這篇文章主要講解了“怎么用Fluentd進行簡單流處理”,文中的講解內容簡單清晰,易于學習與理解,下面請大家跟著小編的思路慢慢深入,一起來研究和學習“怎么用Fluentd進行簡單流處理”吧!
在某些日志采集場景中,我們需要對數據流進行一些轉換。比如,我們可能需要從日志記錄中提取某些字段以進行錯誤告警,或向日志記錄中插入新的字段用以后續的分析。
本文簡單介紹一下使用Fluentd進行數據操作的技術細節。
{ "host": "192.168.1.1", "method": "GET", "path": "/index.html", "code": 200, "size": 2344, "referer": null}
這其中的code字段表示用戶請求狀態,我們可能對狀態為2xx的請求不太關心,這樣就可以將這類事件過濾掉,專門處理用戶請求可能發生的異常情況。
我們可以通過在Fluentd中增加如下<filter>配置來實現事件過濾。
<filter apache.**> @type grep <exclude> key code pattern ^2\d\d$ </exclude></filter>
使用grep過濾插件,通過key指定code字段為過濾字段,通過pattern匹配code值為2xx的事件,將這些事件排除(exclude)掉。
filter_grep還可以對多個字段進行過濾。比如,保留狀態碼為5xx的事件,但過濾掉url中以/test/開頭的請求。如下所示:
<filter apache.**> @type grep <regexp> key code pattern ^5\d\d$ </regexp> <exclude> key path pattern ^/test/ </exclude></filter>
<filter apache.**> @type record_transformer <record> server "${hostname}" </record></filter>
這里,record_transformer插件向事件record中插入了一個server字段,其值為web服務器的主機名。新的日志record就更新為如下格式:
{ "host": "192.168.1.1", "method": "GET", "path": "/index.html", "code": 200, "size": 2344, "referer": null, "server": "app1"}
filter_record_transformer除了可以直接插入預定義的一些變量,如${hostname},還可以插入其他變量或者使用ruby表達式來計算字段值。具體可參考此插件的使用說明,我們也會在后續的插件系列中進行介紹。
感謝各位的閱讀,以上就是“怎么用Fluentd進行簡單流處理”的內容了,經過本文的學習后,相信大家對怎么用Fluentd進行簡單流處理這一問題有了更深刻的體會,具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云,小編將為大家推送更多相關知識點的文章,歡迎關注!
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