标签：Filebeat

上一篇是处理MySQL的慢查询日志的，其实，ELK内容就这么多，很有规律的说，一通百通，通一反万。下面说说对mongodb日志处理。 不同mongodb版本的日志格式不同，这个需要看mongodb官方对日志格式的定义，在处理前自己去做好这方面的功课。还有就是，要抓取自己感兴趣的内容，这个根据各自的需求来做，没有千篇一律的，全凭各自喜好。

在生产环境下，logstash 经常会遇到处理多种格式的日志，不同的日志格式，解析方法不同。下面来说说logstash处理多行日志的例子，对MySQL慢查询日志进行分析，这个经常遇到过，网络上疑问也很多。MySQL慢查询日志格式如下：

ELK beats yum和命令行工具

beats是一个代理，将不同类型的数据发送到elasticsearch。beats可以直接将数据发送到elasticsearch，也可以通过logstash将数据发送elasticsearch。beats有三个典型的例子：Filebeat、Topbeat、Packetbeat。Filebeat用来收集日志，Topbeat用来收集系统基础设置数据如cpu、内存、每个进程的统计信息，Packetbeat是一个网络包分析工具，统计收集网络信息。这三个是官方提供的。后续会慢慢介绍这三个beat。ELK的目标是建立一个平台，可以很容易的创建新的beats。为了这个目录，开发了libbeat，该Go库包含了所有beats公共部分来处理任务，如批量插入到elasticsearch，安全的发送事件到logstash，logstash和elasticsearch多节点的负载均衡，异步或同步的发送事件模式。该libbeat平台还提供了检测机制，当下游服务器负载高或者网络拥堵，自动的降低发送速率。

一文费了老大劲闲扯了半天快照与恢复，就是为了本文升级做准备的。在升级前需考虑下面三件事：查看阅读新版本的更改内容在测试环境下测试升级升级之前备份数据，升级后是不能再回滚到旧版本的elasticsearch滚动升级过程，不会造成服务中断。elasticsearch提供两种升级类型：全集群重启和滚动升级。