前言:通常情况下,我们将Kafka的日志数据通过logstash订阅输出到ES,然后用Kibana来做可视化分析,这就是我们通常用的ELK日志分析模式。但是基于ELK的日志分析,通常比较常用的是实时分析,日志存个十天半个月都会删掉。那么在一些情况下,我需要将日志数据也存一份到我HDFS,积累到比较久的时间做半年、一年甚至更长时间的大数据分析。下面就来说如何最简单的通过logstash将kafka中的数据订阅一份到hdfs。一:安装logstash(下载tar包安装也行,我直接yum装了)#yum install logstash-2.1.1二:从github上克隆代码#git clone h
摘要此篇主要讲Filter插件,已经对nginx日志的各种处理实例接着上篇继续说插件1,Filter插件Grok:正则捕获Date:时间处理Mutate:数据修改Geoip:查询归类JSON:编解码Grok:解析和结构化任何文本。http://grokdebug.herokuapp.com/patterns# 匹配规则,注意空格,如果空格不匹配也会报错http://grokdebug.herokuapp.com/ 匹配检查,而且有语法提示Grok目前是logstash最好的方式对非结构化日志数据解析成结构化和可查询化。logstash内置了120个匹配模式,满足大
摘要此篇主要讲Filter插件,已经对nginx日志的各种处理实例接着上篇继续说插件1,Filter插件Grok:正则捕获Date:时间处理Mutate:数据修改Geoip:查询归类JSON:编解码Grok:解析和结构化任何文本。http://grokdebug.herokuapp.com/patterns# 匹配规则,注意空格,如果空格不匹配也会报错http://grokdebug.herokuapp.com/ 匹配检查,而且有语法提示Grok目前是logstash最好的方式对非结构化日志数据解析成结构化和可查询化。logstash内置了120个匹配模式,满足大