Log-Analyse Kapitel 5: Logs kombinieren mit grep, sed, awk, sort, uniq & cut

Sep. 25, 2025 | Loganalyse

In den bisherigen Kapiteln hast du gelernt, Logs mit grep zu filtern, mit sed zu bereinigen und mit awk auszuwerten.
Die wahre Stärke zeigt sich, wenn man diese Werkzeuge miteinander kombiniert – in Pipelines.
So lassen sich Logs mit einem einzigen Befehl filtern, transformieren und analysieren.

🔹 grep + awk → Vorfiltern & Auswerten

Nur Fehlerzugriffe aus einem Apache-Log zählen:

grep " 404 " access.log | awk '{print $1}' | sort | uniq -c | sort -nr | head

👉 grep filtert 404-Fehler → awk extrahiert IPs → sort | uniq -c zählt → sort -nr sortiert.

🔹 sed + awk → Bereinigen & Summieren

CSV mit Komma als Dezimaltrenner:

Artikel;Preis
Apfel;1,20
Banane;0,80
Kirsche;2,50

sed '1d; s/,/./g' sales.csv | awk -F';' '{sum+=$2} END {print "Summe:", sum}'

👉 sed löscht Kopfzeile & ersetzt Komma → awk summiert Preise.

🔹 cut + sort + uniq → Felder extrahieren & zählen

SSH-Logins aus auth.log:

grep "Accepted" auth.log | cut -d' ' -f9 | sort | uniq -c | sort -nr

👉 cut holt den Usernamen (9. Feld), uniq -c zählt.

🔹 tr + awk → Zeichen umwandeln & analysieren

Userliste mit Kommas trennen:

Alice,Bob,Charlie,Alice
cat users.txt | tr ',' '\n' | sort | uniq -c

Ausgabe:

2 Alice
1 Bob
1 Charlie

👉 tr macht aus Kommas Zeilen → sort | uniq -c zählt.

🔹 Komplettbeispiel: Fehler pro Stunde im Apache-Log

grep " 500 " access.log \
| awk -F: '{print $2":00"}' \
| sort | uniq -c | sort -nr

Ausgabe:

15 14:00
 7 13:00
 3 12:00

👉 grep filtert 500er-Fehler → awk extrahiert Stunde → sort | uniq -c zählt.

🔹 Komplettbeispiel: Top-IPs, die Fehler erzeugen

grep " 404 " access.log \
| awk '{print $1}' \
| sort | uniq -c | sort -nr | head

Ausgabe:

25 203.0.113.42
10 192.168.1.10
 5 10.0.0.5

👉 Damit erkennst du sofort, wer deine Seite „kaputtklickt“.

🔹 Übungen

1. Top-User aus auth.log

  • Finde heraus, welcher User die meisten erfolgreichen SSH-Logins hatte.

2. Fehler pro Stunde

  • Zähle, wie viele 404-Fehler in jeder Stunde vorkamen.

3. Durchschnittliche Größe nur erfolgreicher Zugriffe

  • Filtere Statuscode 200, extrahiere $10 (Größe), berechne Durchschnitt mit awk.

✅ Zusammenfassung

  • grep: Vorfilterung nach Mustern.
  • sed: Bereinigung & Formatänderung.
  • awk: Spaltenweise Analyse & Summen/Durchschnitt.
  • cut: Felder extrahieren.
  • sort + uniq: Häufigkeiten berechnen.
  • tr: Zeichenumwandlungen.

👉 Zusammen ergeben sie ein flexibles Schweizer Taschenmesser für Log-Analysen.

Im nächsten Kapitel (6) machen wir ein Praxisprojekt mit Apache-/Nginx-Access-Logs: Wir erstellen eine komplette Analyse, die die wichtigsten Fragen beantwortet (Top-IPs, häufigste Seiten, Fehlerübersicht)

 

📚 Inhaltsverzeichnis

👉 Log-Analyse Kapitel 1: Logs im Terminal lesen – cat, less, tail & grep
👉 Log-Analyse Kapitel 2: Filtern mit grep und regulären Ausdrücken
👉 Log-Analyse Kapitel 3: Logs bereinigen mit sed – inkl. Mehrdatei-Änderungen
👉 Log-Analyse Kapitel 4: Logs analysieren mit awk
👉 Log-Analyse Kapitel 5: Logs kombinieren mit grep, sed, awk, sort, uniq & cut
👉 Log-Analyse Kapitel 6: Praxisprojekt – Apache-/Nginx-Access-Logs analysieren
👉 Log-Analyse Kapitel 7: Praxisprojekt – Systemlogs analysieren (auth.log & journalctl)

⭐ Bonus-Kapitel

👉 Log-Analyse Kapitel 8 (Bonus): Eigene Auswertungs-Skripte für Logs schreiben
👉 Log-Analyse Kapitel 9 (Bonus): Logs visualisieren mit CSV & gnuplot