Elastic 技术栈之 Logstash 基础 本文是 Elastic 技术栈（ELK）的 Logstash 应用。 如果不了解 Elastic 的安装、配置、部署，可以参考：Elastic 技术栈之快速入门 简介 Logstash 可以传输和处理你的日志、事务或其他数据。 功能 Logstash 是 Elasticsearch 的最佳数据管道。 Logstash 是插件式管理模式，在输入、过滤、输出以及编码过程中都可以使用插件进行定制。Logstash 社区有超过 200 种可用插件。 工作原理
数据体量不大，需要在线数据同步的场景（实际使用的是scroll，是执行瞬间的es快照，近实时的数据同步）。
上一节我们通过一个简单的实际列子来启动论证了logstash, 那么接下来，我们重点来讲一下它的工作原理、以及各插件的运行机制与使用方法。
Logstash 是一种开源数据处理管道，它从一个或多个输入中提取事件，对其进行转换，然后将每个事件发送至一个或多个输出。 一些 Logstash 实现可能具有多行代码，并且可能处理来自多个输入源的事件。 为了使此类实现更具可维护性，我将展示如何通过从模块化组件创建管道来提高代码的可重用性。
默认logstash只有一个管道，该管道由一个输入、若干个过滤器和一个输出组成。默认情况下当conf.d下有多个配置文件时，其实默认走的都是一个管道，这时处理多个数据流可能出现数据紊乱的情况。如果要处理多个数据流，就要使用条件判断。logstash 6.0 引入了Multiple Pipelines ，通过在配置文件pipelines.yml 中声明多个管道，实现针对不同业务场景和类型的数据流，配置不同管道进行数据流互相隔离。
logstash就是用来处理数据的，通过建一个管道，将数据按照不同的阶段，进行处理，并最终输出的一个过程，以输入到elasticsearch为例，如下图：
（1）ELK是Elasticsearch，Logstash，Kibana 开源软件的集合，对外是作为一个日志管理系统的开源方案。它可以从任何来源，任何格式进行日志搜索，分析获取数据，并实时进行展示。
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。 如果你的数据需要 Beats 中没有的其他处理，则需要将 Logstash 添加到部署中。
在今天的这篇文章中，我们来介绍如何在 Linux 及 MacOS 上安装 Elastic 栈中的 Logstash。
Logstash是一种分布式日志收集框架，经常与ElasticSearch，Kibana配置，组成著名的ELK技术栈，非常适合用来做日志数据的分析。logstash具备实时数据传输能力的管道，负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端；与此同时这根管道还可以让你根据自己的需求在中间加上滤网，Logstash提供里很多功能强大的滤网以满足你的各种应用场景。当然它可以单独出现，作为日志收集软件，你可以收集日志到多种存储系统或临时中转系统，如MySQL，Redis，Kakfa，HDFS, Lucene，Solr等，并不一定是ElasticSearch。
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。
Logstash是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。Logstash可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来，并将数据标准化到你所选择的目的地。
Logstash是一款轻量级的日志搜集处理框架，可以方便的把分散的、多样化的日志搜集起来，并进行自定义的处理，然后传输到指定的位置，比如某个服务器或者文件。 本文针对官方文档进行翻译以及实践
之前的文章：刨根问底 | Elasticsearch 5.X集群多节点角色配置深入详解有过解读。本文再参考7.1版本官方文档总结一下：
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在我们使用mysql和elasticsearch结合使用的时候，可能会有一些同步的需求，想要数据库和elasticsearch同步的方式其实有很多。
在排查线上异常的过程中，查询日志总是必不可缺的一部分。现今大多采用的微服务架构，日志被分散在不同的机器上，使得日志的查询变得异常困难。工欲善其事，必先利其器。如果此时有一个统一的实时日志分析平台，那可谓是雪中送碳，必定能够提高我们排查线上问题的效率。本文带您了解一下开源的实时日志分析平台 ELK 的搭建及使用。
https://www.elastic.co/products/logstash
Logstash 作为 Elasicsearch 常用的实时数据采集引擎，可以采集来自不同数据源的数据，并对数据进行处理后输出到多种输出源；
实际业务场景中，会遇到基础数据存在Mysql中，实时写入数据量比较大的情景。迁移至kafka是一种比较好的业务选型方案。
数据的价值在于把数据变成行动。这里一个非常重要的过程是数据分析。提到数据分析，大部分人首先想到的都是Hadoop、流计算、机器学习等数据加工的方式。从整个过程来看，数据分析其实包含了4个过程：采集，存储，计算，展示。大数据的数据采集工作是大数据技术中非常重要、基础的部分，具体场景使用合适的采集工具，可以大大提高效率和可靠性，并降低资源成本。Flume、Logstash和Filebeat都是可以作为日志采集的工具，本报告将针对这三者进行分析。
本篇文章主要是手把手教你搭建 ELK 实时日志分析平台，那么，ELK 到底是什么呢？
1 ELK技术栈介绍 ---- 日志分析的必要性 日志可以为我们提供关于系统行为的必要信息。然而，每个不同的服务，或者同一个系统中不同的组件中，日志的内容和格式都可能是不同的 正因为日志的内容是多样化的，它们的用处才能体现出来，例如，日志可以用来排查故障、执行简单的状态检查或者生成报表，而Web服务器日志则可以用来分析跨多个产品之间的流量模式。通过电子商务网站的日志可以分析出某个特定位置发出的包裹是否被频繁地退回，还能分析出可能的原因是什么 下面是一些使用日志分析的常见用例 问题调试 性能分析 安全分析 预
在这篇文章，我将安装ElasticSearch, Logstash and Kibana分析Apache Tomcat服务日志。在安装之前，对各个组件做个简介！
Elastic 技术栈之 Filebeat 简介 Beats 是安装在服务器上的数据中转代理。 Beats 可以将数据直接传输到 Elasticsearch 或传输到 Logstash 。 Beats
output是Logstash的最后阶段，一个事件可以经过多个输出，而一旦所有输出处理完成，整个事件就执行完成。 一些常用的输出包括：
任何 SIEM 系统的核心都是日志数据。有很多种。无论是来自服务器，防火墙，数据库还是网络路由器，日志都为分析人员提供了深入了解 IT 环境中发生事件的原始资料。
在我们日常生活中，我们经常需要回顾以前发生的一些事情；或者，当出现了一些问题的时候，可以从某些地方去查找原因，寻找发生问题的痕迹。无可避免需要用到文字的、图像的等等不同形式的记录。用计算机的术语表达，就是 LOG，或日志。
ELK，是由elasticsearch，logstash，kibanna，对日志进行收集，集中处理，并提供可视化web界面的联合搜索，实时分析的解决方案
Logstash是一个接收，处理，转发日志的工具。支持系统日志，webserver日志。错误日志。应用日志，总之包含全部能够抛出来的日志类型。
问题导读 1.Logstash是什么？ 2.Logstash工作包含哪些流程？ 3.logstash 是以什么方式流转数据的？ 4.logstash架构包含哪些内容？ 前言 Logstash很多老铁，vip会员等在用，这里对于已经会用的老铁可以复习下，不会用老铁，可以通过这篇文章来学习。本文从它的价值，也就是为何会产生Logstash，它能干什么，到它是如何设计的，也就是它的架构原理方面学习，到最后该如何实现Logstash的细节，也就是我们该如何让Logstash来工作，通过各种配置，来定制和控制我们的Logstash。 第一部分为何产生 1.Logstash是什么？ Logstash是一个开源数据收集引擎，具有实时管道功能。Logstash可以动态地将来自不同数据源的数据统一起来，并将数据标准化到你所选择的目的地进行存储。
使用 logstash 导入数据到 ES 时，由三个步骤组成：input、filter、output。整个导入过程可视为：unix 管道操作，而管道中的每一步操作都是由 "插件" 实现的。使用 ./bin/logstash-plugin list 查看 logstash 已安装的插件。
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。
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:
一，前言 人们常常说数据如金，可是，能被利用起的数据，才是“金”。而互联网的数据，常常以日志的媒介的形式存在，并需要从中提取其中的"数据"。 从这些数据中，我们可以做用户画像（每个用户都点了什么广告，对哪些开源技术感兴趣），安全审计，安全防护（如果1小时内登录请求数到达一定值就报警），业务数据统计（如开源中国每天的博客数是多少，可视化编辑格式和markdown格式各占比例是多少）等等。 之所以能做这些，是因为用户的所有的行为，都将被记录在nginx日志中或其它web服务器的日志中。日志分析要做的就是将这些日
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，可帮助您解析，丰富，转换和缓冲来自各种来源的数据。
熟悉 Elastic Stack 的小伙伴对上面的图会感觉并不新鲜，对其中的技术栈也如数家珍，如下图一把梭走起：
官方介绍：Logstash is an open source data collection engine with real-time pipelining capabilities。简单来说logstash就是一根具备实时数据传输能力的管道，负责将数据信息从管道的输入端传输到管道的输出端；与此同时这根管道还可以让你根据自己的需求在中间加上滤网，Logstash提供里很多功能强大的滤网以满足你的各种应用场景。
如果你正在POSIX系统的控制台中直接运行Logstash，那么你可以通过向Logstash发送SIGTERM来停止它，例如：
ELK为Elasticsearch、Logstash、Kibana简称,Filebeat为日志传输工具
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。
logstash从数据源拉取日志，然后通过tcp插件发送到proxy进程中。在业务侧发现日志量明显少了，所以有了这一次的问题排查。
前篇介绍过Logstash的使用，本篇继续深入，介绍下最常用的input插件——file。 这个插件可以从指定的目录或者文件读取内容，输入到管道处理，也算是logstash的核心插件了，大多数的使用场景都会用到这个插件，因此这里详细讲述下各个参数的含义与使用。 最小化的配置文件 在Logstash中可以在 input{} 里面添加file配置，默认的最小化配置如下： input { file { path => "E:/software/logstash-1.5.
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 。
我们中的许多人都经历过无可奈何地挖掘多个服务器上的日志文件以解决严重生产问题的感觉。我们可能都同意这远非理想。在处理实时处理应用程序时，查找和搜索日志文件更具挑战性，因为调试过程本身对时间非常敏感。
本篇文章主要讲解如下安装Logstash，logstash依赖于Java环境，首先安装Java，安装脚本如下：
在进行我们这个实践之前，相信大家已经安装好自己的 Logstash 环境。如果大家还没安装好Logstash，可以参照我之前的文章 “如何安装Elastic栈中的Logstash”。
.zip和.tar.gz包是完全独立的，默认情况下，所有文件和目录都包含在主目录中——主目录是在解压缩归档文件时创建的目录。
上一篇文章已经详细介绍了如何使用Canal中间件将MySQL数据同步至ElasticSearch。然而，由于Canal已经很久没有得到维护，使用过程中可能会遇到许多问题。因此，在尝试Canal的同时，我们还可以考虑使用Logstash来实现类似的功能。本章将重点介绍如何使用Logstash将MySQL数据同步至ElasticSearch，如果你已经掌握了上一篇关于Canal的教程，可以直接从环境准备中的Logstash部分开始阅读。
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