Logstash采集工具

Logstash是一种分布式日志收集框架，非常简洁强大，经常与ElasticSearch，Kibana配置，组成著名的ELK技术栈，非常适合用来做日志数据的分析。 阿里云实时计算为了方便用户将更多数据采集进入DataHub，提供了针对Logstash的DataHub Output/Input插件。使用Logstash，您可以轻松享受到Logstash开源社区多达30+种数据源支持(file，syslog，redis，log4j，apache log或nginx log)，同时Logstash还支持filter对传输字段自定义加工等功能。下面我们就以Logstash日志采集为例介绍如何使用Logstash快速将日志数据采集进入DataHub。

注: Logstash DataHub Output/Input插件遵循Apache License 2.0开源协议。

安装

安装限制

Logstash安装要求JRE 7版本及以上，否则部分功能无法使用。

如何安装

阿里云提供两种LogStash的安装方式：

• 一键安装

  一键安装包，支持将Logstash和DataHub插件一键安装，点此下载

  当前我们提供了免安装的版本，解压即可使用:

        $ tar -xzvf logstash-with-datahub-6.4.0.tar.gz
        $ cd logstash-with-datahub-6.4.0

  命令执行完成后，logstash即安装成功。

• 单独安装

  安装Logstash: 参看Logstash官网提供的[安装教程]进行安装工作。特别注意的是，最新的Logstash需要Java 7及以上版本。

  安装DataHub插件: 下载所需要的插件。

  上传至DataHub请使用： DataHub Logstash Output插件

  下载DataHub中数据请使用： DataHub Logstash Input插件

  分别使用如下命令进行安装:

        $ {LOG_STASH_HOME}/bin/logstash-plugin install --local logstash-output-datahub-1.0.3.gem
        $ {LOG_STASH_HOME}/bin/logstash-plugin install --local logstash-input-datahub-1.0.3.gem

使用DataHub Logstash Output插件上传数据

配置Log4j日志到DataHub

下面以Log4j日志产出为例，讲解下如何使用Logstash采集并结构化日志数据。Log4j的日志样例如下：

20:04:30.359 [qtp1453606810-20] INFO  AuditInterceptor - [13pn9kdr5tl84stzkmaa8vmg] end /web/v1/project/fhp4clxfbu0w3ym2n7ee6ynh/statistics?executionName=bayes_poc_test GET, 187 ms

针对上述Log4j文件，我们希望将数据结构化并采集进入DataHub，其中DataHub的Topic格式如下:

Logstash任务配置如下：

input {
    file {
        path => "${APP_HOME}/log/bayes.log"
        start_position => "beginning"
    }
}
filter{
    grok {
        match => {
           "message" => "(?<request_time>\d\d:\d\d:\d\d\.\d+)\s+\[(?<thread_id>[\w\-]+)\]\s+(?<log_level>\w+)\s+(?<class_name>\w+)\s+\-\s+\[(?<request_id>\w+)\]\s+(?<detail>.+)"
        }
    }
}
output {
    datahub {
        access_id => "Your accessId"
        access_key => "Your accessKey"
        endpoint => "Endpoint"
        project_name => "project"
        topic_name => "topic"
        #shard_id => "0"
        #shard_keys => ["thread_id"]
        dirty_data_continue => true
        dirty_data_file => "/Users/ph0ly/trash/dirty.data"
        dirty_data_file_max_size => 1000
    }
}

配置csv文件到DataHub:

下面以标准csv文件为例，讲解下如何使用Logstash采集csv文件数据。csv文件样例如下：

1111,1.23456789012E9,true,14321111111000000,string_dataxxx0,
2222,2.23456789012E9,false,14321111111000000,string_dataxxx1

针对上述csv文件，DataHub的Topic格式如下:

Logstash任务配置如下：

input {
    file {
        path => "${APP_HOME}/data.csv"
        start_position => "beginning"
    }
}
filter{
    csv {
        columns => ['col1', 'col2', 'col3', 'col4', 'col5']
    }
}
output {
    datahub {
        access_id => "Your accessId"
        access_key => "Your accessKey"
        endpoint => "Endpoint"
        project_name => "project"
        topic_name => "topic"
        #shard_id => "0"
        #shard_keys => ["thread_id"]
        dirty_data_continue => true
        dirty_data_file => "/Users/ph0ly/trash/dirty.data"
        dirty_data_file_max_size => 1000
    }
}

运行Logstash

使用如下命令启动Logstash:

logstash -f <上述配置文件地址>

batch_size是每次向DataHub发送的记录条数，默认为125，指定batch_size启动Logstash:

logstash -f <上述配置文件地址> -b 256

参数

参数说明如下：

    access_id(Required): 阿里云access id
    access_key(Required): 阿里云access key
    endpoint(Required): 阿里云datahub的服务地址
    project_name(Required): datahub项目名称
    topic_name(Required): datahub topic名称
    retry_times(Optional): 重试次数，-1为无限重试、0为不重试、>0表示需要有限次数, 默认值为-1
    retry_interval(Optional): 下一次重试的间隔，单位为秒，默认值为5
    skip_after_retry(Optional): 当由Datahub异常导致的重试超过重试次数，是否跳过这一轮上传的数据，默认为false
    approximate_request_bytes(Optional): 用于限制每次发送请求的字节数，是一个近似值，防止因request body过大而被拒绝接收，默认为2048576(2MB)
    shard_keys(Optional)：数组类型，数据落shard的字段名称，插件会根据这些字段的值计算hash将每条数据落某个shard, 注意shard_keys和shard_id都未指定，默认轮询落shard
    shard_id(Optional): 所有数据落指定的shard，注意shard_keys和shard_id都未指定，默认轮询落shard
    dirty_data_continue(Optional): 脏数据是否继续运行，默认为false，如果指定true，则遇到脏数据直接无视，继续处理数据。当开启该开关，必须指定@dirty_data_file文件
    dirty_data_file(Optional): 脏数据文件名称，当数据文件名称，在@dirty_data_continue开启的情况下，需要指定该值。特别注意：脏数据文件将被分割成两个部分.part1和.part2，part1作为更早的脏数据，part2作为更新的数据
    dirty_data_file_max_size(Optional): 脏数据文件的最大大小，该值保证脏数据文件最大大小不超过这个值，目前该值仅是一个参考值

使用DataHub Logstash Input插件读取DataHub中数据

消费DataHub数据写入文件

logstash的配置如下：

input {
    datahub {
        access_id => "Your accessId"
        access_key => "Your accessKey"
        endpoint => "Endpoint"
        project_name => "test_project"
        topic_name => "test_topic"
        interval=> 5
        #cursor => {
        #    "0"=>"20000000000000000000000003110091"
        #    "2"=>"20000000000000000000000003110091"
        #    "1"=>"20000000000000000000000003110091"
        #    "4"=>"20000000000000000000000003110091"
        #    "3"=>"20000000000000000000000003110000"
        #}
        shard_ids => []
        pos_file => "/home/admin/logstash/pos_file"
    }
}
output {
    file {
        path => "/home/admin/logstash/output"
    }
}

参数介绍

    access_id(Required): 阿里云access id
    access_key(Required): 阿里云access key
    endpoint(Required): 阿里云datahub的服务地址
    project_name(Required): datahub项目名称
    topic_name(Required): datahub topic名称
    retry_times(Optional): 重试次数，-1为无限重试、0为不重试、>0表示需要有限次数
    retry_interval(Optional): 下一次重试的间隔，单位为秒
    shard_ids(Optional)：数组类型，需要消费的shard列表，空列表默认全部消费
    cursor(Optional)：消费起点，默认为空，表示从头开始消费
    pos_file(Required)：checkpoint记录文件，必须配置，优先使用checkpoint恢复消费offset

更多

更多的配置参数请参考logstash官方网站，以及ELK stack中文指南