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关于Logstash中grok插件的正则表达式例子

一、前言 近期需要对Nginx产生的日志进行采集,问了下度娘,业内最著名的解决方案非ELK(Elasticsearch,Logstash,Kibana)莫属。 Logstash负责采集日志,Elasticsearch负责存储、索引日志,Kibana则负责通过Web形式展现日志。 今天,我要说的是Logstash,它可以从多种渠道采集数据,包括控制台标准输入、日志文件、队列等等,只要你能想到,都可以通过插件的方式实现。 其中,日志源提供的日志格式可能并不是我们想要插入存储介质里的格式,所以,Logstash里提供了一系列的filter来让我们转换日志。 Grok就是这些filters里最重要的一个插件,下面我就说说它。 二、Grok提供的常用Patterns说明及举例 大多数Linux使用人员都有过用正则表达式来查询机器中相关文件或文件里内容的经历,在Grok里,我们也是使用正则表达式来识别日志里的相关数据块。 有两种方式来使用正则表达式: 直接写正则来匹配 用Grok表达式映射正则来匹配 在我看来,每次重新写正则是一件很痛苦的事情,为什么不用表达式来一劳永逸呢? 特别提示:Grok表达...

Hive group by实现-就是word 统计

准备数据 SELECT uid, SUM(COUNT) FROM logs GROUP BY uid; hive> SELECT * FROM logs; a 苹果 5 a 橙子 3 a 苹果 2 b 烧鸡 1 hive> SELECT uid, SUM(COUNT) FROM logs GROUP BY uid; a 10 b 1 计算过程 默认设置了hive.map.aggr=true,所以会在mapper端先group by一次,最后再把结果merge起来,为了减少reducer处理的数据量。注意看explain的mode是不一样的。mapper是hash,reducer是mergepartial。如果把hive.map.aggr=false,那将groupby放到reducer才做,他的mode是complete. Operator Explain hive> explain SELECT uid, sum(count) FROM logs group by uid; OK ABSTRACT SYNTAX TREE: (TOK_QUERY (TOK_FROM ...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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