FileBeat采集JSON日志

FileBeat采集JSON日志

前言

使用FileBeat采集JSON日志传输到logstash或者elasticsearch中,其中FileBeat的版本为5.5.0,Elasticsearch的版本为5.6.8

文件配置

简单配置

关于配置filebeat的json采集,主要需要注意的有以下几个配置项

#keys_under_root可以让字段位于根节点,默认为false
json.keys_under_root: true
#对于同名的key,覆盖原有key值
json.overwrite_keys: true
#message_key是用来合并多行json日志使用的,如果配置该项还需要配置multiline的设置,后面会讲
json.message_key: message
#将解析错误的消息记录储存在error.message字段中
json.add_error_key: true

参考的官方文档

https://www.elastic.co/guide/en/beats/filebeat/6.2/configuration-filebeat-options.html

上面的几个配置项,只要配置了任意一项,filebeat就会开启json采集的功能。配置完成后filebeat会和采集正常的日志一样,对path中配置的json文件路径进行采集,然后会将json报文中的字段存储到es中。

要注意的是,这种配置下关于multiline的配置,如果配置了multiline,会开启合并多条json日志的功能,如果不需要该功能请务必注释掉该yml中关于multiline的配置。

多行合并配置

在上面的配置中有提到关于multiline的配置,如果配置了multiline,那么必须配置message_key。在这两者配置完成后,假设日志如下json体:

{"id":"01","message":"我是第一条信息","logDate":"2019-1-16 17:39:31"}
{"id":"02","message":"我是第二条信息","logDate":"2019-1-16 17:40:20"}

filebeat会自动合并id为01和id为02的两条日志,在es中会看到对应的index中只有一条数据,其中message为"我是第一条信息我是第二条信息"。所以为了换行需要给原本json日志中的message加上标识符,用于标识是否需要合并为一条日志。范例如下

{"id":"01","message":"[01-2019]我是第一条信息","logDate":"2019-1-16 17:39:31"}
{"id":"02","message":"我是第二条信息","logDate":"2019-1-16 17:40:20"}
{"id":"03","message":"[03-2019]我是第三条信息","logDate":"2019-1-16 17:41:34"}

然后对multiline相关的配置如下:

  #将'['作为新的一行的标识,如果message中不碰到'[',则合并为一条日志
  multiline.pattern: ^\[
  multiline.negate: true
  multiline.match: after

同时配置

processors:
  - decode_json_fields:
      fields: ['message']
      target: json

配置完成后再次启动filebeat,则对应的es中的日志为两条

其中第一条的message:[01-2019]我是第一条信息我是第二条信息

第二条的message:[03-2019]我是第三条信息

通过这种方式可以实现多行日志的合并与分离(顺带一提如果不需要多行合并的话务必记得注释掉multiline,不然你会发现你的json的日志在es中全部合并成了一条……)。

<think>我们正在处理用户关于配置Filebeat采集Snort日志的问题。用户需求:使用Filebeat采集Snort日志。已知信息:引用[1]中提到了“日志采集层:Filebeat+Kafka实现百万级EPS日志收集”,这说明Filebeat可以用于日志收集,并且可以与Kafka集成。步骤:1.我们需要确定Snort日志的位置和格式(通常是文本文件,如/var/log/snort/alert或/var/log/snort/snort.log)。2.配置Filebeat的输入(input)来读取Snort日志文件。3.配置Filebeat的输出(output)到目标位置,如Elasticsearch、Logstash、Kafka等(根据用户需求,但引用中提到了Kafka,所以可以给出Kafka的配置示例)。4.启动Filebeat服务。详细配置步骤:1.安装Filebeat(如果尚未安装)。2.编辑Filebeat配置文件(filebeat.yml)。3.配置输入部分:指定Snort日志文件的路径。4.配置输出部分:例如输出到Kafka。5.启动Filebeat。注意:用户可能需要根据实际情况调整配置,比如日志路径、Kafka地址等。我们将按照以下结构回答:-介绍Filebeat采集Snort日志的基本步骤。-提供配置示例(重点在输入和输出部分)。 -可能遇到的问题及解决方法(可选,但用户可能需要)。 -生成相关问题。引用[1]中提到了Filebeat用于日志收集,我们可以参考这个思路,但具体配置需要针对Snort日志。由于用户问题具体,我们直接给出配置步骤和示例。</think>### 配置Filebeat采集Snort日志指南 Snort日志通常存储在`/var/log/snort/`目录下(默认路径可能因安装方式而异),Filebeat可通过以下步骤实现采集: #### 1. **安装与基础配置** ```yaml # filebeat.yml 核心配置 filebeat.inputs: - type: filestream id: snort-alerts # 唯一ID enabled: true paths: - /var/log/snort/alert # Snort警报主日志路径 - /var/log/snort/snort.log* # 含日志轮转文件 fields: log_source: snort # 添加元数据标签 parsers: - ndjson: # 若日志JSON格式 target: "" ``` #### 2. **处理多类型日志** 若需采集不同日志类型(如TCPdump包): ```yaml - type: filestream id: snort-pcap paths: [/var/log/snort/pcap_logs/*.pcap] fields: log_type: pcap ``` #### 3. **输出配置示例** ##### 输出到Kafka(引用[1]方案): ```yaml output.kafka: hosts: ["kafka-server:9092"] topic: "snort_logs" required_acks: 1 compression: gzip codec.format: string: '%{[message]}' ``` ##### 或输出到Elasticsearch: ```yaml output.elasticsearch: hosts: ["es-server:9200"] index: "snort-%{+yyyy.MM.dd}" ``` #### 4. **启动与验证** ```bash sudo filebeat test config # 验证配置 sudo systemctl start filebeat ``` 检查运行状态: ```bash tail -f /var/log/filebeat/filebeat.log # 查看采集日志 ``` #### 5. **关键注意事项** - **权限问题**:确保Filebeat有权限读取Snort日志目录(建议将`filebeat`用户加入`snort`组) - **日志轮转**:Snort默认使用`logrotate`,Filebeat自动检测新文件 - **性能优化**:高流量场景参考引用[1]的`Filebeat+Kafka`百万级EPS方案 - **字段映射**:若日志为非JSON格式,需在Elasticsearch侧配置pipeline解析 > 💡 **日志格式建议**:在`snort.conf`中设置`output alert_json`可获得结构化日志,大幅简化解析流程[^1]。 --- ### 相关问题 1. 如何处理Snort生成的pcap文件与警报日志的关联分析? 2. Filebeat采集Snort日志时如何实现字段级的结构化解析? 3. 在高流量网络环境下,如何优化Filebeat+Kafka的吞吐性能? 4. Snort日志如何与Elastic Stack集成实现实时威胁可视化? [^1]: 某股份制银行部署的混合检测系统包含:流量镜像层通过分光器捕获全量交易流量;日志采集层采用Filebeat+Kafka实现百万级EPS日志收集;实时分析层使用Flink CEP处理复杂事件规则。
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