filebeat-kafka-logstash-elasticsearch日志收集[中文时区问题、自己创建type类index]-低调大师

filebeat-kafka-logstash-elasticsearch日志收集[中文时区问题、自己创建type类index]

2017-06-11 1143

logstash配置文件如下：

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input{
kafka{
bootstrap_servers => "xxxx:9092,xxxx:9092,dw72.xxxx.:9092,...."
group_id => "xxxx_service_server_logstash"
topics => ["xxxx_service_server_error", "xxxx_service_server_runtime"]
auto_offset_reset => latest
codec => "json"
consumer_threads => 10
auto_commit_interval_ms => 500
}
}
filter {
grok {
#patterns_dir => ["./patterns"]
match => {
"message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:logdatetime}"
}
}
date {
match => [ "logdatetime", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"]
target => "@timestamp"
# timezone => "Asia/Shanghai"
timezone => "+00:00"
locale => "en"
}
}
output{
elasticsearch{
hosts => ["192.168.1.89:9200"]
action => "index"
index => "%{[type]}-%{+YYYY.MM.dd}"
flush_size => 8000
}
}

主要关注两个问题：
1.event的timestamp问题，中国区会显示比实际的时间早8个小时（一般不建议修改时间，国际标准，在kibana中做处理。），这里只有国内的服务器，显示为区域时间比较好看，所以我就改了。
2.es 的index根据filebeat中的document_type自动创建index。

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原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/683717

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elasticsearch windows 安装

elasticsearch 安装 1、elasticsearch下载下载链接：https://www.elastic.co/downloads/past-releases jdk依赖：elasticsearch 2.x依赖的jdk版本是1.7，elasticsearch 5.x依赖的jdk版本是1.8 由于我装的是jdk1.7，所以下载elasticsearch 2.4.5版本 2、解压elastcsearch 解压elasticsearch2.3.3 到某个目录，例如 D:\softwares_diy\elasticsearch-2.3.3 3、安装启动elasticsarch 进入 D:\softwares_diy\elasticsearch-2.3.3\bin 目录，启动elasticsearch.bat 4、服务化启动elasticsearch 进入 D:\softwares_diy\elasticsearch-2.3.3\bin 目录，service install service start服务化启动 5、启动界面进入http://localhost:9200，出现以下...

2017-06-11

676

1. 目录 2. 目录... 1 3. 背景和设计思想... 3 4. 架构... 3 没有代理节点... 4 有代理节点... 4 模块说明... 5 两种架构的区别... 5 5. 应用架构... 5 6. 基本概念说明... 6 7. 增删改操作... 6 8. 查询操作... 7 阶段树... 7 阶段... 7 查询步骤... 8 9. 例子... 8 均衡策略... 8 查询... 10 9..1 排序... 10 9..2 分组聚合... 11 9..3 连接... 11 9..4 子查询... 12 10. 与已有系统的区别和优点... 12 11. 应用场景... 13 3. 背景和设计思想为了解决分布式数据库下，复杂的sql（如全局性的排序、分组、join、子查询，特别是非均衡字段的这些逻辑操作）难以实现的问题；在有了一些分布式数据库和hadoop实际应用经验的基础上,对比两者的优点和不足,加上自己的一些提炼和思考,设计了一套综合两者的系统,利用两者的优点,补充两者的不足,具体的说,使用数据库水平分割的思想实现数据存储，使用mapreduce的思想实现sql计...

2017-06-12

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