logstash

ELK日志系统部署与使用(Elasticsearch、Logstash、Kibana)关闭防火墙和 seLinux时间同步修改 /etc/hosts默认现在没有任何索引ES提供一种可用于执行查询JSON式的语言，被称为Query DSL 针对elasticsearch的操作，可以分为增、删、改、查四个动作

在linux上使用docker搭建ELK日志框架docker可以快速部署应用，非常方便。在linux系统中，需要安装docker和docker compose，安装教程如下：

洛克大航海

安装 ElasticSearch、Logstash、Kibana、Kafka 和 FilebeatElasticSearch 是一个文本搜索引擎。注意：此步骤仅在虚拟机 ubuntuvm131 上安装。书上的 ElasticSearch 是 v6.5 的旧版。在 ElasticSearch 的官网文档站点，切换到 v6.5 的分支https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/6.5/deb.html，根据文档进行安装。注：如果后面用 apt 更新操作系统，它将更新到最新版。

会飞的小蛮猪

ELK运维之路(定时清理索引)因为公司的日志存储磁盘给的很小只有2T，索引的清理策略目前无法使用，所以使用curator对ES的所以进行定期清理。

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ELK运维之路(Logstash-插件)解决访问时间和录入时间之间时间差的问题在页面查询的过程中往往使用的写入时间和访问时间之间有时间差，此时可以使用date插件来进行操作,其他时间时间字段也可以参考

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ELK运维之路(异常日志告警)结合elastalert对ELK中的异常日志进行监控，并进行告警。这个告警对日志的可控性要求还是比较高的，不然容易被消息轰炸！

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ELK运维之路(使用Logstatsh对日志进行处理综合案例)说个前提你的日志要可控，日志要可控，日志要可控，否则你会采集到怀疑人生，尤其在生产环境，需要和研发进行良好沟通。哇哈哈！

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ELK运维之路(Logstash基础使用-7.17.24)前面已经了解过Filebeat收集日志及简单的过滤方法，但是Filebeat的功能相对比较弱，在对日志进行更高级的处理时会力不从心，这时就可以引入Logstatsh来对日志进行更高及的处理，来满足对日志进行更详细分析的要求。一般情况下公司使用的架构是 Filebeat(采集并进行基础过滤和加工)--->Kafka或Redis等中间件(如果数据量巨大)--->Logstatsh(对日志进行更高级的处理)--->ES(存储)--->Kibana(对数据查询，制作更详细的展示图对想要查看的内容进行展示)

logstash常遇问题（logstash Address already in use 5044）坑点1（logstash Address already in use 5044）： logstash会扫描 pipeline 路径下的所有文件，如果存在logstash.conf的备份文件或者其他名称的文件，配置信息都会被读取。从而导致5044被占用的情况；

会飞的小蛮猪

ELK运维之路(Logstash测试案例1)这个是在部署elk过程中操作的，这里作为工作留档，比较粗糙只是为了测试下各个模块的使用。具体测试环境在前面已经发布，另外这里需要给Docker-compose中logstash开放7777和8888端口

和光同尘2023

CentOS7搭建ELK日志分析系统Elasticsearch 需要 Java 运行环境。推荐使用 OpenJDK 11。创建并编辑仓库配置文件 /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo：

Logstash数据迁移之mysql-to-kafka.conf两种路由决策对比if [type] == "tbl_api" 和 if [@metadata][input][id] == "jdbc_input_orders" 都是用于数据路由的常见模式，但它们在使用场景、语义清晰度和灵活性上有关键区别。

基于elk实现分布式日志在分布式应用中，日志被分散在储存不同的设备上。如果你管理数十上百台服务器，你还在使用依次登录每台机器的传统方法查阅日志。这样是不是感觉很繁琐和效率低下。所以我们使用集中化的日志管理，分布式日志就是对大规模日志数据进行采集、追踪、处理。

Telegraf vs. Logstash：实时数据处理架构中的关键组件对比在现代数据基础设施中，Telegraf 和 Logstash 是两种广泛使用的开源数据收集与处理工具，但它们在设计目标、应用场景和架构角色上存在显著差异。本文将从实时数据处理架构、时序数据库集成、消息代理支持等方面对比两者的核心功能，并结合实际应用场景和示例，帮助读者选择适合自身需求的工具。

生产环境使用ELK查看和分析Java报错日志详解ELK Stack (Elasticsearch + Logstash + Kibana) 是生产环境中最常用的日志管理解决方案之一，特别适合处理Java应用的报错日志。下面我将详细介绍如何在实际生产中使用ELK进行Java错误日志分析。

SLF4J/Logback 配置与 ELK 集成实战指南最近在网上看到的，就是项目很大的时候日志分散在十几台服务器上，查个报错像大海捞针。其实还是挺麻烦的，你想一下，如果万一哪里报错了让你查问题，我靠！那不得慢死呀！那么就"该上 ELK 了！" ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）配合 Java 界的日志标准 SLF4J 和实力派 Logback，半小时就能打通任督二脉。

小韩加油呀

logstash读取kafka日志写到oss归档存储180天