticsearch input { beats { port => 5044 codec => 'json' } } output { elasticsearch { #elasticsearch地址，多个以','隔开 hosts => ["http://localhost:9200"] #创建的elasticsearch索引名，可以自定义也可以使用
1. 流程说明 2. 配置过程 2.1 nginx配置 log_format json '{"time_local": "$time_local", '
1） datasource->logstash->elasticsearch->kibana
kafka/zookeeper 集群配置请参考公众号ELK专栏《KafKa 工作原理 && 集群部署（一）》的文章。
https://www.cnblogs.com/you-men/p/13361910.html
“ 前文我们讲到ELK Stack在解决日志采集、分析、可视化的使用方式。但是使用Logstash进行日志采集+解析处理时会有较大的问题，所以Elastic.Inc推出了Beats解决该问题,并且整体命名为Elastic Stack。”
随着业务的发展，服务越来越多，相应地，日志的种类和数量也越来越多。一般地，我们会用grep、awk，或者编写脚本进行日志分析。对于多个服务构成的系统，需要人为把这些日志分析工作有机地结合起来。在业务系统组件多而组件间关联复杂的情况下，这种分析方法效率十分低下，一个日志分析平台极为必要。从日志的整合和展示看，日志分析平台主要由两部分构成，一是日志整合系统，负责把各组件日志集中并索引起来，以方便快速的搜索和分析，这可以用ELK开源软件进行搭建；二是日志分析展示系统，对各类日志提供尽可能多的自动化分析和评估报表，这需要辨识并固化尽可能多的日志分析的行为模式。这些都基于对ELK的认识和对业务系统各组件日志的理解。
Elasticsearch 服务提供在用户 VPC 内通过私有网络 VIP 访问集群的方式，用户可以通过 Elasticsearch REST client 编写代码访问集群并将自己的数据导入到集群中，当然也可以通过官方提供的组件（如 logstash 和 beat）接入自己的数据。 本文以官方的 logstash 和 beats 为例，介绍不同类型的数据源接入 ES 的方式。
logstash 启动多个conf 文件进行日志处理时，默认不是每个配置文件独立运行，而是作为一个整体，每个input会匹配所有的filter，然后匹配所有的output，这时就会导致数据被错误的处理以及发送到错误的地方；利用tags字段进行字段匹配避免数据被错误的处理。
Beats 是 Elastic Stack 的一部分，它是一系列轻量级的数据采集器。Beats 可以在你的服务器上采集各种类型的数据，并将这些数据发送到 Elasticsearch 或者 Logstash 进行后续处理。
0x00 filebeat配置多个topic filebeat.prospectors: - input_type: log encoding: GB2312 # fields_under_root: true fields: ##添加字段 serverip: 192.168.1.10 logtopic: wap enabled: True paths: - /app/wap/logs/catalina.out multiline.pattern:
在日常访问RGW过程中，一般会在RGW前端架设Nginx，并通过Nginx日志来统计或者分析用户请求，但是默认Nginx日志字段是不含bucket_name的，如何通过ELK组件来实现对Nginx日志字段进行补充，添加上bucket_name字段呢？于是就有了下面的内容。
本文以api.mingongge.com.cn域名为测试对象进行统计,日志为crm.mingongge.com.cn和risk.mingongge.com.cn请求之和(此二者域名不具生产换环境统计意义)，生产环境请根据具体需要统计的域名进行统计。
go-stash是一个高效的从Kafka获取，根据配置的规则进行处理，然后发送到ElasticSearch集群的工具。 go-stash有大概logstash 5倍的吞吐性能，并且部署简单，一个可执行文件即可。
早在传统的单体应用时代，查看日志大都通过SSH客户端登服务器去看，使用较多的命令就是 less 或者 tail。如果服务部署了好几台，就要分别登录到这几台机器上看，等到了分布式和微服务架构流行时代，一个从APP或H5发起的请求除了需要登陆服务器去排查日志，往往还会经过MQ和RPC调用远程到了别的主机继续处理，开发人员定位问题可能还需要根据TraceID或者业务唯一主键去跟踪服务的链路日志，基于传统SSH方式登陆主机查看日志的方式就像图中排查线路的工人一样困难，线上服务器几十上百之多，出了问题难以快速响应，因此需要高效、实时的日志存储和检索平台，ELK就提供这样一套解决方案。
ELK最早是Elasticsearch（以下简称ES）、Logstash、Kibana三款开源软件的简称，三款软件后来被同一公司收购，并加入了Xpark、Beats等组件，改名为Elastic Stack，成为现在最流行的开源日志解决方案，虽然有了新名字但大家依然喜欢叫她ELK，现在所说的ELK就指的是基于这些开源软件构建的日志系统。
导语：前面一章讲了Filebeat对接Ckafka，通常的场景是各种beats将数据存到CKafka，然后Logstash将从Ckafka中消息消息进行过滤，再经过Ckafka存入到Elasticsearch 。
注意可能需要额外授予执行权限。命令为： PowerShell.exe-ExecutionPolicyRemoteSigned-File.\install-service-filebeat.ps1
可能需要额外授予执行权限。命令为：PowerShell.exe -ExecutionPolicy RemoteSigned -File .\install-service-filebeat.ps1
在前一章中，我们已经学习了如何从头到尾地配置ELK堆栈。这样的配置能够支持大多数用例。然而，对于一个无限扩展的生产环境，瓶颈仍然存在:
随着时间的积累，日志数据会越来越多，当你需要查看并分析庞杂的日志数据时，可通过 Filebeat+Kafka+Logstash+Elasticsearch 采集日志数据到Elasticsearch（简称ES）中，并通过 Kibana 进行可视化展示与分析。
本文介绍了如何使用ELK进行日志分析，主要包括收集、索引、查询和分析功能。同时，本文还介绍了一些常见的日志分析工具，包括Graylog、SolarWinds和Datadog。此外，本文还提供了在Kubernetes环境中使用ELK进行日志分析的示例。
1. 背景 ELKB（Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beat的组合）是一套开源的分布式日志管理方案。凭借其闭环的日志处理流程、高效的检索性能、线性的扩展能力、较低的运维成本等特点，ELKB在最近几年迅速崛起，成为实时日志处理开源领域的首要选择。本文先向大家初步介绍ELK生态及其应用场景，后续会更多的介绍我们在ELK方面的工作。 2. 用户需求 在日志处理方面，用户经常遇到如下需求： 运维同学希望分析分布式环境下的错误日志，使用关键字搜索实时定位问题？ 问
- 本篇是结合行业内的一些技术方案分享、调研，以及对运维数据集中的理解，部份内容还要在实践中完善，属于阶段性学习小结
logstash这个工具在我们这里的使用方式是从kafka消费信息并且将信息整理发送给es中。logstash对数据的处理很强大，插件特别多，但是过程可能比想的简单。
在上一篇系列文章《【ES私房菜】收集 Apache 访问日志》中，我们已经完成了ES收集Apache日志的目标，再收集其他WEB日志也就小菜一碟了。 下面，我们一起看看ES如何收集Nginx日志。
最近因为云原生日志收集的需要，我们打算使用Filebeat作为容器日志收集工具，并对其进行二次开发。开源日志收集组件众多，之所以选择Filebeat，主要基于以下几点：
Beats 可以直接将数据发送到 Elasticsearch 或通过 Logstash，在Kibana 中可视化之前，可以进一步处理和增强数据。
生产环境中使用StarRocks一般都是多节点，3个fe3个be已经是很小的规模了，出现问题需要查日志的话，6个节点上找日志是比较费劲的，我们希望能够将日志都收集到es，查找方便而且支持搜索，提升排查问题的效率。
大型互联网的系统一般会架构散布于多个数据中心和一些私有/公有云，由真实物理机以及虚拟机组成。架构中部署的关键工具包括实现报警的Zabbix，以及一个采集、聚合和存储度量的六阶段流水线。流水线主要由开源
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。
Logstash功能虽然强大，但是它依赖java、在数据量大的时候，Logstash进程会消耗过多的系统资源，这将严重影响业务系统的性能，而filebeat就是一个完美的替代者，filebeat是Beat成员之一，基于Go语言，没有任何依赖，配置文件简单，格式明了，同时，filebeat比logstash更加轻量级，所以占用系统资源极少，非常适合安装在生产机器上。所以，Logstash与filebeat的使用原则就是：logstash是数据ETL工具，不用来收集服务器日志。而filebeat则用来收集服务器日志，不使用其日志过滤功能。那么接下来，我们讲讲filebeat:
在上一篇系列文章《【ES私房菜】收集 Linuix 系统日志》我们已经完成了Linux系统日志上报ES这个简单的试运行项目，我们现在对数据收集、处理以及上报等流程也有了一个全局的认知和了解，下面，我们
日志审计要求需要将日志数据统一实时存储到 es 集群和离线存储到磁盘中，其中 es 集群用于实时对日志进行查看展示以及告警操作，统一存储到磁盘的日志用于日志审计和合规性审查。
基于Logstash 5.4.0版本 主要针对收集本地文件日志后写入kafka这个场景 还在进一步使用中, 遇到的新的问题会持续补充 ---- 无法写入kafka集群 现象: 可以从本地要收集的文件中读取文件内容,但无法写入kafka集群; 原因: kafka 集群版本为0.9.0.1, Logstash中自带的kafka client jar包不兼容, 官方文档其实有说明 解决方案: 使用kafka 0.9.0.1版本中的kafka client jar作替换,主要涉及到下面的两个jar包, 替换
关于ELK是什么、做什么用，我们不在此讨论。本文重点在如何实现快速方便地安装logstash和filebeat组件，特别是在近千台DB Server的环境下（为了安全保守，公司DB Server 目前尚未部署saltstack一类的管控软件）。在尽可能标准化的条件下，希望可以实现一键化安装。下面是我们功能实现的一些尝试，我们把手动一步步操作打包提炼到一个sh文档中，安装部署时只要执行sh文件即可。部署安装logstash和filebeat组件由原来的10分钟缩减到目前的1分钟左右，并且减少了因手动部署带来的误操作。
作者：李捷，Elastic首席云解决方案架构师 ELK生态下，构建日志分析系统的选择 说起开源的日志分析系统，ELK几乎无人不晓，这个生态并非是Elastic特意而为，毕竟Elasticsearch的初心是分布式的搜索引擎，被广泛用作日志系统纯粹一个“美丽的意外”，这是社区使用者推动而成。而现在各大云厂商推广自己的日志服务时，也往往将各种指标对标于ELK，可见其影响之广。 但其实，流行的架构中并非只有ELKB，当我们使用ELKB搭建一套日志系统时，除了Elasticsearch, Logstash, Kib
ELK是三个开源软件的缩写，分别表示：Elasticsearch , Logstash, Kibana , 它们都是开源软件。
说起开源的日志分析系统，ELK几乎无人不晓，这个生态并非是Elastic特意而为，毕竟Elasticsearch的初心是分布式的搜索引擎，被广泛用作日志系统纯粹一个“美丽的意外”，这是社区使用者推动而成。而现在各大云厂商推广自己的日志服务时，也往往将各种指标对标于ELK，可见其影响之广。
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