Elasticsearch：在 ES|QL 中使用 DISSECT 和 GROK 进行数据处理

2023-11-10 15:45
文章标签 进行 es 使用 elasticsearch 数据处理 ql grok dissect

本文主要是介绍Elasticsearch：在 ES|QL 中使用 DISSECT 和 GROK 进行数据处理，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

目录

DISSECT 还是 GROK？ 或者两者兼而有之？

使用 DISSECT 处理数据

Dissect pattern

术语

例子

DISSECT 关键修饰符

右填充修饰符 (->)

附加修饰符 (+)

添加顺序修饰符（+ 和 /n）

命名的跳过键（？）

参考键（* 和 &）

使用 GROK 处理数据

Grok pattern

正则表达式

例子

Grok 调试器

局限性

你的数据可能包含你想要结构化的非结构化字符串。 这使得分析数据变得更加容易。 例如，日志消息可能包含你想要提取的 IP 地址，以便你可以找到最活跃的 IP 地址。

对于使用过 Logstash 及 Ingest pipeline 的开发者来说，DISSECT 及 GROK 对你们来说并不陌生。你可以参阅如下的文章：

  • Elasticsearch：深入理解 Dissect ingest processor

  • Elasticsearch：Dissect 和 Grok 处理器之间的区别

  • Logstash：使用 dissect 导入 CSV 格式文档

  • Logstash：日志解析的 Grok 模式示例

Elasticsearch 可以在索引时或查询时构建数据。 在索引时，你可以使用 Dissect 和 Grok 摄取处理器，或 Logstash Dissect 和 Grok 过滤器。 在查询时，你可以使用 ES|QL DISSECT 和 GROK 命令。

DISSECT 还是 GROK？ 或者两者兼而有之？

DISSECT 的工作原理是使用基于分隔符的模式分解字符串。 GROK 的工作原理类似，但使用正则表达式。 这使得 GROK 更强大，但通常也更慢。 当数据可靠地重复时，DISSECT 效果很好。 当你确实需要正则表达式的强大功能时，例如当文本的结构因行而异时，GROK 是更好的选择。

你可以将 DISSECT 和 GROK 用于混合用例。 例如，当一行的一部分可靠地重复时，但整行则不然。 DISSECT 可以解构重复的行条部分。 GROK 可以使用正则表达式处理剩余的字段值。

使用 DISSECT 处理数据

DISSECT 处理命令将字符串与基于分隔符的模式进行匹配，并将指定的键提取为列。

例如，以下模式：

%{clientip} [%{@timestamp}] %{status}

匹配以下格式的日志行：

1.2.3.4 [2023-01-23T12:15:00.000Z] Connected

并将以下列添加到输入表中：

clientip:keyword@timestamp:keywordstatus:keyword

1.2.3.4

2023-01-23T12:15:00.000Z

Connected

Dissect pattern

Dissect pattern 由将被丢弃的字符串部分定义。 在前面的示例中，要丢弃的第一个部分是单个空格。 Dissect 找到这个空间，然后为该空间之前的所有内容分配 clientip 的值。 接下来，dissect 匹配 [ 和 ]，然后将 @timestamp 分配给 [ 和 ] 之间的所有内容。 特别注意要丢弃的字符串部分将有助于构建成功的 dissect patterns。

空键 %{} 或
命名的跳过键可用于匹配值，但从输出中排除该值。

所有匹配的值都作为关键字字符串数据类型输出。 使用类型转换函数转换为另一种数据类型。

Dissect 还支持可以更改 dissect 默认行为的键修饰符 (key modifier)。 例如，你可以指示 dissect 忽略某些字段、追加字段、跳过填充等。

术语

名称描述
dissect pattern描述文本格式的字段和分隔符集。 也称为 dissection。 使用一组 %{} 部分来描述 dissection：%{a} - %{b} - %{c}
字段从 %{ 到 }（含）的文本。
分隔符} 和接下来的 %{ 字符之间的文本。 除 %{、'not }' 或 } 之外的任何字符集都是分隔符。
key

%{ 和 } 之间的文本，不包括 ?、+、& 前缀和序数后缀。

例子：

  • %{?aaa} - key 是 aaa
  • %{+bbb/3} - key 是 bbb
  • %{&ccc} - key 是 ccc

例子

以下示例解析包含时间戳、一些文本和 IP 地址的字符串：

ROW a = "2023-01-23T12:15:00.000Z - some text - 127.0.0.1"
| DISSECT a "%{date} - %{msg} - %{ip}"
| KEEP date, msg, ip
date:keywordmsg:keywordip:keyword

2023-01-23T12:15:00.000Z

some text

127.0.0.1

默认情况下，DISSECT 输出 keyword 字符串列。 要转换为其他类型，请使用类型转换函数：

ROW a = "2023-01-23T12:15:00.000Z - some text - 127.0.0.1"
| DISSECT a "%{date} - %{msg} - %{ip}"
| KEEP date, msg, ip
| EVAL date = TO_DATETIME(date)
msg:keywordip:keyworddate:date

some text

127.0.0.1

2023-01-23T12:15:00.000Z

DISSECT 关键修饰符

键修饰符可以更改 dissect 的默认行为。 键修饰符可能位于 %{keyname} 的左侧或右侧，且始终位于 %{ 和 } 内。 例如 %{+keyname ->} 具有追加和右填充修饰符。

Dissect key 修饰符
ModifierNamePositionExampleDescriptionDetails

->

Skip right padding

(far) right

%{keyname1->}

向右跳过所有重复的字符

link

+

Append

left

%{+keyname} %{+keyname}

将两个或多个字段附加在一起

link

+ with /n

Append with order

left and right

%{+keyname/2} %{+keyname/1}

按指定的顺序将两个或多个字段附加在一起

link

?

Named skip key

left

%{?ignoreme}

跳过输出中的匹配值。 与 %{} 相同的行为

link

* and &

Reference keys

left

%{*r1} %{&r1}

将输出键设置为 * 值和 & 输出值

link

右填充修饰符 (->)

执行解析的算法非常严格，因为它要求模式中的所有字符都与源字符串匹配。 例如，模式 %{fookey} %{barkey} （1 个空格）将匹配字符串 “foo bar”（1 个空格），但不会匹配字符串“foo. bar”（2 个空格），因为该模式只有 1 个空格，源字符串有 2 个空格。

正确的填充修饰符有助于解决这种情况。 将右侧填充修饰符添加到模式 %{fookey->} %{barkey}，现在它将匹配“foo bar”（1 个空格）和 “foo bar”（2 个空格），甚至“foo          bar”（10 个空格） ）。

使用右侧填充修饰符以允许在 %{keyname->} 之后重复字符。

右填充修饰符可以与任何其他修饰符一起放置在任何键上。 它应该始终是最右边的修饰符。 例如：%{+keyname/1->} 和 %{->}

右填充修饰符示例：

Pattern

%{ts->} %{level}

Input

1998-08-10T17:15:42,466          WARN

Result
  • ts = 1998-08-10T17:15:42,466
  • level = WARN

右侧填充修饰符可以与空键一起使用，以帮助跳过不需要的数据。 例如，相同的输入字符串，但用括号括起来，需要使用空的右填充键来实现相同的结果。

带有空键的右填充修饰符示例

Pattern

[%{ts}]%{->}[%{level}]

Input

[1998-08-10T17:15:42,466]            [WARN]

Result
  • ts = 1998-08-10T17:15:42,466
  • level = WARN

附加修饰符 (+)

Dissect 支持将两个或多个结果附加在一起以进行输出。 值从左到右附加。 可以指定附加分隔符。 在此示例中，append_separator 被定义为空格。

附加修饰符示例：

Pattern

%{+name} %{+name} %{+name} %{+name}

Input

john jacob jingleheimer schmidt

Result
  • name = john jacob jingleheimer schmidt

添加顺序修饰符（+ 和 /n）

Dissect 支持将两个或多个结果附加在一起以进行输出。 值根据定义的顺序 (/n) 附加。 可以指定附加分隔符。 在此示例中，append_separator 被定义为逗号。

附加顺序修饰符示例：

Pattern

%{+name/2} %{+name/4} %{+name/3} %{+name/1}

Input

john jacob jingleheimer schmidt

Result
  • name = schmidt,john,jingleheimer,jacob

命名的跳过键（？）

Dissect 支持忽略最终结果中的匹配项。 这可以使用空键 %{} 来完成，但为了可读性，可能需要为该空键命名。

命名的跳过键修饰符示例：

Pattern

%{clientip} %{?ident} %{?auth} [%{@timestamp}]

Input

1.2.3.4 - - [30/Apr/1998:22:00:52 +0000]

Result
  • clientip = 1.2.3.4
  • @timestamp = 30/Apr/1998:22:00:52 +0000

参考键（* 和 &）

Dissect 支持使用解析值作为结构化内容的 key/value。 想象一个部分记录 key/value 对的系统。 引用键允许你维护该键/值关系。

参考键修饰符示例：

Pattern

[%{ts}] [%{level}] %{*p1}:%{&p1} %{*p2}:%{&p2}

Input

[2018-08-10T17:15:42,466] [ERR] ip:1.2.3.4 error:REFUSED

Result
  • ts = 2018-08-10T17:15:42,466
  • level = ERR
  • ip = 1.2.3.4
  • error = REFUSED

使用 GROK 处理数据

GROK 处理命令将字符串与基于正则表达式的模式进行匹配，并将指定的键提取为列。

例如，以下模式：

%{IP:ip} \[%{TIMESTAMP_ISO8601:@timestamp}\] %{GREEDYDATA:status}

匹配以下格式的日志行：

1.2.3.4 [2023-01-23T12:15:00.000Z] Connected

并将以下列添加到输入表中：

@timestamp:keywordip:keywordstatus:keyword

2023-01-23T12:15:00.000Z

1.2.3.4

Connected

Grok pattern

Grok 模式的语法是 %{SYNTAX:SEMANTIC}

SYNTAX 是与你的文本匹配的模式的名称。 例如，3.44 通过 NUMBER 模式匹配，55.3.244.1 通过 IP 模式匹配。 语法就是你如何匹配。

语义是你为匹配的文本片段提供的标识符。 例如，3.44 可能是事件的持续时间，因此你可以将其简称为 duration。 此外，字符串 55.3.244.1 可以标识发出请求的 client。

默认情况下，匹配的值作为关键字字符串数据类型输出。 要转换语义的数据类型，请在其后面加上目标数据类型的后缀。 例如 %{NUMBER:num:int}，它将 num 语义从字符串转换为整数。 目前唯一支持的转换是 int 和 float。 对于其他类型，请使用类型转换函数。

有关可用模式的概述，请参阅 GitHub。 你还可以使用 REST API 检索所有模式的列表。

正则表达式

Grok 基于正则表达式。 任何正则表达式在 grok 中也有效。 Grok 使用 Oniguruma 正则表达式库。 有关完整支持的正则表达式语法，请参阅 Oniguruma GitHub 存储库。

注意：特殊的正则表达式字符如 [ 和 ] 需要用 \ 转义。 例如，在之前的模式中：

%{IP:ip} \[%{TIMESTAMP_ISO8601:@timestamp}\] %{GREEDYDATA:status}

在 ES|QL 查询中，反斜杠字符本身是一个特殊字符，需要用另一个 \ 进行转义。 对于此示例，相应的 ES|QL 查询变为：

ROW a = "1.2.3.4 [2023-01-23T12:15:00.000Z] Connected"
| GROK a "%{IP:ip} \\[%{TIMESTAMP_ISO8601:@timestamp}\\] %{GREEDYDATA:status}"

定制 patterns

如果 grok 没有你需要的模式，你可以使用 Oniguruma 语法进行命名捕获，它可以让你匹配一段文本并将其保存为一列：

(?<field_name>the pattern here)

例如，postfix 日志的 queue id 是 10 或 11 个字符的十六进制值。 可以使用以下命令将其捕获到名为 queue_id 的列中：

(?<queue_id>[0-9A-F]{10,11})

例子

以下示例解析包含时间戳、IP 地址、电子邮件地址和数字的字符串：

ROW a = "2023-01-23T12:15:00.000Z 127.0.0.1 some.email@foo.com 42"
| GROK a "%{TIMESTAMP_ISO8601:date} %{IP:ip} %{EMAILADDRESS:email} %{NUMBER:num}"
| KEEP date, ip, email, num
date:keywordip:keywordemail:keywordnum:keyword

2023-01-23T12:15:00.000Z

127.0.0.1

some.email@foo.com

42

默认情况下，GROK 输出关键字字符串列。 int 和 float 类型可以通过将 :type 附加到模式中的语义来转换。 例如 {NUMBER:num:int}：

ROW a = "2023-01-23T12:15:00.000Z 127.0.0.1 some.email@foo.com 42"
| GROK a "%{TIMESTAMP_ISO8601:date} %{IP:ip} %{EMAILADDRESS:email} %{NUMBER:num:int}"
| KEEP date, ip, email, num
date:keywordip:keywordemail:keywordnum:integer

2023-01-23T12:15:00.000Z

127.0.0.1

some.email@foo.com

42

对于其他类型转换，请使用类型转换函数：

ROW a = "2023-01-23T12:15:00.000Z 127.0.0.1 some.email@foo.com 42"
| GROK a "%{TIMESTAMP_ISO8601:date} %{IP:ip} %{EMAILADDRESS:email} %{NUMBER:num:int}"
| KEEP date, ip, email, num
| EVAL date = TO_DATETIME(date)
ip:keywordemail:keywordnum:integerdate:date

127.0.0.1

some.email@foo.com

42

2023-01-23T12:15:00.000Z

Grok 调试器

要编写和调试 grok 模式，你可以使用 Grok 调试器。 它提供了一个用于根据示例数据测试模式的 UI。 在幕后，它使用与 GROK 命令相同的引擎。

局限性

GROK 命令不支持配置自定义模式或多个模式。 GROK 命令不受 Grok 看门狗设置的约束。

这篇关于Elasticsearch：在 ES|QL 中使用 DISSECT 和 GROK 进行数据处理的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/383666。

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