日志收集Day005

1.filebeat的input类型之filestream实战案例:

在7.16版本中已经弃用log类型,之后需要使用filebeat,与log不同，filebeat的message无需设置就是顶级字段

1.1简单使用：

filebeat.inputs:
- type: filestreamenabled: truepaths:- /tmp/myfilestream01.log
output.console:pretty: true

1.2解析json格式数据

filebeat.inputs:# 指定类型为filestream，在7.16版本中已经弃用log类型
- type: filestreamenabled: truepaths:- /tmp/myfilestream02.logparsers:# 配置json格式解析- ndjson:# 将错误消息记录到error字段中add_error_key: true# 如果解析的json格式字段和filebeat内置的顶级字段冲突，则覆盖，默认是不覆盖的。overwrite_keys: true# 将message解析的字段放入一个自定义的字段下。若不指定该字段，则默认解析的键值对会在顶级字段.target: readjsonoutput.console:pretty: true

1.3多行合并案例

filebeat.inputs:# 指定类型为filestream，在7.16版本中已经弃用log类型
- type: filestreamenabled: truepaths:- /tmp/myfilestream02.logparsers:- multiline:type: countcount_lines: 4- ndjson:add_error_key: trueoverwrite_keys: truetarget: readjsonoutput.console:pretty: true

2.写入数据到es集群

filebeat.inputs:
- type: filestreamenabled: truepaths:- /tmp/shopping.jsonparsers:- multiline:type: countcount_lines: 7- ndjson:add_error_key: trueoverwrite_keys: true# 将日志输出到ES集群
output.elasticsearch:# 指定ES集群地址hosts: ["http://10.0.0.101:9200","http://10.0.0.102:9200","http://10.0.0.103:9200"]# 指定索引index: "shopping-%{+yyyy.MM.dd}-output"# 禁用索引声明管理周期，若不禁用则自动忽略自定义索引名称
setup.ilm.enabled: false
# 设置索引模板的名称
setup.template.name: "lxc-shopping"
# 指定索引模板的匹配模式
setup.template.pattern: "lxc-shopping-*"
# 是否覆盖原有的索引模板
setup.template.overwrite: true
# 设置索引模板
setup.template.settings:# 指定分片数量为8index.number_of_shards: 8# 指定副本数量为0index.number_of_replicas: 0

3.多数据源写入es集群不同索引

filebeat.inputs:- type: filestreamenabled: truetags: "json"paths:- /tmp/ceshi.jsonparsers:- ndjson:add_error_key: true#overwrite_keys: true- type: filestreamenabled: truetags: "log"paths:- /tmp/ceshi.logparsers:- multiline:type: countcount_lines: 3- type: filestreamenabled: truetags: "shopping"paths:- /tmp/shopping.jsonparsers:- multiline:type: countcount_lines: 7- ndjson:add_error_key: trueoverwrite_keys: truetarget: shoppingoutput.elasticsearch:hosts: - "http://10.0.0.101:9200"- "http://10.0.0.102:9200"- "http://10.0.0.103:9200"indices:- index: "filebeate-14-json-docker-%{+yyyy.MM.dd}"when.contains:tags: "json"- index: "filebeate-14-log-%{+yyyy.MM.dd}"when.contains:tags: "log"- index: "filebeate-14-shopping-%{+yyyy.MM.dd}"when.contains:tags: "shopping"setup.ilm.enabled: false
setup.template.name: "filebeate-14"
setup.template.pattern: "filebeate-14-*"
setup.template.overwrite: true
setup.template.settings:index.number_of_shards: 4index.number_of_replicas: 1

解析：这个配置是针对有多个数据源采集到es集群的一个例子。三个type分别代表三个数据源，output.elasticsearch.hosts设置了es集群的ip,includes下三个index分别包含上面的三个type，注意这里的index名称需要和下面设置的setup.template.pattern匹配，否则索引模板不生效。可以通过curl 10.0.0.101:9200/filebeate-14-shopping-2025.01.23/_search,检验数据是否成功写入，详见之前文档，这里不多赘述。另外，值得注意的是，副本分片数量应该小于节点数量（可写入节点）。

4.logstash的安装

二进制安装：

1.解压安装包：tar xf logstash-7.17.5-linux-x86_64.tar.gz -C /app/softwares/

2.创建软链接：ln -svf /app/softwares/logstash-7.17.5/bin/logstash /usr/local/sbin/

3.验证logstash版本:logstash -V

4.基于命令行启动logstash实例:logstash -e "input { stdin { type => stdin } } output { stdout {} }"

5.编写第一个logstash

[[e-mail] ~]# vim config/01-stdin-to-stdout.conf

input {stdin { type => stdin }
}output {stdout {}
}

6.logstash搭配filebeat实战案例
1.编写logstash配置文件并启动(输入为filebeat的输入，输出到es集群)

vim 02-beats-to-stdout.conf

input {# 指定输入的类型是一个beatsbeats {# 指定监听的端口号port => 8888}
}output {# 将数据写入ES集群elasticsearch {# 指定ES主机地址hosts => ["http://localhost:9200"]# 指定索引名称index => "my-logstash01"}
}

logstash -rf 02-beats-to-stdout.conf 

2.启动filebeat实例并写入数据

[[e-mail] /app/softwares/filebeat-7.17.5-linux-x86_64/config]# vim 18-nginx-to-logstash.yaml

filebeat -e -c 18-nginx-to-logstash.yaml

filebeat.inputs:
- type: logpaths:- /var/log/nginx/access.log*# 将数据输出到logstash中
output.logstash:# 指定logstash的主机和端口hosts: ["10.0.0.101:8888"]

7.logstash的过滤插件之geoip实战案例:
1.logstash配置文件
vim config03-beats-geoip-es.conf

input { # 指定输入的类型是一个beatsbeats {# 指定监听的端口号port => 8888}
} filter {# 根据IP地址分析客户端的经纬度，国家，城市信息等。geoip {source => "clientip"remove_field => [ "agent","log","input","host","ecs","tags" ]}}output { # 将数据写入ES集群elasticsearch {# 指定ES主机地址hosts => ["http://localhost:9200"]# 指定索引名称index => "geoip-logstash"}
}

logstash -rf config/03-beats-geoip-es.conf

(2)filebeat采集数据到logstash

filebeat.inputs:
- type: logpaths:- /var/log/nginx/access.log*json.keys_under_root: truejson.add_error_key: true# 将数据输出到logstash中
output.logstash:# 指定logstash的主机和端口hosts: ["10.0.0.101:8888"]

此时在kibana创建索引模式，

之后便可在Discover筛选出需要的值，进行查看

8.logstash解析nginx原生日志，并分析IP地址实战和修改日期字段数据类型

最好先创建索引模板，规划好分片和副本数量
1.logstash配置文件
vim config/04-beats-grok_geoip-es.conf

input { beats {port => 8888}
} filter {#使用%%{HTTPD_COMBINEDLOG}解析日志grok {match => { "message" => "%{HTTPD_COMBINEDLOG}" }remove_field => [ "agent","log","input","host","ecs","tags" ]}geoip {source => "clientip"}date {# 匹配时间字符串字段并格式化# "22/Nov/2015:11:57:34 +0800",默认timestamp是keyword类型，不格式化无法在kbina分析match => [ "timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ]# 匹配时区,可省略timezone => "Asia/Shanghai"# 将转后的日期替换为指定字段，若不指定，则默认值为"@timestamp"target => "time"}}output { #stdout {} elasticsearch {hosts => ["http://localhost:9200"]index => "nginx-logstash"}
}

启动：logstash -rf config/04-beats-grok_geoip-es.conf

2.filebeat采集数据到logstash

filebeat.inputs:
- type: logpaths:- /tmp/access.log# 将数据输出到logstash中
output.logstash:# 指定logstash的主机和端口hosts: ["10.0.0.101:8888"]

启动：filebeat -e -c 19-nginx-to-logstash.yaml

如下图kibana采集到的数据，可以看出上述对时间字段的修改生效

以上参考官方文档：

Logstash Introduction | Logstash Reference [7.17] | Elastic

grok正则匹配参考：

Grok filter plugin | Logstash Reference [7.17] | Elastic