ElasticSearch(5)Logstash
Install Logstash
Find the binary file here https://www.elastic.co/downloads/logstash
Download the version 7.0.1 to match elasticsearch and Kibana
> wget https://artifacts.elastic.co/downloads/logstash/logstash-7.0.1.tar.gz
Starting guide https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/getting-started-with-logstash.html
Unzip the file and place in the working directory
> sudo ln -s /home/carl/tool/logstash-7.0.1 /opt/logstash-7.0.1
> sudo ln -s /opt/logstash-7.0.1 /opt/logstash
Data Source —> Inputs —> Filters —> Outputs —> Elasticsearch
Standard input and outputs
> bin/logstash -e 'input { stdin {} } output { stdout {} }'
Type
hello world
{
"message" => "hello world",
"@timestamp" => 2019-05-21T03:25:26.369Z,
"@version" => "1",
"host" => "ubuntu-master"
}
Fix the configuration issue
ERROR: [1] bootstrap checks failed
[1]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]
Change the configuration
> sudo vi /etc/sysctl.conf
vm.max_map_count=262144
Here is the sample configuration
> cat config/logstash-sample.conf
input {
file {
path =>["/opt/logstash/log1.log", "/opt/logstash/log2.log"]
type => "demo_log"
start_position => "beginning"
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => ["http://ubuntu-master:9200"]
index => "demolog-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
How to run. that
> bin/logstash -f config/logstash-sample.conf
Use pattern to store different logs into different outputs
> cat config/logstash-multi.conf
input {
file {
path =>["/opt/logstash/log1.log", "/opt/logstash/log1.txt"]
type => "demolog1"
start_position => "beginning"
}
file {
path =>["/opt/logstash/log2.log"]
type => "demolog2"
start_position => "beginning"
}
}
output {
if [type] == "demolog1" {
elasticsearch {
hosts => ["http://ubuntu-master:9200"]
index => "demolog1-%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
if [type] == "demolog2" {
elasticsearch {
hosts => ["http://ubuntu-master:9200"]
index => "demolog2-%{+YYYY-MM-dd}"
}
}
}
Clean the logging index if needed
https://blog.csdn.net/xuezhangjun0121/article/details/80913678
> cat es-index-clear.sh
#/bin/bash
#es-index-clear
LAST_DATA=`date -d "-15 days" "+%Y.%m.%d"`
curl -XDELETE 'http://ubuntu-master:9200/*-'${LAST_DATA}'*'
We can cron job the deleting task
0 1 * * * /opt/logstash/es-index-clear.sh
> date -d "-15 days" "+%Y.%m.%d"
2019.05.07
References:
https://www.cnblogs.com/yincheng/p/logstash.html
https://www.jianshu.com/p/ef6a57309c72
https://www.jianshu.com/p/25ed5ed46682
https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/installing-logstash.html
https://blog.csdn.net/dwyane__wade/article/details/80168926
https://stackoverflow.com/questions/42889241/how-to-increase-vm-max-map-count
Spark and Elasticsearch
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/hadoop/master/spark.html#CO35-1
https://blog.csdn.net/lsshlsw/article/details/49007787
https://www.cnblogs.com/hapjin/p/9550430.html
https://www.jianshu.com/p/a5c669d0ceba
http://txworking.github.io/blog/2015/01/14/use-spark-with-elasticsearch/
分享到:
相关推荐
5. **logstash配置**: 在实现SQL Server到ElasticSearch的数据同步时,需要编写Logstash配置文件。这个文件定义了输入源(如JDBC插件连接SQL Server)、过滤器(对数据进行清洗、转换)和输出目标(ElasticSearch的...
用于批量启动elasticsearch、logstash、kibana的批处理脚本
总结起来,"elasticsearch+logstash+kibana+filebeat.7z (ELK 7.9.0)" 压缩包包含了一套完整的日志管理和分析工具链,适用于大数据环境,可以帮助企业实现高效的数据收集、处理、存储和可视化。通过使用这套工具,...
《实战Elasticsearch、Logstash、Kibana++分布式大数据搜索与日志挖掘及可视化解决方案》这本书涵盖了在大数据环境中如何高效地实现数据搜索、处理、分析以及可视化的关键技术和工具。以下是该书所涉及的核心知识点...
大数据搜索与日志挖掘及可视化方案--ELK+Stack+Elasticsearch+Logstash+Kibana大数据搜索与日志挖掘及可视化方案--ELK+Stack+Elasticsearch+Logstash+Kibana
vagrant-elk-box, 安装 elasticsearch,logstash和kibana的Vagrant框 这里vagrant安装 elasticsearch 1.7,logstash 1.5.4和 kibana 4.1.1先决条件VirtualBox和 Vagrant 其他提供商,如VMWare可能工作,没有测试 !...
《大数据搜索与日志挖掘及可视化方案:ELK Stack(Elasticsearch, Logstash, Kibana)第二版》 在大数据领域,有效地管理和分析海量数据是至关重要的。ELK Stack,即Elasticsearch、Logstash和Kibana的组合,提供了...
《实战Elasticsearch、Logstash、Kibana++分布式大数据搜索与日志挖掘及可视化解决方案》这本书主要聚焦于使用Elasticsearch、Logstash和Kibana构建高效的大数据处理和可视化平台。以下是对这些关键组件及其在实际...
**Elasticsearch 6.2.4 和 Logstash 6.2.4 集成MySQL数据同步** 在现代大数据处理和分析中,Elasticsearch 和 Logstash 是两个非常重要的工具。Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和分析引擎,而 ...
**ELK Stack**,即Elasticsearch、Logstash和Kibana的组合,已成为近年来机器数据管理和实时日志处理领域的首选开源解决方案。该组合之所以受到广泛欢迎,得益于其独特的特性与优势: - **处理方式灵活**:Elastic...
这其中包括了安装JDK、配置ES和JVM的优化、配置Logstash的shipper和indexer,以及通过Logstash从Kafka中提取数据写入Elasticsearch。在Kibana的配置中,需要设置好从ES获取数据并展示到Web端。此外,安装了Head监控...
ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称,这三者是核心套件,但并非全部。 Elasticsearch是实时全文搜索和分析引擎,提供搜集、分析、存储数据三大功能;是一套开放REST和JAVA API等结构提供高效搜索功能,可...
开源实时日志分析ELK平台能够完美的解决日志收集和日志检索、分析的问题,ELK就是指ElasticSearch、Logstash和Kiabana三个开源工具。 因为ELK是可以跨平台部署,因此非常适用于多平台部署的应用。 二 环境准备 1...
开源社区正好有相对应的开源项目:logstash(收集)、elasticsearch(存储+搜索)、kibana(展示),我们将这三个组合起来的技术称之为ELK,所以说ELK指的是Elasticsearch、Logstash、Kibana技术栈的结合。...
但根据标题和标签,我们可以提取出一些与Elasticsearch、Logstash、Kibana相关的知识点,同时这些知识点也与分布式大数据搜索、日志挖掘及可视化解决方案有关。 1. Elasticsearch:Elasticsearch是一个基于Apache ...
**Elasticsearch + Logstash 自动同步MySQL数据详解** 在大数据时代,实时、高效的数据处理与分析成为企业不可或缺的能力。Elasticsearch作为一个强大的全文搜索引擎,以其高性能、分布式、易扩展的特点,广泛应用...
elasticsearch安装,elk elasticsearch+logstash+filebeat+kibana安装部署文档,运维监控
ELK 套件是由Elasticsearch、Logstash和Kibana三个组件组成的开源日志分析平台。Elasticsearch是一个高性能、分布式、全文搜索引擎,用于存储和检索大量结构化和非结构化的数据。Logstash则是一个数据收集和处理引擎...
ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)搭建实时日志分析平台资源 ELK(ElasticSearch, Logstash, Kibana)平台恰好可以同时实现日志收集、日志搜索和日志分析的功能