大数据Logstash如何实现？基本原理是什么？相比于传统智能技术它有哪些优缺点？有哪些开源技术框架支持？哪些编程语言可以支持开发？基本开发流程分享（图文详解1）

大数据 Logstash 如何实现

大数据Logstash如何实现？基本原理是什么？相比于传统智能技术它有哪些优缺点？有哪些开源技术框架支持？哪些编程语言可以支持开发？基本开发流程分享

大数据 Logstash 实现原理

Logstash 是一个开源的数据处理管道，用于收集、解析和存储日志数据。它使用一个插件系统，允许用户轻松地添加和删除功能。Logstash 的基本原理是将数据从一个地方移动到另一个地方，并在此过程中对其进行处理。

Logstash 的数据处理管道由三个主要部分组成：

• 输入：输入插件用于从各种来源收集数据，例如文件、syslog 服务器或数据库。
• 过滤器：过滤器插件用于对数据进行处理，例如解析 JSON、添加字段或删除重复项。
• 输出：输出插件用于将数据存储到各种目的地，例如 Elasticsearch、Kafka 或 HDFS。

Logstash 的配置使用 Ruby DSL（领域特定语言）编写。DSL 提供了一种简单的方法来定义数据处理管道，包括输入、过滤器和输出。

Logstash 与传统智能技术的比较

Logstash 与传统智能技术的比较如下：

Logstash 支持的开源技术框架

Logstash 支持以下开源技术框架：

• Elasticsearch：一个分布式搜索和分析引擎。
• Kafka：一个分布式流处理平台。
• HDFS：一个分布式文件系统。
• MongoDB：一个分布式数据库。
• MySQL：一个关系型数据库。
• PostgreSQL：一个关系型数据库。

Logstash 支持的编程语言

Logstash 支持以下编程语言：

• Ruby
• Python
• Java
• JavaScript
• Go

input {
  file {
    path => "/var/log/syslog"
  }
}

filter {
  grok {
    match => { "message" => "%{SYSLOGTIMESTAMP:timestamp} %{SYSLOGHOST:host} %{DATA:log}" }
  }
  date {
    match => [ "timestamp", "MMM  d HH:mm:ss", "UTC" ]
  }
}

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "syslog-%{+YYYY.MM.dd}"
  }
}