总结:推荐：亚马逊海外大卖都用哪些热门工具做关键词研究？

　　总结:推荐：亚马逊海外大卖都用哪些热门工具做关键词研究？

　　数据显示，每年有数百万买家从亚马逊美国网站购买超过 6.06 亿件商品，而在全球范围内，亚马逊每年销售超过 30 亿件商品。这些买家通常依靠亚马逊的搜索引擎来寻找他们想要购买的产品。因此，卖家需要知道这些买家在搜索时使用了哪些产品关键词。为了准确了解这些数据，卖家必须使用亚马逊的 关键词 跟踪工具。对此，本文将介绍目前海外实用的十款追踪工具：

　　·JungleScout的关键词侦察

　　·AMZScout

　　·卖家应用

　　·氦10

　　·Sellics声纳

　　·亚马逊关键词工具

　　·科学卖家

　　·Kparser

　　·AMAZvol

　　·WordTree

　　1.丛林侦察关键字侦察

　　Jungle Scout已经在亚马逊工具领域享有盛誉，其众多子工具受到包括Keyword Scout在内的众多卖家的追捧。Keyword Scout 帮助卖家为他们的列表探索有利可图的 关键词 并优化他们的 PPC 出价。它的特点和好处还包括：

　　1) 关键词探索

　　Keyword Scout 从数百万个数据点中提取信息，向卖家展示他们的潜在客户正在寻找什么。您可以通过以下方式找到 关键词 搜索量：

　　·ASIN

　　· 完全符合

　　· 广泛匹配

　　2）覆盖每个站点

　　来自特定市场的购物者使用反映其当地语言、术语或兴趣的搜索词。因此，Keyword Scout 允许卖家找到不同国家买家使用的相关 关键词。

　　·我们

　　·英国

　　·法国

　　·德国

　　·意大利

　　·*敏*感*词*

　　·加拿大

　　·墨西哥

　　3) 历史数据

　　历史数据将向卖家展示过去两年的搜索轨迹关键词，并提供月度和季度数据。因此，您还可以发现任何季节性趋势。

　　4) 竞争对手分析

　　亚马逊平台非常有竞争力。因此，竞争对手的洞察力对于建立蓬勃发展的业务至关重要。这个 关键词 工具跟踪竞争对手排名、PPC 成本等。

　　5）在PPC广告上省钱

　　对于它列出的每个 关键词，Keyword Scout 工具会列出每个 关键词 的每次点击费用，以便您做出更明智的决定。

　　6) 根据关键词跟踪产品排名

　　随着时间的推移，您可以监控每个 关键词 的产品排名表现。此功能允许您评估 PPC 和列表更改对销售业绩的影响。

　　丛林*敏*感*词*价格

　　Jungle Scout 提供 14 天的无风险试用。Keyword Scout 可以无限搜索高级程序，即 Jungle Scout 和 Jungle Scout & Extension。对于扩展计划，您只能获得 10 次搜索。

　　网络版 - 每月 39 美元

　　网页版 + JS 插件组合 - 每月 49 美元

　　插件 - 每月 19 美元

　　以上价格为其年度计划。如果选择包月套餐，月费会更高。

　　2. AMZScout

　　AMZScout 为亚马逊卖家提供了许多有用的工具。它吸引了许多顶级品牌，包括卡西欧、红牛、迪士尼和戴尔。根据 AMZScout 的说法，他们可以帮助企业：

　　· 发现有利可图的亚马逊产品创意；

　　· 弄清楚产品的市场规模；

　　提供付费和有机营销支持；

　　· 做竞争对手分析。

　　此外，AMZScout 提供了几个高质量的 关键词 跟踪和研究功能：

　　1) 关键字跟踪器（关键词 跟踪）

　　此功能可以帮助您了解您的商家信息和竞争对手的表现。它使用产品的 ASIN 来监控新的 关键词 对产品排名的影响。通过这种方式，您可以更好地控制营销和产品优化工作。

　　2) 关键字资源管理器（关键词 探索）

　　关键字浏览器功能允许卖家搜索、定位和使用 关键词 来满足关键需求。这是一个产品页面优化功能，可以帮助您在搜索引擎上排名更高。此功能旨在吸引更多客户搜索您的商店。该功能提供了 44 个高级过滤器，可帮助您在亚马逊上发现最好的产品。

　　3）产品关键字（产品关键词）

　　此功能可帮助卖家利用历史数据发现优质产品。它显示了产品在不同时间段内的平均价格、排名和评级。

　　AMZScout 价格

　　与月度计划相比，AMZScout 的年度计划可节省 50%。它有三个主要的定价计划，包括：

　　基本 - 每月 14.99 美元

　　初始 - 每月 19.99 美元

　　商业 - 每月 29.99 美元

　　3.卖家应用

　　SellerApp 还提供关键词研究和跟踪功能。本文将重点介绍其广泛的 关键词 跟踪功能。

　　1) 亚马逊关键字跟踪器（亚马逊 关键词 跟踪）

　　此功能可以帮助您了解哪个 关键词 表现最好，哪个表现不佳。此外，您可以监控与您的业务相关的 关键词 排名并深入了解 网站 关键指标，包括：

　　·网页排名

　　·地点

　　· 搜索可见性

　　2）关键词趋势（关键词趋势）

　　该函数显示每个关键词的索引状态，即关键词是否被索引。它还显示亚马逊为该 关键词 编制了多少产品索引。此外，您还会看到排名变化、关键词排名和页面排名。您还将看到排名历史如何随时间变化。

　　3) 跟踪你的竞争对手的 关键词

　　SellerApp 可以帮助您找到您所在领域的顶级卖家以及推动其业务发展的关键词。它使用反向 ASIN 功能来完成此任务。

　　4）PPC广告活动影响分析

　　您可以通过提高您的 关键词 排名来监控 PPC 广告如何为您的业务带来更多收入。简而言之，此工具可帮助您确保付费广告对您有利并降低广告成本。

　　SellerApp价格

　　SellerApp 的年度计划提供三种价格计划：

　　专业 - 每月 149 美元

　　商业 - 每月 299 美元

　　

　　企业 - 399 美元

　　4. Helium 10 关键字跟踪器

　　Helium 10 为亚马逊卖家提供了近 20 种工具。这些工具还包括许多 关键词 优化工具，例如 Magnet、Cerebro、Misspellinator 和 Keyword Tracker。本文将重点介绍关键字跟踪器工具。

　　1) 仪表板

　　Helium 10 的 关键词 跟踪工具保持直观的设计和用户友好的界面。因此，您可以轻松跟踪 关键词 并改进您的亚马逊列表页面。

　　2）关键字监控（关键词监控）

　　关键词监控可让您专注于您想要定位的亚马逊利基市场。它在该市场中挖掘出利润丰厚的 关键词，因此您可以专注于提高您的排名。

　　3）跟踪你的竞争对手

　　你需要知道你的竞争对手的表现如何。然后将您的产品性能与其 SEO 策略进行比较。

　　您可以了解您的竞争对手，并将您的产品和 SEO 策略与他们进行比较。

　　4) 数据与分析

　　Helium 10 的 关键词 跟踪功能从您的 关键词 中提取数据并提供您可以访问的报告。包括您的：

　　·关键词排名

　　· 排名变化百分比

　　· 随时间变化的趋势排名

　　· 预计每月搜索量

　　Helium 10 关键字跟踪器价格

　　您可以使用关键字跟踪器免费跟踪两个 ASIN。此外，您还可以以每月 57 美元或每年 570 美元的价格购买该工具。如果您想使用 Hemium 10 中的所有内容，您可以支付 97 美元以上的费用。

　　5. 声纳

　　Sonar 是 Sellics 提供的免费 Amazon 关键词 搜索研究工具。您可以根据商品的 ASIN、语言和其他参数查找和跟踪商品 关键词。

　　1) 关键词搜索

　　您可以通过相似度关键词、反向查找、同义词关键词和跨市场搜索来查找和跟踪关键词。在声纳搜索框中，您将找到：

　　"关键词" 选项类似于 关键词

　　· “扩展词”选项是同义词关键词

　　· 反向查找的“ASIN”选项

　　· 跨市场搜索的“翻译”选项

　　该工具可以为卖家提供来自 6 个国家的亚马逊站点数据，包括

　　·我们

　　·德国

　　·法国

　　·意大利

　　·*敏*感*词*

　　·英国

　　使用翻译功能时，您可以选择德语、英语、法语、意大利语和*敏*感*词*语。Sonar 还可以过滤和排除词序，即忽略具有相同词但不同词序的相似 关键词s。

　　2）亚马逊列表创建者（亚马逊列表构建）

　　此工具可以帮助您找到需要改进的产品列表。这包括制作 Amazon 关键词 和获取 关键词 优化建议。具体来说，您可以优化产品标题、产品描述、列出产品要点等。

　　3）Track Keyword Ranking（跟踪关键词排名）

　　使用 Sellics 跟踪 关键词 排名和搜索量，监控无限的 关键词 并运行拆分测试来衡量您的优化如何影响排名。

　　声纳价格

　　您可以免费试用 14 天。该工具的价格基于销量。例如，销售额在 1,000 美元到 60,000 美元之间的卖家可以从三个计划中进行选择：

　　·每月 - $67

　　半年 - 每月 57 美元

　　每年 - 每月 47 美元

　　6.关键词工具

　　该工具可帮助卖家使用亚马逊搜索建议发现出色的 关键词，这意味着当购物者访问亚马逊并使用其搜索功能时，这些搜索者会获得其他搜索者经常使用的搜索建议。这个关键词工具在几秒钟内从亚马逊生成长尾关键词。该工具会将您的*敏*感*词*词放入亚马逊搜索框中，并使用它来生成购物者经常搜索的 关键词。

　　1）亚马逊产品类别

　　您可以按单个亚马逊类别或所有类别进行搜索，以帮助您更具体地搜索 关键词。

　　2) 语言和网站

　　您还可以按语言和站点过滤产品，在搜索框的右侧，您会找到第二个下拉菜单，其中列出了亚马逊平台和相应的语言。因此，您可以使用此功能找到与特定平台（即用户使用的语言）匹配的 关键词。

　　3) 亚马逊关键词搜索量估计

　　该工具的付费版本允许用户使用点击流数据获取 Amazon关键词 上的搜索量数据。该工具声称可以准确估计亚马逊对 关键词 的搜索量。

　　关键字工具价格

　　你可以免费使用这个工具，但它的 Pro 版本有三个价格计划：

　　基本 - 每月 69 美元

　　加 - 每月 79 美元

　　商业 - 每月 159 美元

　　7.科学卖家

　　Scientific Seller 提供免费的亚马逊关键词工具，您可以使用英语、俄语、*敏*感*词*语、中文和希伯来语。据 Scientific Seller 称，使用 关键词 工具的卖家的月收入增加了 10%。

　　1) 亚马逊 关键词 研究

　　科学卖家使用亚马逊的关键词建议和其他高级关键词搜索方法为其用户找到相关的关键词。该工具通常以低竞争或接近零的竞争来挖掘 关键词。

　　2）大量搜索*敏*感*词*词

　　您可以使用批量关键词工具批量查找关键词。科学卖家建议卖家在初始搜索中少用 关键词。

　　3) 亚马逊平台

　　您可以使用此工具从多个平台查找 关键词：

　　·澳大利亚

　　·巴西

　　·加拿大

　　·中国

　　·法国

　　·德国

　　·印度

　　·意大利

　　·日本

　　·墨西哥

　　·荷兰

　　·*敏*感*词*

　　·英国

　　4) 导出数据

　　您可以从 Scientific Seller 数据中导出您的 关键词 数据。此功能仅适用于付费计划。

　　

　　5) 保存搜索

　　科学卖家可让您保存搜索以供以后检索。因此，您可以进行 关键词 搜索并将其保存以供进一步分析或稍后导出。

　　6) 搜索速度

　　该工具抓取并筛选数千个 关键词，然后为用户确定它们的优先级。这种详细而深入的方法使搜索变得异常缓慢。但是搜索速度会根据不同的定价计划而有所不同。价格计划越高，收到结果的速度就越快。

　　科学卖家价格

　　该产品有三种定价计划。但只有拥有 Super Seller 的用户才能访问美国网站以外的 关键词。其他仅限于美国。

　　·基本 - 免费

　　卖家 - 每月 29.99 美元

　　超级卖家 - 每月 49.99 美元

　　八、Kparser

　　Kparser关键词 工具以其独特的算法而闻名。它的独特之处在于它的利润。该算法通常使用畅销卖家的盈利能力分析来决定向中小卖家展示什么关键词。

　　1）Kparser排名

　　Kparser 创建了一种算法来评估卖家 关键词 的质量及其与搜索主题的相关性，并分析搜索转化为销售或页面交互的频率。

　　2) 搜索量

　　根据 Kparser 的说法，他们只使用 关键词 输入亚马逊。为了达到这种性能水平，他们构建了一个检查器来监控和采集关于在亚马逊而不是谷歌上使用的 关键词 买家数量的数据。亚马逊没有提供 关键词 收到的搜索次数的数据。因此，Kparser 开发了先进的算法和预测工具来帮助他们确定 关键词 的搜索量。

　　3) 语言

　　Kparser 搜索支持多种语言。

　　Kparser 价格

　　基本 - 每月 26 美元

　　初始 - 每月 30 美元

　　专业帐户 - 每月 61 美元

　　9. AmazVol

　　AmazVol 旨在寻找、分析和使用可操作的亚马逊关键词。

　　1) 新的 关键词 挖矿

　　该工具承诺帮助用户领先竞争对手一步。因此，它会搜索并找到数千个相关的 关键词 来帮助他们对产品进行排名。

　　2) 相关关键词 建议

　　除了为卖家提供关键词搜索量，AmazVol还提供了关键词推荐工具，帮助卖家找到更相关的关键词。每个月，该工具都会提供一个相关 关键词 列表，可用于提高或加强卖家的排名。

　　3）多平台覆盖

　　如果您计划向全球受众销售产品并且需要知道您的目标用户在亚马逊搜索中输入了什么关键词，则此功能非常方便。您可以在美国以外的国家/地区找到与站点相关的 关键词：

　　·加拿大

　　·法国

　　·*敏*感*词*

　　·墨西哥

　　·英国

　　·德国

　　·日本

　　·印度

　　·意大利

　　·澳大利亚

　　AmazVol 价格

　　· 每月 - 每月 5.99 美元

　　年度付款 - 每年 59.99 美元

　　10. 词树

　　Word Tree 帮助卖家分析为什么你的竞争对手的产品排名高于你的，以及如何改善这种情况。该工具分别提供四种功能，

　　1）反向ASIN查找

　　反向 ASIN 查找功能可帮助您发现您的受众正在输入亚马逊以查找您的竞争对手的 关键词。除了优化工具包和 关键词 列表之外，此功能还有其他功能，例如

　　·销售速度

　　·人气

　　·相关分数

　　2）亚马逊PPC管理器（亚马逊PPC管理器）

　　WordTree Amazon PPC Manager 只需几分钟即可完成设置。它使用先进的机器学习工具来帮助您管理广告。此功能附带：

　　·优化工具包

　　· ASIN 特定的统计数据

　　·经理销售信息

　　·图表

　　·经理

　　3) 亚马逊排名追踪器

　　此功能可帮助您跟踪产品的 关键词 排名。因此，您将知道您对排名 关键词 的更改和投资是否有效。您将享受此功能的视觉体验，丰富的图形和表格。此功能附带：

　　·优化工具包

　　·关键词列表

　　·排名图

　　·排名趋势

　　4) 关键字索引检查器（关键词 索引检查器）

　　这是 Chrome 上的一个免费工具，可用于检查亚马逊是否已将您的 关键词 编入索引。

　　词树定价

　　· 反向 ASIN 查找定价

　　使用 Word Tree 进行 ASIN 查找最多可以找到十个竞争对手，一份报告的费用为 20 美元。

　　· 亚马逊 PPC 经理定价

　　此功能有四个定价计划和 21 天免费试用期。您可以从以下计划中进行选择：

　　青铜 - 每月 47 美元

　　青铜 - 每月 97 美元

　　黄金 - 每月美元

　　铂金 - 每月 247 美元

　　· 亚马逊排名跟踪器定价

　　Word Tree 的 Amazon Rank Tracker 有四个定价计划。此功能还有 31 天的免费试用期。

　　青铜 - 每月 19 美元

　　银 - 每月 59 美元

　　黄金 - 每月 119 美元

　　铂金 - 每月 299 美元

　　解决方案:性能优越的轻量级日志收集工具，微软、亚马逊都在用！

　　ELK日志采集系统大家都知道，但是还有一个日志采集系统EFK，想必很多朋友都不知道！这里的F指的是Fluentd，它有类似Logstash的日志采集功能，但是内存占用不到Logstash的十分之一，而且性能优越，非常轻量级。本文将详细介绍Fluentd的使用，主要用于采集SpringBoot应用程序的日志。希望对大家有帮助！

　　Fluentd 简介

　　Fluentd 是一个开源的日志采集功能，致力于为用户构建统一的日志采集层，可以与 Elasticsearch 和 Kibana 一起构建 EFK 日志采集系统。什么是统一日志采集层？看看下面的图片就可以看得一清二楚了！

　　从 Fluentd 官网安装

　　ELK日志采集系统的搭建在中已经介绍过了，这里不再介绍Elasticsearch和Kibana的安装，而是Docker环境下Fluentd的安装。

　　docker pull fluent/fluentd:v1.10<br />

　　<br />  @type  forward<br />  @id    input1<br />  @label @mainstream<br />  port  24224<br /><br /><br /><br />  @type stdout<br /><br /><br /><br />  <br />    @type file<br />    @id   output_docker1<br />    path         /fluentd/log/docker.*.log<br />    symlink_path /fluentd/log/docker.log<br />    append       true<br />    time_slice_format %Y%m%d<br />    time_slice_wait   1m<br />    time_format       %Y%m%dT%H%M%S%z<br />  <br />  <br />    @type file<br />    @id   output1<br />    path         /fluentd/log/data.*.log<br />    symlink_path /fluentd/log/data.log<br />    append       true<br />    time_slice_format %Y%m%d<br />    time_slice_wait   10m<br />    time_format       %Y%m%dT%H%M%S%z<br />  <br /><br />

　　docker run -p 24221:24221 -p 24222:24222 -p 24223:24223 -p 24224:24224 --name efk-fluentd \<br />-v /mydata/fluentd/log:/fluentd/log \<br />-v /mydata/fluentd/fluent.conf:/fluentd/etc/fluent.conf \<br />-d fluent/fluentd:v1.10<br />

　　chmod 777 /mydata/fluentd/log/<br />

　　docker exec -it --user root efk-fluentd /bin/sh<br />

　　fluent-gem install fluent-plugin-elasticsearch<br />

　　version: '3'<br />services:<br />  elasticsearch:<br />    image: elasticsearch:6.4.0<br />    container_name: efk-elasticsearch<br />    user: root<br />    environment:<br />      - "cluster.name=elasticsearch" #设置集群名称为elasticsearch<br />      - "discovery.type=single-node" #以单一节点模式启动<br />      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" #设置使用jvm内存大小<br />      - TZ=Asia/Shanghai<br />    volumes:<br />      - /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins #插件文件挂载<br />      - /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data #数据文件挂载<br />    ports:<br />      - 9200:9200<br />      - 9300:9300<br />  kibana:<br />    image: kibana:6.4.0<br />    container_name: efk-kibana<br />    links:<br />      - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务<br />    depends_on:<br />      - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动<br />    environment:<br />      - "elasticsearch.hosts=http://es:9200" #设置访问elasticsearch的地址<br />      - TZ=Asia/Shanghai<br />    ports:<br />      - 5601:5601<br />  fluentd:<br />    image: fluent/fluentd:v1.10<br />    container_name: efk-fluentd<br />    user: root<br />    environment:<br />      - TZ=Asia/Shanghai<br />    volumes:<br />      - /mydata/fluentd/log:/fluentd/log<br />      - /mydata/fluentd/fluent.conf:/fluentd/etc/fluent.conf<br />    depends_on:<br />      - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动<br />    links:<br />      - elasticsearch:es #可以用es这个域名访问elasticsearch服务<br />    ports:<br />      - 24221:24221<br />      - 24222:24222<br />      - 24223:24223<br />      - 24224:24224<br />

　　Fluentd 配置细节

　　接下来介绍一下如何配置Fluentd的配置文件，先发布完整的配置，然后再详细讲解一些配置点。

　　完全配置

　　<br />  @type  tcp<br />  @id    debug-input<br />  port  24221<br />  tag debug<br />  <br /> @type json<br />  <br /><br /><br /><br />  @type  tcp<br />  @id    error-input<br />  port  24222<br />  tag error<br />  <br /> @type json<br />  <br /><br /><br /><br />  @type  tcp<br />  @id    business-input<br />  port  24223<br />  tag business<br />  <br /> @type json<br />  <br /><br /><br /><br />  @type  tcp<br />  @id    record-input<br />  port  24224<br />  tag record<br />  <br /> @type json<br />  <br /><br /><br /><br />  @type parser<br />  key_name message<br />  reserve_data true<br />  remove_key_name_field true<br />  <br />    @type json<br />  <br /><br /><br /><br />  @type stdout<br />  output_type json<br /><br /><br /><br />  @type elasticsearch<br />  host 192.168.3.101<br />  port 9200<br />  type_name docker<br />  logstash_format true<br />  logstash_prefix docker-${tag}-logs<br />  logstash_dateformat %Y-%m-%d<br />  flush_interval 5s<br />  include_tag_key true<br /><br />

　　配置点分析

　　定义日志采集的来源，可以是tcp、udp、tail（文件）、forward（tcp+udp）、http等。

　　这里我们从tcp请求中采集日志，端口为24221，标签设置为debug。

　　<br />  @type  tcp<br />  @id    debug-input<br />  port  24221<br />  tag debug<br />  <br /> @type json<br />  <br /><br />

　　定义如何解析原创数据并将日志转换为 JSON。

　　例如，我们可以将调试日志转换为 JSON 并进行如下配置。

　　<br />  @type  tcp<br />  @id    debug-input<br />  port  24221<br />  tag debug<br />  <br /> @type json<br />  <br /><br />

　　可以对采集到的日志进行一系列处理，例如将日志打印到控制台或解析日志。

　　

　　将所有日志打印到控制台的配置：

　　<br />  @type stdout<br /><br />

　　对于tag为记录源的日志，我们将message属性转换为JSON格式。如果未转换，则消息属性将是一个字符串。

　　<br />  @type parser<br />  key_name message<br />  reserve_data true<br />  remove_key_name_field true<br />  <br />    @type json<br />  <br /><br />

　　定义采集到的日志最终输出到哪里，可以输出到stdout（console）、file、elasticsearch、mongo等。

　　这里我们使用elasticsearch来存储日志信息。logstash_format、logstash_prefix、logstash_dateformat主要用于控制日志索引名的生成。目前配置的生成调试日志的索引格式是docker-debug-logs-2020-06-03，flush_interval用来控制日志输出到elasticsearch的时间间隔。

　　<br />  @type elasticsearch<br />  host 192.168.3.101<br />  port 9200<br />  type_name docker<br />  logstash_format true<br />  logstash_prefix docker-${tag}-logs<br />  logstash_dateformat %Y-%m-%d<br />  flush_interval 5s<br />  include_tag_key true<br /><br />

　　替换配置文件

　　替换原来的/mydata/fluentd/fluent.conf配置文件，然后重启服务，我们的Fluentd服务就可以开始采集日志了。

　　docekr restart efk-fluentd<br />

　　与 SpringBoot 一起使用

　　其实Fluentd的日志采集原理和Logstash是一样的。它通过tcp端口采集日志，所以我们只需要将logback配置文件中原来的Logstash日志采集地址端口改为Fluentd的。

　　<br /><br />    ${LOG_STASH_HOST}:24221<br /><br /><br /><br /><br />    ${LOG_STASH_HOST}:24222<br /><br /><br /><br /><br />    ${LOG_STASH_HOST}:24223<br /><br /><br /><br /><br />    ${LOG_STASH_HOST}:24224<br /><br />

　　logstash:<br />  host: localhost<br />

　　在 Kibana 中查看日志

　　至此，我们的EFK日志采集系统就完成了，只需要在Kibana中使用即可。

　　Logstash 与 Fluentd

　　接下来，我们来比较一下这两种日志采集工具的各个方面。

　　LogstashFluentd 的比较

　　内存使用情况

　　开始1G左右

　　开始约60M

　　CPU使用率

　　更高

　　

　　降低

　　插件支持

　　富有的

　　富有的

　　一般日志解析

　　支持grok（基于正则表达式）解析

　　支持正则表达式解析

　　特定的日志类型

　　支持JSON等主流格式

　　支持JSON等主流格式

　　数据过滤

　　支持

　　支持

　　数据缓冲区发送

　　插件支持

　　插件支持

　　操作环境

　　JRuby实现，依赖JVM环境

　　CRuby，C实现，依赖Ruby环境

　　线程支持

　　支持多线程

　　多线程受 GIL 限制

　　参考

　　官方文档：

　　项目源码地址