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这篇文章主要讲解了“怎么用Fluentd进行简单流处理”,文中的讲解内容简单清晰,易于学习与理解,下面请大家跟着小编的思路慢慢深入,一起来研究和学习“怎么用Fluentd进行简单流处理”吧!
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在某些日志采集场景中,我们需要对数据流进行一些转换。比如,我们可能需要从日志记录中提取某些字段以进行错误告警,或向日志记录中插入新的字段用以后续的分析。
本文简单介绍一下使用Fluentd进行数据操作的技术细节。
{ "host": "192.168.1.1", "method": "GET", "path": "/index.html", "code": 200, "size": 2344, "referer": null}
这其中的code字段表示用户请求状态,我们可能对状态为2xx的请求不太关心,这样就可以将这类事件过滤掉,专门处理用户请求可能发生的异常情况。
我们可以通过在Fluentd中增加如下
@type grep key code pattern ^2\d\d$
使用grep过滤插件,通过key指定code字段为过滤字段,通过pattern匹配code值为2xx的事件,将这些事件排除(exclude)掉。
filter_grep还可以对多个字段进行过滤。比如,保留状态码为5xx的事件,但过滤掉url中以/test/开头的请求。如下所示:
@type grep key code pattern ^5\d\d$ key path pattern ^/test/
@type record_transformer server "${hostname}"
这里,record_transformer插件向事件record中插入了一个server字段,其值为web服务器的主机名。新的日志record就更新为如下格式:
{ "host": "192.168.1.1", "method": "GET", "path": "/index.html", "code": 200, "size": 2344, "referer": null, "server": "app1"}
filter_record_transformer除了可以直接插入预定义的一些变量,如${hostname},还可以插入其他变量或者使用ruby表达式来计算字段值。具体可参考此插件的使用说明,我们也会在后续的插件系列中进行介绍。
感谢各位的阅读,以上就是“怎么用Fluentd进行简单流处理”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对怎么用Fluentd进行简单流处理这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!