logstash grok之match解析

Logstash配置文件实战解剖:从数据流管道到生产级调优 Logstash是ELK栈中核心的数据采集与处理引擎,其.conf配置文件本质是一条结构化数据流管道,遵循input→filter→output的单向执行模型。理解该模型的物理约束(如无跨阶段状态共享、事件不可逆流转)是避免字段丢失、解析失败和ES写入异常的前提。关键插件如file、grok、dissect、date和elasticsearch的行为差异,直接决定日志解析精度与系统吞吐能力;而sincedb_path路径隔离、retry_max_interval指数退避、pipeline.batch.siz 阅读详情

读到此篇文章甚好,故分享之:

原文:http://www.cnblogs.com/liuxinan/p/5336971.html

官方文档:

https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-filters-grok.html

基本语法:

%{SYNTAX:SEMANTIC}

SYNTAX:定义的正则表达式名字(系统插件自带的默认位置:$HOME/vendor/bundle/jruby/1.9/gems/logstash-patterns-core-2.0.2/patterns)

SEMANTIC:匹配结果的标识

grok{
  match=>{
    "message"=>"%{IP:clientip}"
  }
}

输入结果

{
  "message" => "192.168.1.1 abc",
  "@version" => "1",
  "@timestamp" => "2016-03-30T02:15:31.242Z",
  "host" => "master",
  "clientip" => "192.168.1.1"
}

clientip就是semantic

每个%{IP:clientip}表达式只能匹配到message中第一次出现的结果,可用如下方式匹配多个相同类型结果

%{IP:clientip}\s+%{IP:clientip1}...,如果SEMANTIC定义的相同名字,结果为数组形式,如:

{
  "message" => "12.12.12.12 32.32.32.32",
  "@version" => "1",
  "@timestamp" => "2016-03-30T02:26:31.077Z",
  "host" => "master",
  "clientip" => [
    [0] "12.12.12.12",
    [1] "32.32.32.32"
  ]
}

 

自定义grok表达式

语法:(?<field_name>the pattern here)

eg:

grok{
  match=>{
    "message"=>"%{IP:clientip}\s+(?<mypattern>[A-Z]+)"
  }
}

rs:

{
  "message" => "12.12.12.12 ABC",
  "@version" => "1",
  "@timestamp" => "2016-03-30T03:22:04.466Z",
  "host" => "master",
  "clientip" => "12.12.12.12",
  "mypattern" => "ABC"
}

创建自定义grok文件

在/home/hadoop/mylogstash/mypatterns_dir创建文件mypatterns_file,内容如下:

MY_PATTERN [A-Z]+

保存!

修改filter

grok{
  patterns_dir=>["/home/hadoop/mylogstash/mypatterns_dir"]
  match=>{
    "message"=>"%{IP:clientip}\s+%{MY_PATTERN:mypattern}"
  }
}

结果同上

Logstash多管道与Grok实战:高可用日志处理架构设计 Logstash多管道是一种面向生产环境的资源隔离与故障域划分机制,其核心原理是通过物理级管道分离实现SLA分级、负载解耦与运维自治;Grok作为关键解析组件,本质是将非结构化日志字符串编译为Elasticsearch可索引的语义化字段,支撑精准搜索、聚合分析与告警驱动。二者协同构成ELK日志体系的稳定性基石,在电商、金融等高并发场景中广泛应用于Nginx访问日志分流、Java应用异常堆栈提取、敏感信息脱敏等典型任务。 阅读详情

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