33、ES实战:kibana之GrokDubugger

本文详细介绍了如何使用Kibana的Grok Debugger工具来测试和验证Logstash的Grok表达式,通过解析非结构化日志数据(如IP、时间戳、请求信息)将其转换为结构化格式,提升ElasticSearch数据处理效率。

ElasticSearch7.3学习(三十三)—-kibana之Grok Dubugger

ElasticSearch7.3学习(三十二)—-logstash三大插件(input、filter、output)及其综合示例中学到logstash使用filter插件进行数据清洗,grok是一个十分强大的logstash filter插件,他可以通过正则解析任意文本,将非结构化日志数据弄成结构化和方便查询的结构。他是目前logstash 中解析非结构化日志数据最好的方式。

但是在运用过程中不可能在生产上进行测试,需要一个测试工具来判断grok语法是否正确。

如下所示,

样例数据

172.16.213.132 [07/Feb/2019:16:24:19 +0800] "GET / HTTP/1.1" 403 5039

Grok表达式

%{IP:clientip}\ \[%{HTTPDATE:timestamp}\]\ %{QS:referrer}\ %{NUMBER:response}\ %{NUMBER:bytes}

测试结果如下

 

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posted @ 2022-07-03 10:55 |旧市拾荒| 阅读( 188) 评论( 0) 编辑 收藏 举报

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