go语言logstash logstash stdin

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如何在elasticsearch中查看Logstash打到elasticsearch的数据...

1、用传统go语言logstash的查询（‘查找满足条件Ygo语言logstash的所有项X’）进行过滤（在Elasticsearch术语中称为“视图”）go语言logstash，高亮显示搜索片段，为每条结果提供相应go语言logstash的上下文。

2、我用过ELK stack，用的logstash-forwarder把文件发送给logstash存在elasticsearch里。也许你想要的是类似 elasticsearch-knapsack（https：//github.com/jprante/elasticsearch-knapsack）的东西。

3、也可以使用地理位置（‘查找在Z里之内的所有项’），或是为用户提供搜索关键字建议，并且提供go语言logstash了强大的聚合（即Elasticsearch中的“分面”（facet））能力，例如时间分布图或者统计图。

4、Elasticsearch是一个高伸缩、高可用、基于Apache Lucene的开源搜索与分析引擎。通过它你可以很方便地对数据进行深入挖掘，可以随时放大与缩小搜索与分析的区间，并且这一切都是实时的。

filebeat采集日志到kafka配置及使用

选择安装目录：例如安装在/usr/local/或者/opt/下都可以。创建一个软链接：filebeat的配置很简单go语言logstash，只需要指定input和output就可以了。

kafka中收集到日志如下格式：只有message中才为写入到，其余字段为filebeat携带的元数据。我们在处理filebeat消息时，往往只关注message信息，为了让信息更加简洁化，我们可以在filebeat中进行设置processors。

为了手动配置Filebeat(代替用模块)，go语言logstash你可以在filebeat.yml中的filebeat.inputs区域下指定一个inputs列表。列表时一个YMAL数组，并且go语言logstash你可以指定多个inputs，相同input类型也可以指定多个。

使用filebeat收集日志，先转发到beat端的logstash1，然后logstash1转发到kafka，然后再由logstash2从kafka读取写到elasticsearch。

Filebeat是本地文件的日志数据采集器，可监控日志目录或特定日志文件(tail file)，并将它们转发给Elasticsearch或Logstatsh进行索引、kafka等。

ELK应用之Filebeat

1、force_close_filesgo语言logstash： Filebeat会在没有到达close_older之前一直保持文件go语言logstash的handlego语言logstash，如果在这个时间窗内删除文件会有问题go语言logstash，所以可以把force_close_files设置为true，只要filebeat检测到文件名字发生变化，就会关掉这个handle。

2、Beats 和 fluentd 有一个共同的特点，就是轻量级，没有 Logstash 功能全面。但如果比较注重日志收集性能，Beats 里面的 Filebeat 和 fluentd 这两个工具会更有优势。

3、filebeat是一个轻量级的日志采集器，部署简单占用内存小。

4、尽可能在主机上安装 Filebeat 并从那里直接发送日志文件。从网络Volumes 读取文件（尤其是在Windows上）可能会产生意外的副作用。例如，更改的文件标识符可能导致 Filebeat 再次从头读取日志文件。

5、go语言logstash我们开启 Filebeat 的 6060 端口，并使用 python 脚本进行指标采集。

6、虽然ELK在安装配置方面不算困难，插件众多，例如Filebeat，读log文件，过滤格式，转发，但谁来生产这些log文件，没有提及。实际上，业务具有多样性，只要有日志文件的地方，它就可以用。例如多数会使用Nginx进行日志收集。