Logstash 6.2.2: 高效日志收集与处理工具

日志太乱？用 Logstash 收一下就清爽多了。Logstash 5.4.0 是个开源的日志收集工具，挺适合做实时数据。它能把系统日志、服务日志这些乱七八糟的东西统一清洗、格式化，再扔到你想要的地方。比如 Elasticsearch、Kafka，甚至文件都行。 日志的来源多，格式还不统一，用肉眼看简直要命。Logstash就像一个聪明的搬运工，先接住各种源头的日志，再用你设好的过滤规则一遍，输出格式统一、结构清晰的内容。调试系统、查异常、做性能，全靠它。 它跟Elasticsearch和Kibana配合香，组成经典的“ELK”组合。你收集、它存储、它展示，日志一条龙。要是你想搞点实时，搭配K

logstash7.0 的网盘分享资源，版本是官方的 7.0.0 zip 包，比较适合在 Windows 上折腾 Logstash 的朋友，解压就能跑。里面的目录结构清晰，日志收集这块用它还挺稳，尤其是搭配 Elasticsearch 和 Kibana 的时候，效果杠杠的。安装简单，配置稍微细点，但也不复杂，搞过一次就明白了。文末有几个挺有用的相关文章，建议一起看看，能省不少踩坑时间。

Logstash 是一款开源的数据收集引擎，具备实时数据传输能力。它能够将来自不同来源的数据进行统一过滤，并根据开发者设定的规范输出到指定目的地。

Flume 的日志收集能力，配上 MapReduce 的模式，真是蛮高效的一套组合。Flume 日志收集与 MapReduce 模式.pdf这份资料挺实用，讲得也清楚，尤其适合你在做 Hadoop 体系的日志项目时参考。 Flume的管道机制，用起来还挺灵活的。不光能从 Web、APP 收集数据，配上Channel + Sink的结构，传输也稳。你要是玩过Kafka或者Logstash，用起来会觉得顺手。 里面还讲了怎么结合MapReduce做日志归档和批。比如你日志量比较大，想做个用户行为，那就可以用 MapReduce 做后端统计，数据直接从 Flume 过来，逻辑上也清晰。 文档里的例子

LE_sql311是一款专为数据库日志管理和分析设计的重要软件，能够帮助管理员快速定位和恢复误删数据，支持多种数据库日志格式的快速查询和报告生成。其直观的用户界面使得即使非专业人员也能轻松上手。通过分析日志，LE_sql311还能提供性能优化建议，帮助管理员改进数据库配置和SQL语句，满足数据安全、故障诊断、性能监控及合规审计的需求。

Flume是Hadoop生态系统中用于日志收集的强大工具。 许多常见日志收集场景都可以使用Flume高效地解决。

FlumeNG用于收集tomcat日志，具体场景为将/opt/tomcat下的日志存储到/var/log/data目录。配置包括source1类型为exec，command为tail -n +0 -F /opt/tomcat/logs/catalina.out；sink1类型为file_roll，directory为/var/log/data；channel1类型为file，checkpointDir为/var/checkpoint，dataDirs为/var/tmp，capacity为1000，transactionCapacity为100。运行命令：bin/flume-ng agent -

SQL日志清理工具，适用于SQL 2000、2005、2008、2012等版本。

该工具可用于清理SQL Server的日志，用户只需直接运行即可完成操作。