面试题：ElasticSearch集群启动日志可视化展示之数据处理

Question

假设ElasticSearch集群启动日志中包含多种类型的信息（如节点状态、插件加载情况等），如何在进行可视化展示前对这些复杂的日志数据进行有效的清洗、分类和结构化处理，以满足不同可视化需求？请详细说明处理流程和可能用到的技术手段。

Answer 1

处理流程

1. 数据收集：
   • 使用Filebeat、Logstash等工具从ElasticSearch集群的日志文件所在位置收集日志数据。例如，Filebeat可以配置为监控特定目录下的日志文件，将新产生的日志实时发送到后续处理环节。
2. 清洗：
   • 去除无效数据：通过正则表达式等方式，过滤掉日志中无关紧要的信息，如空白行、不完整的记录等。例如，对于ElasticSearch日志中一些由于程序异常导致的不完整行，可以使用正则表达式判断其格式是否符合正常日志格式，不符合则丢弃。
   • 纠正错误数据：对于日期格式错误、IP地址不规范等错误数据，利用相应的转换函数或规则进行纠正。比如，如果日志中的日期格式错误，可根据ElasticSearch日志通常的日期格式规范，使用日期处理函数进行转换。
3. 分类：
   • 基于关键词分类：根据日志中特定的关键词来判断日志类型。例如，包含“node state”关键词的日志可归类为节点状态日志；包含“plugin loading”关键词的日志可归类为插件加载情况日志。
   • 基于日志结构分类：分析日志的固定结构特征进行分类。例如，某些类型的日志在开头部分总是包含特定的标识符，根据这个标识符来分类。
4. 结构化处理：
   • 提取字段：通过正则表达式或专门的日志解析工具，从日志文本中提取关键信息并转换为结构化字段。例如，从节点状态日志中提取节点名称、状态值等信息，将其分别存储为不同的字段。
   • JSON格式化：将提取的字段整理成JSON格式，便于后续存储和处理。例如，将节点状态日志整理为 {"node_name": "node1", "state": "active"} 这样的JSON结构。
5. 存储：
   • 将结构化处理后的日志数据存储到合适的数据库中，如Elasticsearch本身（利用其文档存储特性）。这样既方便后续检索，又能与可视化工具很好地集成。

可能用到的技术手段

1. Logstash：强大的日志处理工具，通过配置文件可以实现数据收集、清洗、分类和结构化处理等一系列操作。例如，使用grok过滤器来解析日志，使用mutate过滤器来清洗和转换数据。
2. Kibana：虽然主要用于可视化，但它也能对Elasticsearch中的数据进行一些简单的预处理和分类显示设置。例如，通过Kibana的索引模式设置，可以定义字段的类型等，有助于数据的结构化展示。
3. Python：利用Python的日志解析库（如 logparser）以及数据处理库（如 pandas），可以灵活地编写自定义的清洗、分类和结构化处理脚本。例如，使用 pandas 对提取的日志数据进行数据清洗和结构化整理。
4. 正则表达式：在数据清洗、分类和结构化过程中，正则表达式用于匹配和提取日志中的关键信息。例如，在提取IP地址、日期等特定格式的数据时，正则表达式非常有效。