Filebeat 是一個輕量級的日志收集器，用于將日志數據從多個源發送到如 Elasticsearch 或 Logstash 等后端存儲。當處理大文件時，Filebeat 使用了一種稱為 “spooling” 的機制來確保文件被正確地讀取和處理。
以下是 Filebeat 處理大文件的一些建議：
設置 filebeat.inputs 配置項中的 ignore_older 參數，以便 Filebeat 只處理最近的大文件。例如，如果你只想處理過去 24 小時內的大文件，可以設置 ignore_older: 24h。
使用 processors 配置項添加一個 drop_fields 處理器，以刪除不需要的字段，從而減少內存使用。例如：
processors:
drop_fields:
fields: ["field1", "field2"]
如果你的日志文件非常大，可以考慮將它們分割成較小的文件。這樣可以提高 Filebeat 處理文件的效率。你可以使用 logrotate 工具或其他日志分割工具來實現這一點。
根據你的需求調整 Filebeat 的內存限制。你可以在 filebeat.yml 配置文件中設置 queue.mem.events 和 queue.mem.flush.min_events 參數，以便根據你的系統資源調整 Filebeat 的內存使用。
如果你的系統資源有限，可以考慮使用 Filebeat 的批量處理功能。通過設置 queue.type 為 memory 或 kafka，Filebeat 可以將事件累積到一個批次中，然后一次性發送到后端存儲。這可以減少網絡開銷和提高吞吐量。
監控 Filebeat 的性能指標，以便及時發現并解決潛在的性能問題。你可以使用 Filebeat 的內置監控功能，或者將其集成到 Prometheus 等監控系統中。
總之，處理大文件時，需要關注 Filebeat 的內存使用、性能和配置。通過調整相關參數和優化配置，可以確保 Filebeat 在處理大文件時保持高效和穩定。
