在本系列文章的第3部分关于实时流处理的文章中，我们学习了如何使用ElasticSearch的批量API以及利用REST API将.json航班数据文件导入ElasticSearch。

在这篇文章中，我们将介绍另一种方式，Logstash。

Logstash介绍

Logstash是一个开源的数据收集引擎，具有实时流水线功能。

它从多个源头接收数据，进行数据处理，然后将转化后的信息发送到stash，即存储。

Logstash允许我们将任何格式的数据导入到任何数据存储中，不仅仅是ElasticSearch。

它可以用来将数据并行导入到其他NoSQL数据库，如MongoDB或Hadoop，甚至导入到AWS。

数据可以存储在文件中，也可以通过流等方式进行传递。

Logstash对数据进行解析、转换和过滤。它还可以从非结构化数据中推导出结构，对个人数据进行匿名处理，可以进行地理位置查询等等。

一个Logstash管道有两个必要的元素，输入和输出，以及一个可选的元素，过滤器。

输入组件从源头消耗数据，过滤组件转换数据，输出组件将数据写入一个或多个目的地。

所以，我们的示例场景的Logstash架构基本如下。

我们从.json文件中读取我们的航班数据，我们对它们进行处理/转换，应用一些过滤器并将它们存储到ElasticSearch中。

Logstash安装

有几种选择来安装Logstash。

一种是访问网站下载你平台的存档，然后解压到一个文件夹。

你也可以使用你的平台的包管理器来安装，比如yum、apt-get或homebrew，或者作为docker镜像来安装。

确保你已经定义了一个环境变量JAVA_HOME，指向JDK 8或11或14的安装（Logstash自带嵌入式AdoptJDK）。

Logstash工作流

一旦你安装了它，让我们通过运行最基本的Logstash工作流来测试你的Logstash安装情况。

bin/logstash -e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'

上面的工作流接受来自stdin（即你的键盘）的输入，并将其输出到stdout（即你的屏幕）。

上面的工作流中没有定义任何过滤器。一旦你看到logstash被成功启动的消息，输入一些东西（我输入的是Hello world），按ENTER键，你应该看到产生的消息的结构格式，像下面这样。

[2021-02-11T21:52:57,120][INFO ][logstash.agent           ] Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9600}
Hello world
{
       "message" => "Hello world",
      "@version" => "1",
    "@timestamp" => 2021-02-11T19:57:46.208Z,
          "host" => "MacBook-Pro.local"
}

然而，通常Logstash是通过配置文件来工作的，配置文件告诉它该做什么，即在哪里找到它的输入，如何转换它，在哪里存储它。Logstash配置文件的结构基本上包括三个部分：输入、过滤和输出。

你在输入部分指定数据的来源，在输出部分指定目的地。在过滤器部分，你可以使用支持的过滤器插件来操作、测量和创建事件。

配置文件的结构如下面的代码示例所示。

input {...}
filter {...}
output{...}

你需要创建一个配置文件，指定你要使用的组件和每个组件的设置。在config文件夹中已经存在一个配置文件样本，logstash-sample.conf。

其内容如下所示。

# Sample Logstash configuration for creating a simple
# Beats -> Logstash -> Elasticsearch pipeline.
 
input {
  beats {
    port => 5044
  }
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://localhost:9200"]
    index => "%{[@metadata][beat]}-%{[@metadata][version]}-%{+YYYY.MM.dd}"
    #user => "elastic"
    #password => "changeme"
  }
}

这里input部分定义了Logstash应该从哪里获取数据。这里有一个可用的输入插件列表。

我们的输入不是来自Beats组件，而是来自文件系统，所以我们使用文件输入组件。

input {
  file {
    start_position => "beginning"
    path => "/usr/local/Cellar/logstash-full/7.11.0/data/flightdata/test.json"
    codec => "json"
  }
}

我们使用start_position参数来告诉插件从头开始读取文件。

需要注意，数据路径必须是绝对的。

我们使用的是json编解码器，除了json，还可以使用纯文本形式。

在下载的数据中，可以找到一个名为test.json的文件。它只由2条航班数据组成的文件。

输出块定义了Logstash应该在哪里存储数据。我们将使用ElasticSearch来存储我们的数据。

我们添加了第二个输出作为我们的控制台，并使用rubydebugger格式化输出，第三个输出作为文件系统，最后两个用于测试我们的输出。 我们将输出存储在output.json中。

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://localhost:9200"]
    index => "testflight"
  }
 
  file {
    path => "/usr/local/Cellar/logstash-full/7.11.0/data/output.json"
  }
 
  stdout {
    codec => rubydebug
  }
}

此外，还可以定义过滤器来对数据进行转换。

Logstash提供了大量的过滤器，下面介绍一些非常常用的的过滤器：

• grok：解析任何任意文本并添加结构，它包含120种内置模式
• mutate：对字段进行一般的转换，例如重命名、删除、替换和修改字段
• drop：丢弃一个数据
• clone：复制一个数据，可能增加或删除字段
• geoip：添加IP地址的地理位置信息
• split：将多行消息、字符串或数组分割成不同的数据

可以通过执行下方命令查看 Logstash 安装中安装的全部插件列表。

$ bin/logstash-plugin list

你会注意到，有一个JSON过滤器插件。这个插件可以解析.json文件并创建相应的JSON数据结构。

正确地选择和配置过滤器是非常重要的，否则，你最终的输出中没有数据。

所以，在我们的过滤块中，我们启用json插件，并告诉它我们的数据在消息字段中。

filter {
  json {
    source => "message"
  } 
}

到此为止，完成的配置文件config/testflight.conf内容如下：

input {
  file {
    start_position => "beginning"
    path => "/usr/local/Cellar/logstash-full/7.11.0/data/flightdata/test.json"
    codec => "json"
  }
}
 
filter {
  json {
    source => "message"
  }
}
 
output {
#   elasticsearch {
#   hosts => ["http://localhost:9200/"]
#   index => "testflight" 
# }
  file {
    path => "/usr/local/Cellar/logstash-full/7.11.0/data/output.json"
  }
  stdout {
    codec => rubydebug
  }
}

你可以通过如下命令进行一下测试：

bin/logstash -f config/testflight.conf --config.test_and_exit
...
Configuration OK
[2021-02-11T23:15:38,997][INFO ][logstash.runner          ] Using config.test_and_exit mode. Config Validation Result: OK. Exiting Logstash

如果配置文件通过了配置测试，用以下命令启动Logstash。

bin/logstash -f config/testflight.conf --config.reload.automatic
...

--config.reload.automatic配置选项可以实现自动重载配置，这样你就不必每次修改配置文件时都要停止并重新启动Logstash。

如果一切顺利，你应该会看到如下的输出结果。

{
           "CMsgs" => 1,
        "@version" => "1",
         "PosTime" => 1467378028852,
            "Rcvr" => 1,
        "EngMount" => 0,
            "Tisb" => false,
             "Mil" => false,
             "Trt" => 2,
            "Icao" => "A0835D",
            "Long" => -82.925616,
            "InHg" => 29.9409447,
            "VsiT" => 1,
      "ResetTrail" => true,
         "CallSus" => false,
      "@timestamp" => 2021-02-14T18:32:16.337Z,
            "host" => "MacBook-Pro.local",
          "OpIcao" => "RPA",
             "Man" => "Embraer",
            "GAlt" => 2421,
              "TT" => "a",
             "Bad" => false,
          "HasSig" => true,
           "TSecs" => 1,
             "Vsi" => 2176,
         "EngType" => 3,
             "Reg" => "N132HQ",
             "Alt" => 2400,
         "Species" => 1,
    "FlightsCount" => 0,
             "WTC" => 2,
             "Cos" => [
        [0] 39.984322,
        [1] -82.925616,
        [2] 1467378028852.0,
        [3] nil
    ],"message" => "{\"Id\":10519389,\"Rcvr\":1,\"HasSig\":true,\"Sig\":0,\"Icao\":\"A0835D\",\"Bad\":false,\"Reg\":\"N132HQ\",\"FSeen\":\"\\/Date(1467378028852)\\/\",\"TSecs\":1,\"CMsgs\":1,\"Alt\":2400,\"GAlt\":2421,\"InHg\":29.9409447,\"AltT\":0,\"Lat\":39.984322,\"Long\":-82.925616,\"PosTime\":1467378028852,\"Mlat\":true,\"Tisb\":false,\"Spd\":135.8,\"Trak\":223.2,\"TrkH\":false,\"Type\":\"E170\",\"Mdl\":\"2008 EMBRAER-EMPRESA BRASILEIRA DE ERJ 170-200 LR\",\"Man\":\"Embraer\",\"CNum\":\"17000216\",\"Op\":\"REPUBLIC AIRLINE INC     - INDIANAPOLIS, IN\",\"OpIcao\":\"RPA\",\"Sqk\":\"\",\"Vsi\":2176,\"VsiT\":1,\"WTC\":2,\"Species\":1,\"Engines\":\"2\",\"EngType\":3,\"EngMount\":0,\"Mil\":false,\"Cou\":\"United States\",\"HasPic\":false,\"Interested\":false,\"FlightsCount\":0,\"Gnd\":false,\"SpdTyp\":0,\"CallSus\":false,\"ResetTrail\":true,\"TT\":\"a\",\"Trt\":2,\"Year\":\"2008\",\"Cos\":[39.984322,-82.925616,1467378028852.0,null]}",
             "Lat" => 39.984322,
            "TrkH" => false,
              "Op" => "REPUBLIC AIRLINE INC     - INDIANAPOLIS, IN",
         "Engines" => "2",
             "Sqk" => "",
              "Id" => 10519389,
             "Gnd" => false,
            "CNum" => "17000216",
            "path" => "/usr/local/Cellar/logstash-full/7.11.0/data/flightdata/test.json",
             "Cou" => "United States",
          "HasPic" => false,
           "FSeen" => "/Date(1467378028852)/",
      "Interested" => false,
             "Mdl" => "2008 EMBRAER-EMPRESA BRASILEIRA DE ERJ 170-200 LR",
             "Spd" => 135.8,
             "Sig" => 0,
            "Trak" => 223.2,
            "Year" => "2008",
          "SpdTyp" => 0,
            "AltT" => 0,
            "Type" => "E170",
            "Mlat" => true
}

数据转换

首先，让我们从输出中删除path, @version, @timestamp, host和message，这些都是logstash添加的。

filter {
  json {
    source => "message"
  }
  mutate {
    remove_field => ["path", "@version", "@timestamp", "host", "message"]
  }
}

mutate过滤器组件可以删除不需要的字段。

重新运行：

bin/logstash -f config/flightdata-logstash.conf –-config.test_and_exit
bin/logstash -f config/flightdata-logstash.conf --config.reload.automatic

接下来，我们将_id设置为Id。

output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://localhost:9200"]
    index => "testflight"
    document_id => "%{Id}"
  }

我们在输出组件中通过设置document_id来实现。

然而，如果你重新运行logstash，你会发现Id字段仍然存在。

有一个窍门，在过滤插件中把它改名为[@metadata][Id]，然后在输出中使用，@metadata字段被自动删除。

filter {
  json {
     source => "message"
  }
  mutate {
    remove_field => ["path", "@version", "@timestamp", "host", "message"]
    rename => { "[Id]" => "[@metadata][Id]" }
  }
}
 
output {
  elasticsearch {
    hosts => ["http://localhost:9200"]
    index => "flight-logstash"
    document_id => "%{[@metadata][Id]}"
  }
...

现在让我们尝试解析日期。如果你还记得，这是我们在上一篇文章中没有做的事情，我们需要将日期转换为更适合人们熟悉的格式。

例如：

"FSeen" => "\/Date(1467378028852)\/"

需要将时间1467378028852转化成容易阅读的格式，并且去掉前后多余的字符串，通过gsub组件可以实现这项功能：

gsub => [
          # get rid of /Date(
          "FSeen", "\/Date\(", "",
          # get rid of )/
          "FSeen", "\)\/", ""
        ]

这里通过gsub去掉了数据中/Date()\等多余部分，输出结果为：

"FSeen" : "1467378028852"

然后把时间戳转换成熟悉的格式：

date {
   timezone => "UTC"
   match => ["FSeen", "UNIX_MS"]
   target => "FSeen"
}

UNIX_MS是UNIX时间戳，单位是毫秒。我们匹配字段FSeen并将结果存储在同一字段中，输出结果为：

"FSeen" : "2016-07-01T13:00:28.852Z",

上述转换的完整代码如下：

mutate {
   gsub => [
     # get rid of /Date(
     "FSeen", "\/Date\(", "",
     # get rid of )/
     "FSeen", "\)\/", ""
   ]  
}
date {
   timezone => "UTC"
   match => ["FSeen", "UNIX_MS"]
   target => "FSeen"
}

在这部分中，我们学习了如何使用Logstash将.json航班数据批量文件导入到ElasticSearch中。Logstash是一个非常方便的方式，它有很多过滤器，支持很多数据类型，你只需要学习如何编写一个配置文件就可以了！

Logstash是否适合实时数据处理？

答案是：要看情况

Logstash主要是为批处理数据而设计的，比如日志数据，也许不适合处理来自传感器的实时航班数据。

不过，你可以参考一些参考资料，这些资料描述了如何创建可以扩展的Logstash部署，并使用Redis作为Logstash代理和Logstash中央服务器之间的中介，以便处理许多事件并实时处理它们。