filter{if[type]=="apache"{grok{match=>["message"=>"%{IPORHOST:addre} %{USER:ident} %{USER:auth} \[%{HTTPDATE:timestamp}\]\"%{WORD:http_method} %{NOTSPACE:request} HTTP/%{NUMBER:httpversion}\"%{NUMBER:status} (?:%{NUMBER:bytes}|-)\"(?:%{URI:http_referer}|-)\"\"%{GR...
NGINXACCESS %{IP:clientip} - (%{USERNAME:user}|-) \[%{HTTPDATE:timestamp}\] \"%{WORD:request_method} %{NOTSPACE:request} HTTP/%{NUMBER:httpversion}\" %{NUMBER:status:int} %{NUMBER:body_sent:int} \"-\" \"%{GREEDYDATA:agent}\" \"-\" 1. 编写logstash配置文件 Logstash基本格式...
1filter {2grok {3patterns_dir => ["./patterns"]4match => {"message"=>"%{SYSLOGBASE} %{POSTFIX_QUEUEID:queue_id}: %{GREEDYDATA:syslog_message}"}5}6} 其中SYSLOGBASE以及GREEDYDATA都是logstash里面内置好的解析规则,可以再上面提供的github中找到,是不是很省劲? 对于POSTFIX_QUEUEID而言,是一个...
match => ["message", "%{NUMBER:log_id} %{TIMESTAMP_ISO8601:log_time} \[%{DATA:log_thread}\] %{LOGLEVEL:log_type} \s*(?<class_info>([\S+]*)) %{GREEDYDATA:log_msg}" ] } } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 看看匹配效果 成功分析出所需要的字段。以上匹配方式只是将最后的日志内容...
grok { match => ["message"=>"%{IPORHOST:addre} %{USER:ident} %{USER:auth} \[%{HTTPDATE:timestamp}\] \"%{WORD:http_method} %{NOTSPACE:request} HTTP/%{NUMBER:httpversion}\" %{NUMBER:status} (?:%{NUMBER:bytes}|-) \"(?:%{URI:http_referer}|-)\" \"%{GREEDYDATA:User_Agent...
:%{BASE10NUM:body_bytes_sent}|-) \"(?:%{GREEDYDATA:http_referrer}|-)\" (%{STATUS:upstream_status}|-) (?:%{HOSTPORT1:upstream_addr}|-) (%{BASE16FLOAT:upstream_response_time}|-) (%{STATUS:request_time}|-) \"(%{GREEDYDATA:user_agent}|-)\" \"(%{FORWORD:x_forword_for}|-)...
Grok模式示例 假设我们有一个包含日期和消息的文本日志文件,格式如下: 2023-04-01 12:34:56 INFO: This is a sample log message. 我们可以使用以下Grok模式来解析这条日志: %{TIMESTAMP_ISO8601:timestamp} %{LOGLEVEL:loglevel}: %{GREEDYDATA:message} 这个Grok模式将匹配并提取以下字段: timestamp:匹配日...
grok { patterns_dir => "./patterns" match => [ "message", "%{SYSLOGBASE} %{POSTFIX_QUEUEID:queue_id}: %{GREEDYDATA:syslog_message}" ] } } patterns_dir指定了文件的目录,match中使用了自定义的:POSTFIX_QUEUEID 输入: 55.3.244.1 GET /index.html 15824 0.043 ABC24C98567 ...
例子:在日志条目 "Error: File Not Found" 中,使用模式 %{WORD:error_type}: %{GREEDYDATA:message} 来分别捕获和命名错误类型和错误消息。 3、Grok 应用场景解读 如前所述:Grok过滤器在各种日志分析场景中都非常有用。例如: 场景1:对于安全日志分析,Grok可以帮助提取IP地址、用户名、时间戳等关键信息; ...
grok { patterns_dir => ["./patterns"] match => { "message" => "%{SYSLOGBASE} %{POSTFIX_QUEUEID:queue_id}: %{GREEDYDATA:syslog_message}" } } } 解析出来的数据为: timestamp:Jan106:25:43logsource:mailserver14program:postfix/cleanup ...