碼上歡樂
相關內容    簡體    繁體

logstash采集與清洗數據到elasticsearch案例實戰

本文轉載自   查看原文   2018-09-13 16:28   9498    ELK

原文地址：https://www.2cto.com/kf/201610/560348.html

Logstash的使用

logstash支持把配置寫入文件 xxx.conf，然后通過讀取配置文件來采集數據
./bin/logstash –f xxx.conf

logstash最終會把數據封裝成json類型，默認會添加@timestamp時間字段、host主機字段、type字段。原消息數據會整個封裝進message字段。如果數據處理過程中，用戶解析添加了多個字段，則最終結果又會多出多個字段。也可以在數據處理過程中移除多個字段，總之，logstash最終輸出的數據格式是json格式。

Logstash的結構

Logstash由 input，filter，output三個組件去完成采集數據
如下是一個logstash的配置實例：

input {
    file {
        type => "log"
        path => "/log/*/*.log"
        discover_interval => 10
        start_position => "beginning"
    }
}
filter {
} 
output {
    elasticsearch {
    index => "log-%{+YYYY.MM.dd}"
    hosts => ["172.16.0.14:9200", "172.16.0.15:9200", "172.16.0.16:9200"]
    }
    stdout {codec => rubydebug}
}

input

input組件負責讀取數據，可以采用file插件讀取本地文本文件，stdin插件讀取標准輸入數據，tcp插件讀取網絡數據，log4j插件讀取log4j發送過來的數據等等。

filter

filter插件負責過濾解析input讀取的數據，可以用grok插件正則解析數據，date插件解析日期，json插件解析json等等。

output

output插件負責將filter處理過的數據輸出。可以用elasticsearch插件輸出到es，rediss插件輸出到redis，stdout插件標准輸出，kafka插件輸出到kafka等等
trade.log日志采集。

trade.log日志采集

配置內容如下：

input {
    file {
        type => "tradelog"
        path => "/home/elk/his/trade.log*"
        discover_interval => 5
        start_position => "beginning"
         
        sincedb_path => "/home/elk/myconf/sincedb_trade.txt"
        sincedb_write_interval => 15
         
        codec => plain { charset => "GB2312" }
    }    
}
 
filter {
    grok {
        match => { "message" => "%{DATESTAMP_CN:[@metadata][logdate]} .* - %{WORD:opeType}\|%{WORD:name}\|Oid: %{WORD:oid}\|IP: %{IP:ip}\|MAC: %{GREEDYDATA:mac}\|%{WORD:result}\|%{GREEDYDATA:exception}\|" }    
        match => { "message" => "%{DATESTAMP_CN:[@metadata][logdate]} .* - %{WORD:opeType}\|%{WORD:name}\|Oid: %{WORD:oid}\|IP: %{IP:ip}\|MAC: %{GREEDYDATA:mac}\|%{WORD:result}\|"  }
        match => { "message" => "%{DATESTAMP_CN:[@metadata][logdate]} .* - %{WORD:opeType}\|%{WORD:name}\|Oid: %{WORD:oid}\|IP: %{IP:ip}\|MAC: %{GREEDYDATA:mac}\|"  }    
        match => { "message" => "%{DATESTAMP_CN:[@metadata][logdate]} .* - %{WORD:opeType}\|IP: %{IP:ip}\|MAC: %{GREEDYDATA:mac}\|%{WORD:result}\|"  }
        match => { "message" => "%{DATESTAMP_CN:[@metadata][logdate]} .* - %{WORD:opeType}\|IP: %{IP:ip}\|MAC: %{GREEDYDATA:mac}\|" }
        remove_field  => "message"
    }    
    date {
        match => ["[@metadata][logdate]", "YYYY-MM-dd HH:mm:ss,SSS"]
    }    
}
 
output {
    if "_grokparsefailure" not in [tags] and "_dateparsefailure" not in [tags] {
        stdout {codec => rubydebug}
         
        elasticsearch {
            index => "log4j-tradelog"
            hosts => ["168.7.1.67:9200"]
            manage_template => true
            template_overwrite => true
            template_name => "log4j-tradelog"
            template => "/home/elk/myconf/tradelog_template.json"
        }
    }    
}

input

1. start_position：設置beginning保證從文件開頭讀取數據。
2. path：填入文件路徑。
3. type：自定義類型為tradelog，由用戶任意填寫。
4. codec：設置讀取文件的編碼為GB2312,用戶也可以設置為UTF-8等等
5. discover_interval：每隔多久去檢查一次被監聽的 path 下是否有新文件，默認值是15秒
6. sincedb_path：設置記錄源文件讀取位置的文件，默認為文件所在位置的隱藏文件。
7. sincedb_write_interval：每隔15秒記錄一下文件讀取位置

filter

日志格式如下：

2016-05-09 09:49:13,817 [] [ACTIVE] ExecuteThread: '1' for queue: 'weblogic.kernel.Default (self-tuning)' [INFO ] com.c.command.StartLogCommand.execute(StartLogCommand.java:46) - FrontPageFinProdListQry|IP: 192.168.1.105|MAC: A1345C05-26C1-4263-8845-01CFCA6EC4FD|
2016-05-09 09:49:13,928 [] [ACTIVE] ExecuteThread: '2' for queue: 'weblogic.kernel.Default (self-tuning)' [INFO ] com.c.command.EndLogCommand.execute(EndLogCommand.java:44) - FrontPageAdvertListQry|IP: 192.168.1.105|MAC: A1245C05-26C1-4263-8845-01CFCA6EC4FD|Success|

grok插件

因為該日志中有5種格式如下，以最后幾個我需要的字段為例說明：

交易名|登錄名|編號|ip地址|mac地址|返回結果|異常信息
交易名|登錄名|編號|ip地址|mac地址|返回結果|
交易名|登錄名|編號|ip地址|mac地址|
交易名|ip地址|mac地址|返回結果|
交易名|ip地址|mac地址|

所以采用5種正則規則去匹配，logstash默認會從上到下按規則去匹配，直到匹配上為止。（日志中的多行錯誤信息，匹配不上，logstash會在tags字段添加”_ grokparsefailure”，所以后面輸出的時候會用if條件判斷過濾掉解析失敗的行消息）


注意：5種正則規則的上下順序，下面的規則放在上面會導致可能內容解析不全，比如源數據是：請求交易名|操作員登錄名|操作員編號|ip地址|mac地址|返回結果|異常信息，如果按照“請求交易名|ip地址|mac地址|”規則去匹配，只能識別出3個字段，而且匹配成功，不繼續往下執行，這樣識別的內容就不全。

logstash內置了很多正則匹配規則，用戶可以直接調用這些規則來解析，例如%{WORD:result} 表示調用WORD規則（即識別字符串規則）來解析並最后賦值給result字段（result字段會自動創建）。
下面以第一條match規則為例來說明：

match => { "message" => "%{DATESTAMP_CN:[@metadata][logdate]} .* - %{WORD:opeType}\|%{WORD:name}\|Oid: %{WORD:oid}\|IP: %{IP:ip}\|MAC: %{GREEDYDATA:mac}\|%{WORD:result}\|%{GREEDYDATA:exception}\|" }

首先行首使用DATESTAMP_CN規則來識別時間，並賦值給logdate字段名；然后.*識別任意字符串（.代表任意一個字符，包括特殊字符，*代表個數是任意個）；然后使用WORD規則（即匹配字符串規則，不包含特殊字符）識別到字符串並賦值給opeType字段；后面同理。這些WORD、IP、GREEDYDATA規則都是logstash內部grok-patterns文件已經定義好了的規則。用戶可以直接拿來使用。

注意：[@metadata]表示logdate這個字段在數據處理過程中只是一個臨時字段，最后不會真的輸出。避免了使用remove_field手動移除字段。

注意：logstash默認不支持”YYYY-MM-dd HH:mm:ss,SSS”格式的時間匹配，需要自己定義正則表達式到logstash-2.3.1/vendor/bundle/jruby/1.9/gems/logstash-patterns-core-2.0.5/patterns/grok-patterns文件中。grok-patterns文件中追加2行內容：

DATE_CN %{YEAR}[./-]%{MONTHNUM}[./-]%{MONTHDAY}
DATESTAMP_CN %{DATE_CN} %{TIME}

注意：logstash的正則表達式采用ruby語言正則表達式，具體語法可以參考網上。

remove_field => "message"表示解析完成之后刪除原來的 message字段，避免重復。

date插件

match => ["[@metadata][logdate]", "YYYY-MM-dd HH:mm:ss,SSS"]

logstash默認的時間字段是@timestamp,如果不設置的話，默認是數據采集時候的時間，這里我們將日志打印的時間（即解析出的logdate字段的內容）設置為@timestamp內容，方便之后kibana根據時間檢索。

注意：解析出來的@timestamp會比實際時間早8個小時，這是內置utc時間格式問題，kibana頁面展示的時候會根據瀏覽器當前時區自動轉換回來，這里不作處理。

output

if "_grokparsefailure" not in [tags] and "_dateparsefailure" not in [tags] {
    stdout {codec => rubydebug}
     
    elasticsearch {
        index => "log4j-tradelog"
        hosts => ["134.7.1.67:9200"]
        manage_template => true
        template_overwrite => true
        template => "/home/elk/myconf/tradelog_template.json"
    }
}

前面提到過，如果grok解析失敗，會在tags字段自動添加_grokparsefailure值，如果date解析失敗，會在tags字段自動添加_dateparsefailure值。所以最后的輸出，我們采用條件過濾掉解析失敗的行內容。最終的每一行內容解析成json，一路存入elasticsearch，另一路進行標准輸出。

elasticsearch插件

index：要導入的es索引
host：es地址，有多個節點配置多個節點
template：指定elasticsearch的mapping模板文件，如果該索引不存在，logstash會根據這個mapping模板去自動創建索引。

stdout插件

rubydebug標准輸出，便於調試，可以不使用該插件。

最終解析出結果示例如下：

{
      "@version" => "1",
    "@timestamp" => "2016-05-09T01:44:48.366Z",
          "path" => "/home/elk/e.log",
          "host" => "ccc7",
          "type" => "tradelog",
       "opeType" => "WZQry",
          "name" => "lhcsssz2",
           "oid" => "abzzak",
            "ip" => "192.168.44.105",
           "mac" => "A1345C05-26C1-4253-8845-01CFCA8EC4FD",
        "result" => "Success"
}

error.log采集

日志實例：

2016-09-29 17:13:24,184|ncid=1100343164|oid=acaatv|loginName=zhenglw1|transId=Withdraw|traceId=N/A-_A-88C4D-043|exceptType=com.intenft.exception.AppRTException|exceptCode=CORESYST_TXN_NATIVE_89042|exceptMsg=對不起！記錄沒有找到

配置文件如下：

input {
    file {
        path => "/home/elk/his/error.log*"
        type => "errorlog"
        start_position => "beginning"
        discover_interval => 5
         
        codec => multiline {
            charset => "GB2312"
            pattern => "^%{DATESTAMP_CN}"
            negate => true
            what => "next"       
        }
         
        sincedb_path => "/home/elk/myconf/sincedb_error.txt"
        sincedb_write_interval => 15
    }    
}
 
filter {
    grok {
        match => { "message" => "%{DATESTAMP_CN:[@metadata][logdate]}%{GREEDYDATA:[@metadata][keyvalue]}" }
        remove_field  => "message"
    }    
    date {
        match => ["[@metadata][logdate]", "YYYY-MM-dd HH:mm:ss,SSS"]
    }
    kv {
        source => "[@metadata][keyvalue]"
        field_split => "\|"
        value_split => "="
    }
}
 
output {
    if "multiline" in [tags] {
        stdout {codec => rubydebug}
        elasticsearch {
            index => "log4j-errorlog-3"
            hosts => ["168.7.1.67:9200"]
            manage_template => true
            template_overwrite => true
            template => "/home/elk/myconf/errorlog_template.json"
        }
    }    
}

input

8. start_position：設置beginning保證從文件開頭讀取數據。
9. path：填入文件路徑。
10. type：自定義類型為tradelog，由用戶任意填寫。
11. codec：multiline插件
12. discover_interval：每隔多久去檢查一次被監聽的 path 下是否有新文件，默認值是15秒
13. sincedb_path：設置記錄源文件讀取位置的文件，默認為文件所在位置的隱藏文件。
14. sincedb_write_interval：每隔15秒記錄一下文件讀取位置

multiline插件

logstash默認讀取一行內容為一個消息，因為錯誤日志包含堆棧信息，多行對應一個消息，所以使用該插件合並多行為一條消息。
pattern：以”YYYY-MM-dd HH:mm:ss,SSS”格式開頭的匹配為一條消息。
negate：true 表示正向使用該patttern
what：匹配到的日期屬於下一條消息
charset：設置文件編碼

filter

grok插件

匹配日期到logdata字段，匹配剩下的所有字符串到keyvalue臨時字段，”GREEDYDATA”正則表達式為”.*”

date插件

match => ["[@metadata][logdate]", "YYYY-MM-dd HH:mm:ss,SSS"]

logstash默認的時間字段是@timestamp,如果不設置的話，默認是數據采集時候的時間，這里我們將日志打印的時間（即解析出的logdate字段的內容）設置為@timestamp內容，方便之后kibana根據時間檢索。

注意：解析出來的@timestamp會比實際時間早8個小時，這是內置utc時間格式問題，kibana頁面展示的時候會根據瀏覽器當前時區自動轉換回來，這里不作處理。

kv插件

source：解析前面grok獲取的keyvalue字段

（比如：|ncid=1100783164|oid=acaatv|loginName=zhew1|transId=Withdraw|traceId=N/A-_A-88C4D-043|exceptType=com.inteft.exception.AppRTException|exceptCode=CORESYST_TXN_NATIVE_89042|exceptMsg=對不起！記錄沒有找到）

field_split：按”|”切分key-value對
value_split：按”=”切分key 和 value，最終切分出來key作為字段名，value作為字段值

output

output {
    if "multiline" in [tags] {
        stdout {codec => rubydebug}
        elasticsearch {
            index => "log4j-errorlog-3"
            hosts => ["168.7.1.67:9200"]
            manage_template => true
            template_overwrite => true
            template => "/home/elk/myconf/errorlog_template.json"
        }
    }   
}

該日志有2種格式的日志，一種是單行的錯誤信息日志，一種是多行的包含堆棧信息的日志，這2種日志內容重復，那么只需要解析單行格式的日志。kv插件解析多行格式的日志時， tags字段里沒有”multipline”值（原因是因為grok解析的時候不能解析換行符），所以可以通過if條件判斷tags字段是否有”multipline”值，來過濾掉多行格式的日志。

elasticsearch插件

index：要導入的es索引
host：es地址，有多個節點配置多個節點
template：指定elasticsearch的mapping模板文件，如果該索引不存在，logstash會根據這個mapping模板去自動創建索引。

最終解析的結果示例如下：

{
    "@timestamp" => "2016-09-29T09:14:22.194Z",
      "@version" => "1",
          "tags" => [
        [0] "multiline"
    ],
          "path" => "/home/elk/stst.log",
          "host" => "ci7",
          "type" => "sttlog",
          "ncid" => "1143164",
           "oid" => "acav",
     "loginName" => "zhew1",
       "transId" => "MyQuery",
       "traceId" => "N/A8C4E-047",
    "exceptType" => "com.exception.AppRTException",
    "exceptCode" => "CORESYNATIVE_82243",
     "exceptMsg" => "對不起！根據賬號獲取客戶信息錯誤"
}

總結：

注意：

logstash filter中的每一個插件都有add_field,remove_field,add_tag,remove_tag 4個功能。

附錄：

mapping模板文件

tradelog:

{
    "template": "log4j-tradelog*",
    "settings": {
        "index.number_of_shards": 3,
        "number_of_replicas": 0
    },
    "mappings": {
        "tradelog": {
            "_all": {
                "enabled": false
            },
            "properties": {
                "@timestamp": {
                    "type": "date",
                    "format": "strict_date_optional_time||epoch_millis",
                    "doc_values": true
                },
                "@version": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "exception": {
                    "type": "string",
                    "index": "analyzed"
                },
                "path": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "host": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "ip": {
                    "type": "ip",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "logger_name": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "mac": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "name": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "oid": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "opeType": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "priority": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "result": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "type": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                }
            }
        }
    }
}

errorlog:

{
    "template": "log4j-errorlog*",
    "settings": {
        "index.number_of_shards": 3,
        "number_of_replicas": 0
    },
    "mappings": {
        "errorlog": {
            "_all": {
                "enabled": false
            },
            "properties": {
                "host": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "ncid": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "type": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "@version": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "exceptType": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "@timestamp": {
                    "format": "strict_date_optional_time||epoch_millis",
                    "type": "date"
                },
                "exceptCode": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "transId": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "priority": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "oid": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "traceId": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "exceptMsg": {
                    "type": "string",
                    "index": "analyzed"
                },
                "path": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "logger_name": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                },
                "loginName": {
                    "type": "string",
                    "index": "not_analyzed"
                }
            }
        }
    }
}

 


免責聲明！

本站轉載的文章為個人學習借鑒使用，本站對版權不負任何法律責任。如果侵犯了您的隱私權益，請聯系本站郵箱yoyou2525@163.com刪除。



猜您在找 【大數據實戰】Logstash采集->Kafka->ElasticSearch檢索 數據清洗與實戰案例 數據清洗的概念及實戰案例（配圖）!!! 實戰ELK（6）使用logstash同步mysql數據到ElasticSearch Kafka與Logstash的數據采集 ELK-logstash案例實戰之讀取日志輸出到elasticsearch elasticsearch通過logstash數據遷移 Logstash抽取數據到Elasticsearch（1） Ubuntu環境部署Logstash實戰案例 ElasticSearch實戰系列六: Logstash快速入門
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM