用log parser 2.2将IIS log 转换成Access或者Excel

最新推荐文章于 2025-08-10 22:46:37 发布

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#access #iis #excel #csv #存储 #c

本文介绍了如何使用LogParser2.2软件将日志文件转换为CSV格式，并详细说明了输出文件的保存位置及转换过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

log parser 2.2下载地址： http://www.microsoft.com/download/en/details.aspx?displaylang=en&id=24659

执行命令：LogParser -i:iisw3c -o:csv "SELECT * into u_ex111031.csv FROM D:\u_ex111031.log"

u_ex111031.csv 是输出文件名，可用excel打开，其存储位置在“C:\Users\你的用户名\AppData\Local\VirtualStore\Program Files\Log Parser 2.2”下，D:\u_ex111031.log是需要转换的日志文件。

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xiaoyanzi2008

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18、Log Parser函数与输入格式详解

n7o8p的博客

08-02

本文详细介绍了Log Parser SQL语言中的各类函数及其使用方法，并全面解析了Log Parser 2.2支持的20种输入格式，涵盖文本文件、二进制文件、系统日志、网络数据包、注册表和XML文档等多种数据来源。通过函数与输入格式的灵活组合，用户可以高效完成多样化的数据查询与分析任务。

15、利用 Microsoft Log Parser 监控 IIS 6.0

n7o8p的博客

07-30

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12-15

2016

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weixin_33895016的博客

05-26

800

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利用LogParser分析IIS日志

weixin_33694172的博客

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使用logparser.exe将evtx日志转换为csv格式

allway2的博客

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获取log文件信息，并保存至Excel文件

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Log Parser（本地下载微软网站下载）是微软公司出品的日志分析工具，它功能强大，使用简单，可以分析基于文本的日志文件、XML 文件、CSV（逗号分隔符）文件，以及操作系统的事件日志、注册表、文件系统、Active Directory。它可以像使用 SQL 语句一样查询分析这些数据，甚至可以把分析结果以各种图表的形式展现出来。 Log Parser 的安装很简单，没有什么特别的，...

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一个最简单的IIS日志导入示例。示例源码在本文末尾处。一、日志格式。注意：默认前四行可以过滤默认IIS日志列分隔符为空格示例代码下载推荐一个强大的工具：不用SSIS也可以处理IIS loghttp://blog.csdn.net/downmoon/archive/2009/09/02/4509513.aspx 邀月注：本文版权由邀月和优快云共同所有，转载请注明出处。助人等于自助! 3w@li

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首先安装LogParser然后打开当数据库中不存在表时命令如下 logparser "SELECT * FROM D:\iislog\W3SVC2\u_ex18122715.log TO IISLog_table" -o:SQL -server:192.168.19.200 -driver:"SQL Server" -database:Dzsc_Affiliated -username:log...

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清山博客

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Log Parser支持将解析结果以多种格式导出（以下为帮助文档截图）：在此，我建议选择输出格式为 SQL 。注意：这里的SQL并不是指SQLSERVER，而是指所有提供ODBC访问接口的数据库。更多信息可以参考：IIS日志-网站运维的好帮手结合作者的思路，写了个批处理，配合windows定时任务，可以将每日的IIS写入数据库做分析了。 -----------

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<think>嗯，用户的问题是基于之前的讨论进一步聚焦在日志解析工具上，特别是提到了Logparser。之前用户询问过Web日志分析工具，我推荐了GoAccess、ELK等方案，现在用户显然是想深入日志解析这个具体环节。用户引用的材料有点混杂：有Python日志解析库的代码片段、Windows日志分析工具Logparser.exe的命令行用法、甚至还有Android日志解密和MySQL的binlog解析工具canal。这说明用户的需求可能涉及多个领域：Web服务器日志、系统安全日志、移动端日志和数据库日志的解析。不过从对话历史看，核心还是围绕Web日志分析展开的。值得注意的细节是：1.用户特别强调“与上一次问题相关联”，说明需要延续之前Web日志分析的语境2.引用[1][2][4]都提到Logparser这个关键词，但其实是三个不同的东西：-引用[1]是Python的日志解析库-引用[4]是微软的Windows日志分析命令行工具-引用[2]可能是个第三方开源工具需要帮用户区分清楚我应该在回复中：首先澄清三类不同的Logparser工具（避免混淆），然后按照应用场景分类推荐：-Web日志解析延续之前的GoAccess/ELK-新增Windows系统日志解析方案（如Logparser.exe和新的PS替代品）-补充数据库日志解析工具（比如用户提到的canal）-移动端日志工具单独说明（虽然用户引用但可能非主要需求）数学公式方面，日志频率分析可以用泊松分布展示：$$P(k;\lambda)=\frac{\lambda^ke^{-\lambda}}{k!}$$但不要强行插入，只在解释日志聚合统计时自然带出。用户可能是运维工程师或开发人员，需要具体的命令行操作示例。引用标注要严格对应，比如提到Logparser.exe时标注[^4]，Python库标注[^1]等。最后生成的问题要聚焦在工具选型对比和实际应用难点上。</think> 根据您关注的日志解析工具方向，结合Web日志分析需求及引用材料，以下是主流的日志解析方案分类说明： --- ### **一、通用日志解析工具** #### 1. **Logparser（微软官方工具）** 专用于Windows系统日志分析，支持EVT、IIS、CSV等多种格式： ```powershell # 分析安全日志并网格显示 Logparser.exe –i:EVT "SELECT * FROM Security.evtx" –o:DATAGRID # 导出为CSV Logparser.exe –i:EVT "SELECT EventID,Message INTO output.csv FROM Security.evtx" [^4] ``` - **适用场景**：Windows事件日志、IIS日志快速分析 - **局限性**：仅限Windows环境，无法处理自定义日志格式 #### 2. **Python日志解析库（如logparser）** 引用中提到的Python库支持结构化解析： ```python from logparser import Drain # 使用Drain算法解析 parser = Drain.LogParser(indir='logs/', outdir='parsed/') parser.parse('app.log') # 自动识别日志模式并提取键值对 [^1] ``` - **优势**：支持自定义正则、机器学习算法（如Drain/Spell） - **扩展性**：可集成Pandas进行数据分析（如流量统计$ \lambda = \frac{\text{总请求量}}{\text{时间窗口}} $） --- ### **二、Web服务器日志专用工具** #### 1. **GoAccess（实时CLI工具）** 解析Nginx/Apache日志生成交互式报告： ```bash goaccess access.log -o report.html --log-format=COMBINED ``` - **核心能力**：实时流量监控、地理分布分析、HTTP状态码统计 [^2] #### 2. **AWStats（可视化报告）** 自动生成访问者行为分析： ```bash awstats.pl -config=mysite -update -output > stats.html ``` - **特色**：用户端数据（OS/浏览器占比）、爬虫识别 --- ### **三、高复杂度日志场景方案** #### 1. **ELK Stack（企业级管道）** ```yaml # Logstash配置示例（解析Nginx日志） filter { grok { match => { "message" => "%{IP:client} %{WORD:method} %{URIPATH:request}" } } date { match => [ "timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ] } } [^2补充] ``` - **解析流程**：日志文件 → Logstash（结构化）→ Elasticsearch（存储）→ Kibana（可视化） #### 2. **Canal（数据库Binlog解析）** 针对MySQL二进制日志的变更捕获： ```properties # canal配置 canal.instance.master.address=127.0.0.1:3306 canal.instance.dbUsername=canal canal.instance.dbPassword=canal [^5] ``` - **用途**：数据库审计、实时数据同步 --- ### **四、移动端日志工具** #### **Mars Xlog（腾讯开源）** 解密Android加密日志： ```bash python decode_mars_log.py input.xlog output.log ``` - **痛点解决**：直接查看加密日志内容（如Crash分析）[^3] --- ### **选型建议对比表** | 工具类型 | 典型工具 | 适用场景 | 学习成本 | |----------------|-------------|-----------------------------|----------| | 通用日志解析 | Logparser | Windows系统日志 | 低 | | Web日志分析 | GoAccess | 实时Nginx访问监控 | 中 | | 大数据管道 | ELK Stack | 分布式系统日志聚合 | 高 | | 数据库日志 | Canal | MySQL变更捕获 | 中 | | 移动端日志 | Mars Xlog | Android加密日志解密 | 低 | > **技术提示**：对流量突增场景的分析可结合泊松分布模型： > $$ P(k;\lambda) = \frac{\lambda^k e^{-\lambda}}{k!} $$ > 其中 $\lambda$ 为单位时间请求量的期望值，用于识别异常流量。 --- ### **相关问题** 1. 如何选择正则表达式 vs. 机器学习算法（如Drain）解析非标准日志？ 2. ELK Stack中如何优化Grok解析性能避免日志堆积？ 3. 实时解析百万级日志行需要哪些硬件资源配置？