前言 很多时候，在项目初期都是仅采用mysql数据库作为业务数据库，但是随着数据的增长，当单表的数据超过千万级后，在怎么对查询SQL语句进行优化性能都不理想。这种情况下，我们就可以考虑通过ES来实现项目的读写分离：写操作对Mysql库进行操作，读操作采用ES。那么我们应该如何保证ES和Mysql的数据同步呢？本文给大家介绍通过Logstash实现mysql数据定时增量同步到ES。 一、系统配置 在本篇文章中，我使用下列产品进行测试： MySQL：8.0.16 Ela

有多种方式运行，我这里只总结三种方式，已经满足需要，其他方式个人感觉没必要了。其他运行方式请自行总结，比如rpm安装以后的daemon服务方式(service logstash start)。 1，利用nohup扔到后台运行。 nohup /usr/local/ELk/logstash-5.1.1/bin/logstash -f /usr/local/ELk/logstash-5.1.1/config/conf.d/webnginx.conf >/dev/null &;

环境准备 准备kafka、logstash 、es 环境并启动服务，参考之前的文章这里不重复 日志读取及保存 启动zookeeper：[root@localhost kafka]# bin/zookeeper-server-start.sh -daemon config/zookeeper.properties 启动kafka：[root@localhost kafka]# bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.prop

一、前言 在数据量大的企业级实践中，Elasticsearch显得非常常见，特别是数据表超过千万级后，无论怎么优化，还是有点力不从心！使用中，最首先的问题就是怎么把千万级数据同步到Elasticsearch中，在一些开源框架中知道了，有专门进行同步的！那就是Logstash 。在思考，同步完怎么查看呢，这时Kibana映入眼帘，可视化的界面，让使用更加的得心应手哈！！这就是三剑客ELK。不过大多时候都是进行日志采集的，小编没有用，只是用来解决一个表的数据量大，查询慢的！后面小编在专门搭建日志

一、安装 logstash-integration-jdbc 是logstash 的一个插件，可以通过logstash的将mysql中的数据直接同步到es中，从而在kibana中展示。 logstash-integration-jdbc 之前的名称叫 logstash-input-jdbc .1、替换国内镜像 gem source --remove https://rubygems.org/ gem source --add https://gems.ruby-china.com/ 备

问题场景：在业务实现过程中，需要将kafka消息中的某个字段进行一个复杂的解析，最终得到 我们需要的两个字段，并将这两个字段连同消息本身都存入elasticsearch中。 起初想到的解决方案是用java或者Python先将kafka数据读取出来解析，最后再存入elasticsearch中。这种方式思路很简单，也肯定可以实现，但是，kafka中的消息是一直都在生产的，用代码读取消息处理完又写入，随着消息的量不断增加，这个性能无法保障。 Logstash提供了从kafka到es的插件，可以

导读：Logstash拥有许多的filter plugins 可相互配合进行数据处理，但是当遇到复杂的处理逻辑时部分插件即便可以达到相同的处理效果，但在编写时也可能会显得比较吃力。这时候可以考虑使用 ruby插件，通过编写 ruby 脚本实现轻松灵活处理复杂逻辑。本文将围绕以下四点展开讨论关于使用Logstash的ruby插件实现复杂处理逻辑： Ruby简述 Logstash的ruby插件 event概念 使用ruby插件实现复杂处理逻辑的demo Ruby简述 Ruby 一种简单快

Logstash安装logstash-integration-jdbc 1.版本说明 logstash7.10.1 2.前置条件 logstash-integration-jdbc是使用ruby语言开发的，因此需安装gem，gem是Ruby的一个包管理器 3.替换国内镜像 gem source --remove https://rubygems.org/ gem source --add https://gems.ruby-china.com/ **注：**网上主要说替换为h

文末附下载方式 1. 各组件版本 组件 版本 elasticseach 7.13.0 kibana 7.13.0 logstash 7.13.0 flink 1.13.6 2. Flink日志文件配置 2.1 设置日志按大小滚动生成文件 因为在正常的情况下，Flink的流数据是非常大的，有时候会使用print()打印数据自己查看，有时候为了查找问题会开启debug日志，就会导致日志文件非常大，通过Web UI查看对应的日志文件是会非常卡，所以首

需求： 比如 path => /wls/applogs/rtlog/icore-pts2SF2433/icore-pts2SF2433.out 想提取icore-pts 与 icore-pts2SF2433/icore-pts2SF2433.out 第一种方法：用grok 处理 filter { grok { match => ["path","/wls/applogs/rtlog/(?[a-z][a-z-]*)(?[0-9]*)((?:SF)|(?:WII)|(?:

背景 logstash在对日志的进行处理的时候，特别是对于欸之中存在换行的情况下显示的不是很友好，诸如tomcat日志中ERROR换行或者EXCEPTION等，但恰恰这些都是一条日志，因为为了更便于过滤，logstash-filter-multiline应运而生。 logstash-filter-multiline简介 logstash-filter-multiline是logstash的一个插件 功能：多行日志，根据匹配规则，进行合并 github地址：https://github