logstash解析json array以及json嵌套并输入到kafka和influxdb_logstash 解析json数组_夜空中最靓的猪的博客

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info = event.get("cpu[cpus]") event.set("data_cpu", "") info.each{ |i, item| event.set("data_cpu", event.get("data_cpu") + format("kpi.%s.cpu_%s.cpu,%d,%d;",event.get("hostName"),i["name"],event.get("tm"),i["val"]))} event.set("data_cpu", event.get("data_cpu").chop) #输出到influxdb 方法1 ruby { code => ' info = event.get("fans") for i in info do i["name"] = i["name"].delete "#" i["name"] = i["name"].delete " " i["name"] = i["name"].gsub(",",".") event.set("fans"+i["name"]+"_state1",i["state1"]) event.set("fans"+i["name"]+"_state2",i["state2"]) event.set("fans"+i["name"]+"_state3",i["state3"]) ruby { code => ' info = event.get("fans") for i in info do i["name"] = i["name"].delete "#" i["name"] = i["name"].delete " " i["name"] = i["name"].gsub(",",".") field = "fans" + i["name"] for key in i.keys() do next if key == "name" field_name = field + "_" + key event.set(field_name,i[key])

解析json嵌套

filter {
    	json {
            source => "message"
        mutate {
			add_field => { 
				"@icmp" => "%{icmp}" 
				"@mem" => "%{mem}"
				"@traffic" => "%{traffic}"	
		json{
			source => "@traffic"
			remove_field => ["@traffic","traffic"]
		json{
			source => "@mem"
			remove_field => ["mem","@mem"]
		json{
			source => "@icmp"
			remove_field => ["@icmp","icmp"]
                    标题logstash解析json array以及json嵌套解析json arrayruby {        code =&gt; '            info = event.get("cpu[cpus]")            event.set("data_cpu", "")            info.each{ |i, item| event.set("data...
				JSON由于其数据结构简单便利，已逐渐成为了互联网上的主流数据交换的数据格式。
在讨论嵌套对象（Nested Object）的JSON转换方法之前，我们先看简单的ruby JSON转换。首先，ruby对象转换为JSON字符串：
 代码如下:class Obj1
    def initialize(var1)
        @var1 = var1
    def to_json(*a)
            “json_class” => self.class,
            “data” => {“var1” => @var1}
[{“a”:1},{“a”:2}]要求拆分成2行事件，在ES中保存两个文档 
{“a”:1} 
{“a”:2}本来以为挺麻烦，原来 input -> codec => json 直接支持解析这种格式，真愚昧啊    file {
        type => "test"
        path => "/home/jfy/tmp/te
Logstash Logback编码器
 提供编码器，布局和附加程序，以JSON和登录。
 支持常规LoggingEvents （通过Logger ）和AccessEvents （通过记录）。
 最初是为了支持的JSON格式的输出而的，但现在已经演变为针对JSON和其他Jackson数据格式的高度可配置的通用结构化日志记录机制。 输出的结构及其包含的数据是完全可配置的。
将其包含在您的项目中
Maven风格： 
< dependency>
    < groupId>net.logstash.logback</ groupId
				Kafka-InfluxDB
 一个用Python编写的InfluxDB的Kafka使用者。 支持InfluxDB 0.9.x及更高版本。 要获得InfluxDB 0.8.x支持，请签出。 
 :warning: 该项目应能按预期工作，并且非常欢迎进行错误修复，但是有关新功能的活动很少。 对于较新的项目，我建议改为使用 ，它既更快又更通用。
Kafka将在高负载期间充当指标数据的缓冲区。 对于从离岸数据中心发送不可靠连接到您的监控后端的指标，这也很有用。
为了进行快速测试，请在容器内与Kafka和InfluxDB一起运行kafka-influxdb。 一些示例消息会在启动时自动生成（使用kafkacat）。
Python 2：
docker exec -it kafkainfluxdb
python -m kafka_influxdb -c config_example.ya
 它是完全免费和完全开源的。 许可证是 Apache 2.0，这意味着您可以随意以任何方式使用它。
Kafka 输出插件已移动
这个 Kafka 输出插件现在是的一部分。 在可能的情况下，该项目仍对该项目的修复向后移植到 8.x 系列保持开放，但应首先在上提交问题。
Logstash 提供了基础设施来自动为这个插件生成文档。 我们使用asciidoc格式编写文档，因此源代码中的所有注释都将首先转换为asciidoc，然后转换为html。 所有插件文档都放在一个。
 对于格式化代码或配置示例，您可以使用 asciidoc [source,ruby]指令
有关更多 asciidoc 格式提示，请参阅此处的优秀参考
需要帮忙？
 需要帮忙？ 在 freenode IRC 或论坛上尝试 #logstash。
一、插件开发与测试
首先，您需要安
				filebeat+kafka+logstash部署及配置
工作上有个搭建ELK平台的需求，设计方案的时候，日志采集部分计划使用filebeat+kafka+logstash的架构。终端使用filebeat进行日志的简单采集，再通过kafka集群送给logstash过滤和加工，再最后输出给ElasticSearch。
一、搭建环境及软件版本
				在某些情况下，有些日志文本文件类json，但它的是单引号，具体格式如下，我们需要根据下列日志数据，获取正确的字段和字段类型
{'usdCnyRate': '6.728', 'futureIndex': '463.36', 'timestamp': '1532933162361'}
{'usdCnyRate': '6.728', 'futureIndex': '463.378', 'tim...
ELK生态之Logstash导入数据到Elasticsearch；
	数据源：json格式文件，内容为json；
	Elasticsearch和Logstash版本：5.6.1；
	前提环境：Elasticsearch单机或集群；Logstash客户端；
json文件内容：
{"name":"sixmonth","age":"23","sex":"男","address":"深圳...
				Logstash是一款开源的数据收集引擎，可以将不同来源的数据进行收集、转换和输出。而Kafka是一款分布式的消息队列系统，可以实现高吞吐量、低延迟的消息传递。
在Logstash中，可以通过配置input插件来实现从Kafka中读取数据。具体的配置包括指定Kafka的地址、topic、group ID等信息。同时，还需要配置output插件来将处理后的数据输出到指定的目的地，比如Elasticsearch、文件等。
在实际应用中，Logstash和Kafka可以结合使用，实现数据的实时收集和处理。例如，可以将日志数据通过Logstash收集后，再通过Kafka进行传递和处理，最终输出到Elasticsearch中进行分析和展示。这种架构可以提高数据处理的效率和可靠性，同时也方便进行扩展和升级。