Logstash作为一个数据处理管道，提供了丰富的插件，能够从不同数据源获取用户数据，进行处理后发送给各种各样的后台。这中间，最关键的就是要对数据的类型就行定义或映射。
本文讨论的 ELK 版本为 5.5.1。
为什么要定义数据
Elastisearch不仅是一个强大的全文检索引擎，它还能够对一些数据类型进行实时的统计运算，相关的结果可以通过Kibana的图表展现出来。如果数据类型没有正确的定义，那么Elasticsearch就无法进行运算了，因此，虽然数据类型的定义需要花一点时间，但你会收到意想不到的效果。
JSON、字符串和数字
所有送往Elasticsearch的数据都要求是JSON格式，Logstash所做的就是如何将你的数据转换为JSON格式。ElasticSearch会帮我们自动的判断传入的数据类型，这么做当然极大的方便了用户，但也带来了一些问题。
Elastic中的一些数据类型： text、keyword、date、long、double、boolean、ip、object、nested、geo_point等。不同的类型有不同的用途，如果你需要全文检索，那应该使用text类型，如果你需要统计汇总那应该选择数据或者keyword类型。感谢动态映射 Dynamic Mapping 的存在，在向ES送数的时候我们不需要事先定义映射关系，ES会对新增的字段自动进行映射。但是你比Elasticsearch更加熟悉你的数据，因此可能需要自己进行显示定义 Explicit Mapping 映射关系。例如IP字段，默认是解析成字符串，如果映射为IP类型，我们就可以在后续的查询中按照IP段进行查询，对工作是很有帮助的。我们可以在创建索引时定义，也可以在索引创建后定义映射关系。
对于已经存在的数据，无法更新映射关系。更新映射关系意味着我们必须重建索引。
先来看下面这个JSON文档。
{
"@timestamp": "2017-08-11T20:11:45.000Z",
"@version": "1",
"count": 2048,
"average": 1523.33,
"host": "elasticsearch.com"
}这里有五个字段：@timestamp，@version，count，average，host。其中 @timestamp 和 host 是字符串，count、average 是数字，@version比较特殊，它的值是数字，但是因为放在双引号中，所以作为字符串来对待。
尝试把数据送入到 Elasticsearch 中，首先创建一个测试的索引：
将数据存入索引
查看数据映射的情况
根据结果可知，在没有明确定义数据类型的情况下，Elasticsearch会自动判断数据的类型，因此 @timestamp、@version、host都被映射为 text ，average、count 被映射为数字。
在Logstash中定义数据类型映射
Logstash提供了 grok 和 mutate 两个插件来进行数值数据的转换。
grok
grok 目前是解析非结构化的日志数据最好的插件。特别适合处理syslog、apache或其他web服务器、mysql等为了阅读而输出的信息类日志。
grok 的基本用法如下：%{SYNTAX:SEMANTIC}，SYNTAX是grok提供的样式Pattern的名称，grok提供了120多种Pattern，SEMANTIC是你给匹配内容的名称（标志符）。因为grok实际上是正则匹配，因此任何输出都默认转换为字符类型，如果你需要数据类型的转换，则使用下面这种格式
%{NUMBER:SEMANTIC:int}目前，类型转换仅支持 int 和 float 两种类型。
如果将带小数的数字转换为 int 类型，会将小数后的数字丢弃。
mutate
mutate 为用户提供了处理Logstash event数据的多种手段。允许我们移除字段、重命名字段、替换字段、修改字段等操作。
filter {
mutate {
convert => { "num" => "integer" }
}
}使用模版进行字段映射
Elasticsearch中通过模板来存放索引字段的映射关系，logstash可以在配置文件中指定模板文件来实现自定义映射关系。
查询 Elasticsearch 中的模板，系统自带了 logstash-* 的模板。
我们用实际的例子来看一下映射和模板是如何起作用的。
1、首先创建一个 logstash 配置文件，通过 filebeat 读取 combined 格式的 apache 访问日志。
配置文件名为 filebeat.conf 位于 logstash 文件夹内。filebeat的配置比较简单，可以参考我的上一篇文章 Filebeat+Logstash+ElasticSearch+Kibana搭建Apache访问日志解析平台
input {
beats {
port => "5043"
}
}
filter {
grok {
match => { "message" => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
}
date {
match => [ "timestamp", "dd/MMM/yyyy:HH:mm:ss Z" ]
target => ["datetime"]
}
geoip {
source => "clientip"
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => "localhost:9200"
index => "my_index"
#template => "/data1/cloud/logstash-5.5.1/filebeat-template.json"
#template_name => "my_index"
#template_overwrite => true
}
stdout { codec => rubydebug }
}第一次数据导入的时候，我们先不使用模板，看看 es 如何默认映射数据，启动elk环境，进行数据导入。
[maserati@iZ627x15h6pZ logstash-5.5.1]$ ../elasticsearch-5.5.1/bin/elasticsearch
[maserati@iZ627x15h6pZ logstash-5.5.1]$ ./bin/logstash -f filebeat.conf
[maserati@iZ627x15h6pZ filebeat-5.5.1-linux-x86_64]$ sudo ./filebeat -e -c filebeat.yml -d "publish"数据导入完成后，看一下索引的情况
因为从log导入的数据，所以mapping中给映射规则起名为log，对应的是 document_type，可以看到clientip和 geoip.location 分别解析成了文本和数值。其他大部分内容都映射为 text 。这种不需要我们定义映射规则的处理方式非常方便，但有时候我们更需要精确的映射。
看一下ES映射模板，只有logstash命名的模板，因为名称不匹配，所以没有应用这里的映射规则。
这里可以注意到模板文件和索引中的映射关系稍有不同，没关系，我们把 my_index 的映射关系拷贝下来，存为 filebeat-template.json ，这里贴一下一个删减版的 模板文件。
{
"template": "my_index",
"order": 1,
"settings": {
"index.refresh_interval" : "5s"
},
"mappings": {
"_default_": {
"properties": {
"clientip" : { "type":"ip" },
"geoip": {
"properties": {
"location": { "type":"geo_point" }
}
}
}
}
}
}我们可以通过命令行收工把模板上传到 elasticsearch ，也可以通过 logstash 配置文件指定。
curl -XPUT http://localhost:9200/_template/my_index_template?pretty -d @filebeat-template.json我的例子中，我们只需要把 filebeat.conf 中的注释打开即可。然后删除索引，我们对索引重建一下。
看一下索引，可以看到模板中定义的规则已经在里面了。
看一下索引字段，看到 clientip 已经定义成 ip 类型了。
同样，geoip.location映射成 geo_point 类型。
这样我们就可以做访客地图了。
这时，再看一下 template 的情况。
可以看到，除了默认的模板，新增了一个我们定义的 my_index 模板。后续还可以对模板进行修改，但是注意只能增加或者删除，无法对已经映射的字段进行更新。
参考资料：
1、Using Logstash to help create an Elasticsearch mapping template
2、Using grok and mutate to type your data
3、Elasticsearch Mapping
4、Grok Filter Plugin
5、Mutate Filter Plugin
6、用logstash导入ES且自定义mapping时踩的坑
