Elasticsearch：Elastic可观测性 - 数据结构化及处理

在今天的文章中，我们将讲述如何运用Elasticsearch的 ingest 节点来对数据进行结构化并对数据进行处理。

 

数据集

在我们的实际数据采集中，数据可能来自不同的来源，并且以不同的形式展展现：

这些数据可以是一种很结构化的数据被摄，比如数据库中的数据， 或者就是一直最原始的非结构化的数据，比如日志。对于一些非结构化的数据，我们该如何把它们结构化，并使用Elasticsearch进行分析呢？

 

结构化数据

就如上面的数据展示的那样。在很多的情况下，数据在摄入的时候是一种非结构化的形式来呈现的。这个数据通常有一个叫做message的字段。为了能达到结构化的目的，我们们需要parse及transform这个message字段，并把这个message变为我们所需要的字段，从而达到结构化的母的。让我们看一个例子。假如我们有如下的信息：

{
    "message": "2019-09-29T00:39:02.9122 [Debug] MyApp stopped"
}

显然上面的信息是一个非结构化的信息。它含有唯一的一个字段message。我们希望通过一些方法把它变成为：

{
    "@timestamp": "2019-09-29T00:39:02.9122",
    "loglevel": "Debug",
    "status": "MyApp stopped"
}

显然上面的数据是一个结构化的文档。它更便于我们对数据进行分析。比如我们对数据进行聚合或在Kibana中进行展示。

我们接下来看一下一个典型的Elastic Stack的架构图：

在上面，我们可以看到有两个地方我们可以对数据进行处理：

我们可以使用Logstash和Ingest node来对我们的数据进行处理。如果大家还对使用Logstash或者是Ingest Node没法做选择的话，请参阅我之前的文章“我应该使用Logstash或是Elasticsearch ingest 节点?”。

如果你的日志数据不是一个已有的格式，比如apache, nginx，那么你需要建立自己的pipeline来对这些日志进行处理。在今天的文章里，我们将介绍如何使用Elasticsearch的ingest processors来对我们的非结构化数据进行处理，从而把它们变为结构化的数据：

• split
• dissect
• kv
• grok
• ...

Ingest pipelines

一个Elasticsearch pipeline是一组processors:

• 让我们在数据建立索引之前做预处理
• 每一个processor可以修改经过它的文档
• processor的处理是在Elasticsearch新的ingest node里进行的

 

定义一个Elasticsearch的ingest pipeline

我们可以使用Ingest API来定义pipelines:

我们可以使用_simulate重点来进行测试：

POST /_ingest/pipeline/_simulate
{
  "pipeline": {
    "processors": [
      {
        "split": {
          "field": "message",
          "separator": " "
        }
      }
    ]
  },
  "docs": [
    {
      "_source": {
        "message": "2019-09-29T00:39:02.912Z AppServer1 STATUS_OK"
      }
    }
  ]
}

上面的运行的结果是：

{
  "docs" : [
    {
      "doc" : {
        "_index" : "_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "_id",
        "_source" : {
          "message" : [
            "2019-09-29T00:39:02.912Z",
            "AppServer1",
            "STATUS_OK"
          ]
        },
        "_ingest" : {
          "timestamp" : "2020-04-27T08:40:43.059569Z"
        }
      }
    }
  ]
}

如何使用Pipeline

一旦你定义好一个pipeline，如果你是使用Filebeat接入到Elasticsearch导入数据，那么你可以在filebeat的配置文件中这样使用这个pipeline：

output.elasticsearch:
   hosts: ["http://localhost:9200"]
   pipeline: my_pipeline

你也可以直接为你的Elasticsearch index定义一个默认的pipeline：

PUT my_index
{
  "settings": {
    "default_pipeline": "my_pipeline"
  }
}

这样当我们的数据导入到my_index里去的时候，my_pipeline将会被自动调用。

例子

Dissect

我们下面来看一个更为复杂一点的例子。你需要同时使用split及kv processor来结构化这个消息：

正如我们上面显示的那样，我们想提取上面用红色标识的部分，但是我们并不需要信息中中括号【 及 】。我可以使用dissect processor:

POST _ingest/pipeline/_simulate
{
  "pipeline": {
    "description": "Example using dissect processor",
    "processors": [
      {
        "dissect": {
          "field": "message",
          "pattern": "%{@timestamp} [%{loglevel}] %{status}"
        }
      }
    ]
  },
  "docs": [
    {
      "_source": {
        "message": "2019-09-29T00:39:02.912Z [Debug] MyApp stopped"
      }
    }
  ]
}

上面显示的结果是：

{
  "docs" : [
    {
      "doc" : {
        "_index" : "_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "_id",
        "_source" : {
          "@timestamp" : "2019-09-29T00:39:02.912Z",
          "loglevel" : "Debug",
          "message" : "2019-09-29T00:39:02.912Z [Debug] MyApp stopped",
          "status" : "MyApp stopped"
        },
        "_ingest" : {
          "timestamp" : "2020-04-27T09:10:33.720665Z"
        }
      }
    }
  ]
}

我们接下来显示一个key-value对的信息：

{
  "message": "2019009-29T00:39:02.912Z host=AppServer status=STATUS_OK"
}

我们同样可以使用dissect processor来处理：

POST _ingest/pipeline/_simulate
{
  "pipeline": {
    "description": "Example using dissect processor key-value",
    "processors": [
      {
        "dissect": {
          "field": "message",
          "pattern": "%{@timestamp} %{*field1}=%{&field1} %{*field2}=%{&field2}"
        }
      }
    ]
  },
  "docs": [
    {
      "_source": {
        "message": "2019009-29T00:39:02.912Z host=AppServer status=STATUS_OK"
      }
    }
  ]
}

在上面，*及&是参考键修饰符，它们用来改变dissect的行为。上面的结果显示：

{
  "docs" : [
    {
      "doc" : {
        "_index" : "_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "_id",
        "_source" : {
          "@timestamp" : "2019009-29T00:39:02.912Z",
          "host" : "AppServer",
          "message" : "2019009-29T00:39:02.912Z host=AppServer status=STATUS_OK",
          "status" : "STATUS_OK"
        },
        "_ingest" : {
          "timestamp" : "2020-04-27T14:04:38.639127Z"
        }
      }
    }
  ]
}

Script processor

尽管现有的很多的processor都能给我们带来很大的方便，但是在实际的应用中，有很多的能够并不在我们的Logstash或Elasticsearch预设的功能之列。一种办法就是写自己的插件，但是这可能是一件巨大的任务。我们可以写一个脚本来完成这个工作。通常这个是由Elasticsearch的Painless脚本来完成的。如果你想了解更多的Painless的知识，你可以在“Elastic：菜鸟上手指南”找到几篇这个语言的介绍文章。

有两种方法可以允许Painless script：inline或者stored。

Inline scripts

在下面的例子中它展示的是一个inline的脚本，用来更新一个叫做new_field的字段：

PUT /_ingest/pipeline/my_script_pipeline
{
  "processors": [
    {
      "script": {
        "source": "ctx['new_field'] = params.value",
        "params": {
          "value": "Hello world"
        }
      }
    }
  ]
}

在上面，我们使用params来把参数传入。这样做的好处是source的代码一直是没有变化的，这样它只会被编译一次。如果source的代码随着调用的不同而改变，那么它将会被每次编译从而造成浪费。

Stored scripts

Scripts也可以保存于Cluster的状态中，并且在以后引用script的ID来调用：

PUT _scripts/my_script
{
  "script": {
    "lang": "painless",
    "source": "ctx['new_field'] = params.value"
  }
}

PUT /_ingest/pipeline/my_script_pipeline
{
  "processors": [
    {
      "script": {
        "id": "my_script",
        "params": {
          "value": "Hello world!"
        }
      }
    }
  ]
}

上面的两个命令将实现和之前一样的功能。当我们在ingest node使用场景的时候，我们访问文档的字段时，使用cxt['new_field']。我们也可以访问它的元字段，比如cxt['_id'] = ctx['my_field']。

我们先来做几个练习：

POST /_ingest/pipeline/_simulate
{
  "pipeline": {
    "processors": [
      {
        "script": {
          "lang": "painless",
          "source": "ctx['new_value'] = ctx['current_value'] + 1"
        }
      }
    ]
  },
  "docs": [
    {
      "_source": {
        "current_value": 2
      }
    }
  ]
}

上面的脚本运行时会生产一个新的叫做new_value的字段，并且它的值将会是由curent_value字段的值加上1。运行上面的结果是：

{
  "docs" : [
    {
      "doc" : {
        "_index" : "_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "_id",
        "_source" : {
          "new_value" : 3,
          "current_value" : 2
        },
        "_ingest" : {
          "timestamp" : "2020-04-27T14:49:35.775395Z"
        }
      }
    }
  ]
}

我们接下来一个例子就是来创建一个stored script:

PUT _scripts/my_script
{
  "script": {
    "lang": "painless",
    "source": "ctx['new_value'] = ctx['current_value'] + params.value"
  }
}

PUT /_ingest/pipeline/my_script_pipeline
{
  "processors": [
    {
      "script": {
        "id": "my_script",
        "params": {
          "value": 1
        }
      }
    }
  ]
}

上面的这个语句和之前的那个实现的是同一个功能。我们先执行上面的两个命令。为了能测试上面的pipeline是否工作，我们尝试创建两个文档：

POST test_docs/_doc
{
  "current_value": 34
}

POST test_docs/_doc
{
  "current_value": 80
}

然后，我们运行如下的命令：

POST test_docs/_update_by_query?pipeline=my_script_pipeline
{
  "query": {
    "range": {
      "current_value": {
        "gt": 30
      }
    }
  }
}

在上面，我们通过使用_update_by_query结合pipepline一起来更新我们的文档。我们只针对 current_value大于30的文档才起作用。运行完后：

{
  "took" : 25,
  "timed_out" : false,
  "total" : 2,
  "updated" : 2,
  "deleted" : 0,
  "batches" : 1,
  "version_conflicts" : 0,
  "noops" : 0,
  "retries" : {
    "bulk" : 0,
    "search" : 0
  },
  "throttled_millis" : 0,
  "requests_per_second" : -1.0,
  "throttled_until_millis" : 0,
  "failures" : [ ]
}

它显示已经更新两个文档了。我们使用如下的语句来进行查看：

GET test_docs/_search

显示的结果：

{
  "took" : 0,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 2,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "test_docs",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "EIEnvHEBQHMgxFmxZyBq",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "new_value" : 35,
          "current_value" : 34
        }
      },
      {
        "_index" : "test_docs",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "D4EnvHEBQHMgxFmxXyBp",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "new_value" : 81,
          "current_value" : 80
        }
      }
    ]
  }
}

从上面我们可以看出来new_value字段的值是current_value字段的值加上1。

我们再接着看如下的例子：

POST /_ingest/pipeline/_simulate
{
  "pipeline": {
    "processors": [
      {
        "split": {
          "field": "message",
          "separator": " ", 
          "target_field": "split_message"
        }
      },
      {
        "set": {
          "field": "environment",
          "value": "prod"
        }
      },
      {
        "set": {
          "field": "@timestamp",
          "value": "{{split_message.0}}"
        }
      }
    ]
  },
  "docs": [
    {
      "_source": {
        "message": "2019-09-29T00:39:02.912Z AppServer1 STATUS_OK"
      }
    }
  ]
}

在上面第一个split processor，我们把message按照" "来进行拆分，并同时把结果赋予给字段split_message。它其实是一个数组。接着我们通过set processor添加一个叫做environment的字段，并赋予值prod。再接着我们把split_message数组里的第一个值拿出来赋予给@timestamp字段。这是一个添加的字段。运行的结果如下：

{
  "docs" : [
    {
      "doc" : {
        "_index" : "_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "_id",
        "_source" : {
          "environment" : "prod",
          "@timestamp" : "2019-09-29T00:39:02.912Z",
          "message" : "2019-09-29T00:39:02.912Z AppServer1 STATUS_OK",
          "split_message" : [
            "2019-09-29T00:39:02.912Z",
            "AppServer1",
            "STATUS_OK"
          ]
        },
        "_ingest" : {
          "timestamp" : "2020-04-27T15:35:00.922037Z"
        }
      }
    }
  ]
}

Grok processor

Grok processor提供了一种正则匹配的方式让我们把pattern和message进行匹配，从而提前出message里的结构化数据：

POST /_ingest/pipeline/_simulate
{
  "pipeline": {
    "processors": [
      {
        "grok": {
          "field": "message",
          "patterns": [
            "%{TIMESTAMP_ISO8601:@timestamp} %{IP:client} \\[%{WORD:status}\\] %{NUMBER:duration}"
          ]
        }
      }
    ]
  },
  "docs": [
    {
      "_source": {
        "message": "2019-09-29T00:39:02.912Z 55.3.241.1 [OK] 0.043"
      }
    }
  ]
}

上面的返回结果是：

{
  "docs" : [
    {
      "doc" : {
        "_index" : "_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "_id",
        "_source" : {
          "duration" : "0.043",
          "@timestamp" : "2019-09-29T00:39:02.912Z",
          "client" : "55.3.241.1",
          "message" : "2019-09-29T00:39:02.912Z 55.3.241.1 [OK] 0.043",
          "status" : "OK"
        },
        "_ingest" : {
          "timestamp" : "2020-04-28T00:16:52.155688Z"
        }
      }
    }
  ]
}

Grok processro也对多行的事件也可以处理的很好。比如：

POST /_ingest/pipeline/_simulate
{
  "pipeline": {
    "processors": [
      {
        "grok": {
          "field": "text",
          "patterns": ["%{GREEDYMULTILINE:allMyData}"],
          "pattern_definitions": {
            "GREEDYMULTILINE": "(.|\n)*"
          }
        }
      }
    ]
  },
  "docs": [
    {
      "_source": {
        "text": "This is a text \n secondline"
      }
    }
  ]
}

上面运行的结果是：

{
  "docs" : [
    {
      "doc" : {
        "_index" : "_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "_id",
        "_source" : {
          "text" : """This is a text 
 secondline""",
          "allMyData" : """This is a text 
 secondline"""
        },
        "_ingest" : {
          "timestamp" : "2020-04-28T00:31:38.913929Z"
        }
      }
    }
  ]
}

在上面我们可以看到allMydata把多行的数据都提前到同一个字段。在上面如果我们只用其中的一种 pattern_definitions，比如 .*：

POST /_ingest/pipeline/_simulate
{
  "pipeline": {
    "processors": [
      {
        "grok": {
          "field": "text",
          "patterns": ["%{GREEDYMULTILINE:allMyData}"],
          "pattern_definitions": {
            "GREEDYMULTILINE": ".*"
          }
        }
      }
    ]
  },
  "docs": [
    {
      "_source": {
        "text": "This is a text \n secondline"
      }
    }
  ]
}

那么我们可以看到：

{
  "docs" : [
    {
      "doc" : {
        "_index" : "_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "_id",
        "_source" : {
          "text" : """This is a text 
 secondline""",
          "allMyData" : "This is a text "
        },
        "_ingest" : {
          "timestamp" : "2020-04-28T00:35:59.67759Z"
        }
      }
    }
  ]
}

也就是它只提前了第一行。

Date processor

POST /_ingest/pipeline/_simulate
{
  "pipeline": {
    "processors": [
      {
        "date": {
          "field": "date",
          "formats": [
            "MM/dd/yyyy HH:mm",
            "dd-MM-yyyy HH:mm:ssz"
          ]
        }
      }
    ]
  },
  "docs": [
    {
      "_source": {
        "date": "03/25/2019 03:39"
      }
    },
    {
      "_source": {
        "date": "25-03-2019 03:39:00+01:00"
      }
    }
  ]
}

在上面我们定义了两种时间的格式，如果其中的一个有匹配，那么时间将会被正确地解析，同时被自动赋予给@timestamp字段。这个和Logstash的date processor是一样的。上面运行的结果是：

{
  "docs" : [
    {
      "doc" : {
        "_index" : "_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "_id",
        "_source" : {
          "date" : "03/25/2019 03:39",
          "@timestamp" : "2019-03-25T03:39:00.000Z"
        },
        "_ingest" : {
          "timestamp" : "2020-04-28T00:24:24.802381Z"
        }
      }
    },
    {
      "doc" : {
        "_index" : "_index",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "_id",
        "_source" : {
          "date" : "25-03-2019 03:39:00+01:00",
          "@timestamp" : "2019-03-25T02:39:00.000Z"
        },
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