在logstash01主机上配置logstash，使其能够消费kafka集群a中主题为"wordpress-nginx-log"的消息。
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。
（一）logstash是什么？ logstash是一种分布式日志收集框架，开发语言是JRuby，当然是为了与Java平台对接，不过与Ruby语法兼容良好，非常简洁强大，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。 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。 官网下载地址：https:
logstash是一种分布式日志收集框架，开发语言是JRuby，当然是为了与Java平台对接，不过与Ruby语法兼容良好，非常简洁强大，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。
简介 Logstash 是一个开源的数据采集引擎。 Logstash 就像是一个管子，左面接数据源接收数据，右面接存储目的地，管子中间有过滤器，对接收到的数据进行过滤，只存储符合要求的数据。 例如 左
CTSDB是一款分布式、可扩展、支持近实时数据搜索与分析的时序数据库，且兼容Elasticsearch常用的API接口。对于很多用户，想要将Mysql中的数据导入到CTSDB中，而又找不到一种较好的方法，笔者这里给出一种简单快捷的方式，轻松将Mysql中的数据同步到CTSDB。
•监听某个目录下的日志文件，读取文件内容，处理数据，写入 influxdb 。•从 kafka 中消费消息，处理数据，写入 elasticsearch 。
本文的宗旨在于通过易于上手实操的方式，教会读者完成系统ELK日志采集的对接和使用。那你知道对于一个系统的上线考察，必备的几样东西是什么吗？其实这也是面试中考察求职者，是否真的做过系统开发和上线的必备问题。包括：服务治理(熔断/限流)、监控和日志，如果你做的系统里没有这样几个东西，一种是说明系统是玩具项目，另外一种就是压根没做过或者没关心过。前面的已经写完了，所以今天来给大家写ELK日志。
https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html
作者：Json、 一、ELK搭建篇 官网地址: https://www.elastic.co/cn/ 官网权威指南: https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html 安装指南： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.x/rpm.html ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana的简称，这三者是核心套件，但并非全
官网权威指南:https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/index.html
前两篇文章分别讲了 Linux 和 Windows 环境安装 Elasticsearch，有兴趣可以点击以下链接查看： 《windows10 安装 ElasticSearch》 《Linux 下安装 Elasticsearch》
本文节选自《Netkiller Database 手札》 MySQL 导入 Elasticsearch 的方法有很多，通常是使用ETL工具，但我觉得太麻烦。于是想到 logstash 。 23.8. Migrating MySQL Data into Elasticsearch using logstash 23.8.1. 安装 logstash 安装 JDBC 驱动 和 Logstash curl -s https://raw.githubusercontent.com/oscm/shell/maste
人工智能、大数据快速发展的今天，对于 TB 甚至 PB 级大数据的快速检索已然成为刚需。Elasticsearch 作为开源领域的后起之秀，从2010年至今得到飞跃式的发展。 Elasticsearch 以其开源、分布式、RESTFul API 三大优势，已经成为当下风口中“会飞的猪”。
logstash-input-jdbc 插件将 Zabbix 数据库中 alerts 表告警数据推送至 ElasticSearch 搜索引擎。
1、Logstash是一个接收，处理，转发日志的工具; 2、Logstash支持网络日志、系统日志、应用日志、apache日志等等，总之可以处理所有日志类型; 3、典型应用场景ELK：logstash负责采集、解析日志，elasticsearch负责数据存储，kibana负责前端报表展示。
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。
下载地址：https://www.elastic.co/downloads/logstash
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。
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。
1. 安装 elasticsearch 第一次使用的是 apt-get 的安装方式, 应该是软件源没设置为最新的, 结果安装的版本为1.7x的, 果断删除. 第二次直接将 elasticsearch 的 zip 包下载下来安装. wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.5.1.zip unzip elasticsearch-5.5.1.zip 配置. 将elasticsearch.yml 的 clus
于是elasticsearch提供了可以直接和数据库关联，并且自动根据数据库中的数据更新索引logstash。
我的数据库是5.7版本,我这里下载5.1.47的驱动了,当然如果你们的数据库是8.0以上的版本,那么就下相应的版本就行
目的是希望将现有的数据导入到 ElasticSearch 中，研究了好几种，除了写代码的方式，最简便的就是使用 Logstash 来导入数据到 ElasticSearch 中了。
目前项目采用的是更新数据后再更新elasticsearch,各种历史原因导致很多数据并不是同步的，业务互相紧耦合, 所以需要调研适合团队发展的 db同步es机制,从业务层面剔除这部分功能维护。 下面是本人在搭建、配置、调试过程中一些总结和踩完坑后整理的配置。
3, 官网介绍例子，使用 logstash-input-jdbc 到 elasticsearch
上篇blog说到采用logstash-input-jdbc将mysql数据同步到ES（http://www.cnblogs.com/jstarseven/p/7704893.html）,但是这里有一个问题，即假如我不需要logstash自动对mysql数据提供的mapping模板怎么办，毕竟我的数据需要ik分词，同义词解析等。。。
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。
Logstash 6.6.2版本下载 https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/logstash-6-6-2 官方文档 https://www.elastic.co/guide/en/logstash/6.6/first-event.html
前面我们介绍了Spring Boot 整合 Elasticsearch 实现数据查询检索的功能，在实际项目中，我们的数据一般存储在数据库中，而且随着业务的发送，数据也会随时变化。
目前有官方支持的三个子产品：packetbeat、topbeat、filebeat
Elasticsearch 6.3 发布SQL模块作为C-Pack的一部分使用 kabana官方工具查询 Dev Tools - console 查看 POST /_xpack/sql?form
-P: 随机端口映射，容器内部端口随机映射到主机的端口，格式为：主机(宿主)端口:容器端口
集中, 转换和存储数据, logstach是免费且开放的服务器端数据处理管道, 能够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与Elasticsearch的安装就不多说了，我之前有两篇文章写的比较详细了ElasticSearch + Logstash + Kibana 搭建笔记 和 Filebeat+Logstash+ElasticSearch+Kibana搭建Apache访问日志解析平台。
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：
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 。
关键是 tags => [“nginx_access_log”] ，这是在对自己这个输入源的日志进行打标
特别说明：以下数据是基于测试环境, 有一些数据是直接把老项目的日志文件覆盖到指定位置，所以界面的查询日期跨度比较大. nginx access 的日志
/usr/local/logstash/sync-config/cicadaes.conf
Beats是elastic公司的一款轻量级数据采集产品，它包含了几个子产品： packetbeat(用于监控网络流量)、 filebeat(用于监听日志数据，可以替代logstash-input-file)、 topbeat(用于搜集进程的信息、负载、内存、磁盘等数据)、 winlogbeat(用于搜集windows事件日志) 另外社区还提供了dockerbeat等工具。由于他们都是基于libbeat写出来的，因此配置上基本相同，只是input输入的地方各有差异。 本文按照如下的内容依次进行介绍： 背
Flume日志采集系统——初体验（Logstash对比版） 本文就从如下的几个方面讲述下我的使用心得： 初体验——与Logstash的对比 安装部署 启动教程 参数与实例分析 Flume初体验
实战问题：有数百万数据需要导入 Elasticsearch 做性能对比测试，但当前数据存储在 Mysql 中，且核心字段以 Json 字符串形式存储。Mysql 存储如下所示：
/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf
随着58集团业务的飞速发展，日志数量也呈现指数级增长。传统的日志处理方案，已不再适用，此时急需一套功能强大、稳定可靠的日志处理系统。
JMX 的全称为 Java Management Extensions。顾名思义，是管理 Java 的一种扩展，通过 JMX 可以方便我们监控 Kafka 的内存，线程，CPU 的使用情况，以及生产和消费消息的指标。
腾讯CTSDB是一款分布式、可扩展、支持近实时数据搜索与分析的时序数据库，且兼容ELK生态组件，用户可以非常方便的使用ELK组件与CTSDB对接。ELK组件提供了丰富的数据处理功能，包括数据采集、数据清洗、可视化图形展示等。常用的ELK生态组件包括Filebeat、Logstash、Kibana。同时，CTSDB也支持Grafana作为可视化平台。常见的ELK架构图如下，
生产环境下使用 logstash 经常会遇到多种格式的日志，比如 mongodb 的慢日志，nginx或apache的访问日志，系统syslog日志，mysql的慢日志等
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