logstash可以接收不同類型的元數據（input）
1.文件類型（file)
input{
file{
#path屬性接受的參數是一個數組，其含義是標明需要讀取的文件位置
path => [‘pathA’，‘pathB’]
#表示多就去path路徑下查看是夠有新的文件產生。默認是15秒檢查一次。
discover_interval => 15
#排除那些文件，也就是不去讀取那些文件
exclude => [‘fileName1’,‘fileNmae2’]
#被監聽的文件多久沒更新後斷開連接不在監聽，默認是一個小時。
close_older => 3600
#在每次檢查文件列 表的時候， 如果一個文件的最後 修改時間 超過這個值， 就忽略這個文件。 默認一天。
ignore_older => 86400
#logstash 每隔多 久檢查一次被監聽文件狀態（ 是否有更新） ， 默認是 1 秒。
stat_interval => 1
#sincedb記錄數據上一次的讀取位置的一個index
sincedb_path => ’$HOME/. sincedb‘
#logstash 從什麼 位置開始讀取文件數據， 默認是結束位置 也可以設置爲：beginning 從頭開始
start_position => ‘beginning’
#注意：這裏需要提醒大家的是，如果你需要每次都從同開始讀取文件的話，關設置start_position => beginning是沒有用的，你可以選擇sincedb_path 定義爲 /dev/null
}
}
2.數據庫類型
input{
jdbc{
#jdbc sql server 驅動,各個數據庫都有對應的驅動，需自己下載
jdbc_driver_library => "/etc/logstash/driver.d/sqljdbc_2.0/enu/sqljdbc4.jar"
#jdbc class 不同數據庫有不同的 class 配置
jdbc_driver_class => "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver"
#配置數據庫連接 ip 和端口，以及數據庫
jdbc_connection_string => "jdbc:sqlserver://200.200.0.18:1433;databaseName=test_db"
#配置數據庫用戶名
jdbc_user =>
#配置數據庫密碼
jdbc_password =>
#上面這些都不重要，要是這些都看不懂的話，你的老闆估計要考慮換人了。重要的是接下來的內容。
# 定時器 多久執行一次SQL，默認是一分鐘
# schedule => 分 時 天 月 年
# schedule => * 22 * * * 表示每天22點執行一次
schedule => "* * * * *"
#是否清除 last_run_metadata_path 的記錄,如果爲真那麼每次都相當於從頭開始查詢所有的數據庫記錄
clean_run => false
#是否需要記錄某個column 的值,如果 record_last_run 爲真,可以自定義我們需要表的字段名稱，
#此時該參數就要爲 true. 否則默認 track 的是 timestamp 的值.
use_column_value => true
#如果 use_column_value 爲真,需配置此參數. 這個參數就是數據庫給出的一個字段名稱。當然該字段必須是遞增的，可以是 數據庫的數據時間這類的
tracking_column => create_time
#是否記錄上次執行結果, 如果爲真,將會把上次執行到的 tracking_column 字段的值記錄下來,保存到 last_run_metadata_path 指定的文件中
record_last_run => true
#們只需要在 SQL 語句中 WHERE MY_ID > :last_sql_value 即可. 其中 :last_sql_value 取得就是該文件中的值
last_run_metadata_path => "/etc/logstash/run_metadata.d/my_info"
#是否將字段名稱轉小寫。
#這裏有個小的提示，如果你這前就處理過一次數據，並且在Kibana中有對應的搜索需求的話，還是改爲true，
#因爲默認是true，並且Kibana是大小寫區分的。準確的說應該是ES大小寫區分
lowercase_column_names => false
#你的SQL的位置，當然，你的SQL也可以直接寫在這裏。
#statement => SELECT * FROM tabeName t WHERE t.creat_time > :last_sql_value
statement_filepath => "/etc/logstash/statement_file.d/my_info.sql"
#數據類型，標明你屬於那一方勢力。單了ES哪裏好給你安排不同的山頭。
type => "my_info"
}
#注意：外載的SQL文件就是一個文本文件就可以了，還有需要注意的是，一個jdbc{}插件就只能處理一個SQL語句，
#如果你有多個SQL需要處理的話，只能在重新建立一個jdbc{}插件。
}
3.可以同時啓用多個端口，用來接收各個來源的log(搭配filebeat使用)
input {
beats {
id => "51niux_resin_log"
port => 6043
}
beats{
port => 6044
}
beats {
type => 51niux_nginx_log
id => "v3"
port => 6045
}
}
logstash 對數據的過濾（filter）
Logstash三個組件的第二個組件，也是真個Logstash工具中最複雜，最蛋疼的一個組件，當然，也是最有作用的一個組件。
1、grok插件
grok插件有非常強大的功能，他能匹配一切數據，但是他的性能和對資源的損耗同樣讓人詬病。
filter{
grok{
#只說一個match屬性，他的作用是從message 字段中吧時間給摳出來，並且賦值給另個一個字段logdate。
#首先要說明的是，所有文本數據都是在Logstash的message字段中中的，我們要在過濾器裏操作的數據就是message。
#第二點需要明白的是grok插件是一個十分耗費資源的插件，這也是爲什麼我只打算講解一個TIMESTAMP_ISO8601正則表達式的原因。
#第三點需要明白的是，grok有超級多的預裝正則表達式，這裏是沒辦法完全搞定的，也許你可以從這個大神的文章中找到你需要的表達式
#http://blog.csdn.net/liukuan73/article/details/52318243
#但是，我還是不建議使用它，因爲他完全可以用別的插件代替，當然，對於時間這個屬性來說，grok是非常便利的。
match => ['message','%{TIMESTAMP_ISO8601:logdate}']
}
}
2、mutate插件
mutate插件是用來處理數據的格式的，你可以選擇處理你的時間格式，或者你想把一個字符串變爲數字類型（當然需要合法），同樣的你也可以返回去做。可以設置的轉換類型 包括： "integer"， "float" 和 "string"。
filter {
mutate {
#接收一個數組，其形式爲value，type
#需要注意的是，你的數據在轉型的時候要合法，你總是不能把一個‘abc’的字符串轉換爲123的。
convert => [
#把request_time的值裝換爲浮點型
"request_time", "float"，
#costTime的值轉換爲整型
"costTime", "integer"
]
}
}
3、ruby插件
官方對ruby插件的介紹是——無所不能。ruby插件可以使用任何的ruby語法，無論是邏輯判斷，條件語句，循環語句，還是對字符串的操作，對EVENT對象的操作，都是極其得心應手的。
filter {
ruby {
#ruby插件有兩個屬性，一個init 還有一個code
#init屬性是用來初始化字段的，你可以在這裏初始化一個字段，無論是什麼類型的都可以，這個字段只是在ruby{}作用域裏面生效。
#這裏我初始化了一個名爲field的hash字段。可以在下面的coed屬性裏面使用。
init => [field={}]
#code屬性使用兩個冒號進行標識，你的所有ruby語法都可以在裏面進行。
#下面我對一段數據進行處理。
#首先，我需要在把message字段裏面的值拿到，並且對值進行分割按照“|”。這樣分割出來的是一個數組（ruby的字符創處理）。
#第二步，我需要循環數組判斷其值是否是我需要的數據（ruby條件語法、循環結構）
#第三步，我需要吧我需要的字段添加進入EVEVT對象。
#第四步，選取一個值，進行MD5加密
#什麼是event對象？event就是Logstash對象，你可以在ruby插件的code屬性裏面操作他，可以添加屬性字段，可以刪除，可以修改，同樣可以進行樹脂運算。
#進行MD5加密的時候，需要引入對應的包。
#最後把冗餘的message字段去除。
code => "
array=event。get('message').split('|')
array.each do |value|
if value.include? 'MD5_VALUE'
then
require 'digest/md5'
md5=Digest::MD5.hexdigest(value)
event.set('md5',md5)
end
if value.include? 'DEFAULT_VALUE'
then
event.set('value',value)
end
end
remove_field=>"message"
"
}
4、date插件
這裏需要合前面的grok插件剝離出來的值logdate配合使用（當然也許你不是用grok去做）。
filter{
date{
#還記得grok插件剝離出來的字段logdate嗎？就是在這裏使用的。你可以格式化爲你需要的樣子，至於是什麼樣子。就得你自己取看啦。
#爲什什麼要格式化？
#對於老數據來說這非常重要，應爲你需要修改@timestamp字段的值，如果你不修改，你保存進ES的時間就是系統但前時間（+0時區）
#單你格式化以後，就可以通過target屬性來指定到@timestamp，這樣你的數據的時間就會是準確的，這對以你以後圖表的建設來說萬分重要。
#最後，logdate這個字段，已經沒有任何價值了，所以我們順手可以吧這個字段從event對象中移除。
match=>["logdate","dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z"]
target=>"@timestamp"
remove_field => 'logdate'
#還需要強調的是，@timestamp字段的值，你是不可以隨便修改的，最好就按照你數據的某一個時間點來使用，
#如果是日誌，就使用grok把時間摳出來，如果是數據庫，就指定一個字段的值來格式化，比如說："timeat", "%{TIMESTAMP_ISO8601:logdate}"
#timeat就是我的數據庫的一個關於時間的字段。
#如果沒有這個字段的話，千萬不要試着去修改它。
}
}
5、json插件
這個插件也是極其好用的一個插件，現在我們的日誌信息，基本都是由固定的樣式組成的，我們可以使用json插件對其進行解析，並且得到每個字段對應的值。
filter{
#source指定你的哪個值是json數據。
json {
source => "value"
}
#注意：如果你的json數據是多層的，那麼解析出來的數據在多層結裏是一個數組，你可以使用ruby語法對他進行操作，最終把所有數據都裝換爲平級的。
}
json插件還是需要注意一下使用的方法的，下圖就是多層結構的弊端：
對應的解決方案爲：
ruby{
code=>"
kv=event.get('content')[0]
kv.each do |k,v|
event.set(k,v)
end"
remove_field => ['content','value','receiptNo','channelId','status']
}
Logstash filter組件的插件基本介紹到這裏了，這裏需要明白的是：
add_field、remove_field、add_tag、remove_tag 是所有 Logstash 插件都有。相關使用反法看字段名就可以知道。不如你也試試吧。。。。
輸出（output）
Logstash的output模塊,相比於input模塊來說是一個輸出模塊,output模塊集成了大量的輸出插件,可以輸出到指定文件,也可輸出到指定的網絡端口,當然也可以輸出數據到ES.
在這裏我只介紹如何輸出到ES,至於如何輸出到端口和指定文件,有很多的文檔資料可查找.
elasticsearch{
hosts=>["172.132.12.3:9200"]
action=>"index"
index=>"indextemplate-logstash"
#document_type=>"%{@type}"
document_id=>"ignore"
template=>"/opt/logstash-conf/es-template.json"
template_name=>"es-template.json"
template_overwrite=>true
}
action=>”index” #es要執行的動作 index, delete, create, update
l index:將logstash.時間索引到一個文檔
l delete:根據id刪除一個document(這個動作需要一個id)
l create:建立一個索引document，如果id存在 動作失敗.
l update:根據id更新一個document，有一種特殊情況可以upsert--如果document不是已經存在的情況更新document 。參見upsert選項。
l A sprintf style string to change the action based on the content of the event. The value %{[foo]} would use the foo field for the action
document_id=>” ” 爲索引提供document id ，對重寫elasticsearch中相同id詞目很有用
document_type=>” ”事件要被寫入的document type，一般要將相似事件寫入同一type，可用%{}引用事件type，默認type=log
index=>”logstash-%{+YYYY,MM.dd}” 事件要被寫進的索引，可是動態的用%{foo}語句
hosts=>[“127.0.0.0”] ["127.0.0.1:9200","127.0.0.2:9200"] "https://127.0.0.1:9200"
manage_template=>true 一個默認的es mapping 模板將啓用（除非設置爲false 用自己的template）
template=>”” 有效的filepath 設置自己的template文件路徑，不設置就用已有的
template_name=>”logstash” 在es內部模板的名字
這裏需要十分注意的一個問題是,document_id儘量保證值得唯一,這樣會解決你面即將面臨的ES數據重複問題,切記切記!