Filebeat 是一个轻量级的日志收集器，用于将日志数据从多个源发送到如 Elasticsearch 或 Logstash 等后端存储。当处理大文件时，Filebeat 使用了一种称为 “spooling” 的机制来确保文件被正确地读取和处理。
以下是 Filebeat 处理大文件的一些建议：
设置 filebeat.inputs 配置项中的 ignore_older 参数，以便 Filebeat 只处理最近的大文件。例如，如果你只想处理过去 24 小时内的大文件，可以设置 ignore_older: 24h。
使用 processors 配置项添加一个 drop_fields 处理器，以删除不需要的字段，从而减少内存使用。例如：
processors:
drop_fields:
fields: ["field1", "field2"]
如果你的日志文件非常大，可以考虑将它们分割成较小的文件。这样可以提高 Filebeat 处理文件的效率。你可以使用 logrotate 工具或其他日志分割工具来实现这一点。
根据你的需求调整 Filebeat 的内存限制。你可以在 filebeat.yml 配置文件中设置 queue.mem.events 和 queue.mem.flush.min_events 参数，以便根据你的系统资源调整 Filebeat 的内存使用。
如果你的系统资源有限，可以考虑使用 Filebeat 的批量处理功能。通过设置 queue.type 为 memory 或 kafka，Filebeat 可以将事件累积到一个批次中，然后一次性发送到后端存储。这可以减少网络开销和提高吞吐量。
监控 Filebeat 的性能指标，以便及时发现并解决潜在的性能问题。你可以使用 Filebeat 的内置监控功能，或者将其集成到 Prometheus 等监控系统中。
总之，处理大文件时，需要关注 Filebeat 的内存使用、性能和配置。通过调整相关参数和优化配置，可以确保 Filebeat 在处理大文件时保持高效和稳定。