关于这个数据集的一些基本信息就不赘述了,参考我之前的博客。DARPA TC-engagement5数据集官方工具可视化
官方给的工具是将解析的数据存到elasticsearch的,但是数据集的解压增长率非常恐怖,对空间要求很高。因此针对这个问题,我对工具主要进行了两个修改:
- 利用logstash的插件直接将json输出到本地文件,删掉了grafana
- 参考engagement3的数据格式重写logstash过滤器,对字段进行了删减和修改,剔除不必要字段。
修改之后的工具包放到了我的github-TC_Tool_modified,开源不易,记得star一下,感激不尽!
1. 文件树介绍
文件 | 内容 |
---|---|
theia | 存放原始数据的文件夹 |
elasticsearch | 数据库,已经不需要了,但是logstash以来这个数据库,所以还是保留了 |
logs | 存放json文件的地方 |
logstash | 日志收集器,负责收集解压出来的log4j日志,然后输出到本地文件 |
docker-compose.yml | 镜像的配置文件 |
TCCDMDatum.avsc | 一个模式文件,用于规范化数据格式,负责从log到json的转换 |
tc-das-importer-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar | 官方的java包,用于解压、读取并参考上述数据规范生成标准格式的数据通过socket发送 |
2. 可修改配置
2.1 elastic search的内存限制(非必要)
在docker-compose.yml
中存在对于elasticsearch的内存限额,如果1G对于你的机器存在负担,可以尝试改为512、256等。
2.2 初始日志输出地址
我们可以通过命令java -Dlog4j.debug=true -cp .:tc-das-importer-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar main.java.com.bbn.tc.DASImporter [原属数据路径] [模式文件路径] [输出IP] [输出端口] -v
启动对于原始日志的解压和解析,启动前确保已有JAVA环境且logstash已成功启动。如果你采用C/S模式,这里的IP和端口可以修改为需要的地址。
java -Dlog4j.debug=true -cp .:tc-das-importer-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar main.java.com.bbn.tc.DASImporter ./theia/ ./TCCDMDatum.avsc 127.0.0.1 4712 -v
2.3 初始日志接收地址
logstash负责接收Java包发送来的日志进行处理和输出到本地文件,可修改的的东西主要为4个:
-
docker-compose.yml中挂载的本地路径。
-
logstash/pipline/logstash.conf中的监听端口。如果有修改发送地址,此处也应该修改为对应的端口
-
logstash/pipline/logstash.conf中的过滤器。如果有额外需求,可以通过修改过滤器对字段进行调整
filter {
json {
source => "message"
}
mutate {
//移除不必要字段
remove_field=>["message","timestamp","file","@version","path","thread","host","method","priority","logger_name","class"]
}
//转换时间格式
mutate {
convert => {
"[datum][com.bbn.tc.schema.avro.cdm20.Event][timestampNanos]" => "string"
}
}
mutate {
gsub => ["[datum][com.bbn.tc.schema.avro.cdm20.Event][timestampNanos]", "\d{6}$", ""]
}
date {
match => ["[datum][com.bbn.tc.schema.avro.cdm20.Event][timestampNanos]", "UNIX_MS"]
timezone => "America/New_York"
locale => "en"
target => "@timestamp"
}
}
- logstash/pipline/logstash.conf中的输出文件的命名规则。为了避免单个文件过大,这里采用以小时为单位的时间格式命名。注释掉的输出方式为控制台输出,可以打开用以观察是否正常接收到数据,正式转换时再注释掉。