logstash匹配json然后切割status

时间: 2023-10-02 12:07:53 浏览: 52
为了匹配 JSON 并切割 `status`,可以使用 Logstash 的 `json` 插件和 `mutate` 插件。 以下是一个例子: ``` input { # 输入数据源 stdin {} } filter { # 匹配 JSON json { source => "message" } # 切割 status mutate { add_field => { "status_code" => "%{[status][code]}" } } } output { # 输出结果 stdout { codec => rubydebug } } ``` 在这个例子中,我们假设输入的数据是一个 JSON 字符串,例如: ``` { "status": { "code": 200, "message": "OK" }, "data": { "foo": "bar" } } ``` 使用 Logstash 的 `json` 插件,我们可以解析这个 JSON 字符串,并将其存储在 Logstash 事件的字段中。在这个例子中,JSON 对象的所有属性都将被存储在 Logstash 事件的根级别。 然后,使用 `mutate` 插件,我们可以将 `status` 字段中的 `code` 属性的值存储在新的 `status_code` 字段中。在这个例子中,`status_code` 字段的值将是 `200`。 最后,我们使用 `stdout` 输出 Logstash 事件的内容,以便查看是否正确匹配 JSON 并切割 `status`。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Spring Boot 使用 logback、logstash、ELK 记录日志文件的方法

主要介绍了Spring Boot 使用 logback、logstash、ELK 记录日志文件的思路详解,文中给大家提到了logback 取代 log4j的理由,需要的朋友可以参考下
recommend-type

FIlebeat和Logstash部署步骤

FileBeat,隶属于Beats,是一个轻量级的日志收集处理工具(Agent),Filebeat占用资源少,适合于在各个服务器上搜集日志后传输给Logstash。
recommend-type

logstash+elasticsearch+kibana搭建监控平台 

使用logstash+elasticsearch+kibana搭建监控平台 ,也可以使用logstash+influxdb+grafana搭建监控平台 
recommend-type

47_Flume、Logstash、Filebeat调研报告

基于flume+kafka+实时计算引擎(storm,spark,flink)的实时计算框架目前是比较火的一个分支,在实时数据采集组件中flume扮演着极为重要角色,logtash是ELK的重要组件部分,filebeat也是一个实时采集工具;
recommend-type

suricata+elk+kibana+logstash安装手册.docx

最近因为工作花了两天时间原因搭了一套完整的IPS和IDS,包括suricata、kibana、elk、logstash等内容,中间遇到很多问题,我把整个搭建的过程记录了下来,给搭建分享下经验。大神绕路~
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

解释minorization-maximization (MM) algorithm,并给出matlab代码编写的例子

Minorization-maximization (MM) algorithm是一种常用的优化算法,用于求解非凸问题或含有约束的优化问题。该算法的基本思想是通过构造一个凸下界函数来逼近原问题,然后通过求解凸下界函数的最优解来逼近原问题的最优解。具体步骤如下: 1. 初始化参数 $\theta_0$,设 $k=0$; 2. 构造一个凸下界函数 $Q(\theta|\theta_k)$,使其满足 $Q(\theta_k|\theta_k)=f(\theta_k)$; 3. 求解 $Q(\theta|\theta_k)$ 的最优值 $\theta_{k+1}=\arg\min_\theta Q(
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。