किबाना - त्वरित गाइड

Kibana एक ओपन सोर्स ब्राउज़र आधारित विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जिसका उपयोग मुख्य रूप से लाइन ग्राफ, बार ग्राफ, पाई चार्ट, हीट मैप्स, रीजन मैप्स, कोऑर्डिनेट मैप्स, गेज, गोल, टाइमलाइन आदि के रूप में बड़ी मात्रा में लॉग का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। विज़ुअलाइज़ेशन इसे आसान बनाता है। इनपुट स्रोत की त्रुटियों या अन्य महत्वपूर्ण घटनाओं के रुझानों में बदलाव का अनुमान लगाना या देखना। किबाना एलियस्टिक्स और लॉगस्टैश के साथ मिलकर काम करता है जो एक साथ तथाकथित रूप बनाता है। ELK ढेर।

ईएलके स्टैक क्या है?

ELK एलिस्टिक्स, लॉगस्टैश और किबाना के लिए खड़ा है। ELKलॉग विश्लेषण के लिए दुनिया भर में उपयोग किए जाने वाले लोकप्रिय लॉग प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म में से एक है। ELK स्टैक में, लॉगस्टैश लॉगिंग डेटा या अन्य घटनाओं को विभिन्न इनपुट स्रोतों से निकालता है। यह ईवेंट को संसाधित करता है और बाद में उन्हें एलेस्टिक्स खोज में संग्रहीत करता है।

Kibana एक विज़ुअलाइज़ेशन टूल है, जो एलिस्टिक्स खोज से लॉग तक पहुँचता है और लाइन ग्राफ, बार ग्राफ, पाई चार्ट आदि के रूप में उपयोगकर्ता को प्रदर्शित करने में सक्षम है।

ईएलके स्टैक का मूल प्रवाह यहाँ चित्र में दिखाया गया है -

लॉगस्टैश उन सभी दूरस्थ स्रोतों से डेटा एकत्र करने के लिए ज़िम्मेदार है, जहाँ लॉग दाखिल किए जाते हैं और एलीस्टेसर्च के लिए उसी को धक्का देते हैं।

एलियस्टिक्स खोज एक डेटाबेस के रूप में कार्य करता है, जहां डेटा एकत्र किया जाता है और किबाना नीचे से दिखाए गए अनुसार बारग्राफ, पाई चार्ट, हीट मैप्स के रूप में उपयोगकर्ता को डेटा का प्रतिनिधित्व करने के लिए एलीस्टेकर्च से डेटा का उपयोग करता है -

यह वास्तविक समय के आधार पर डेटा दिखाता है, उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ता के लिए दिन के अनुसार या प्रति घंटा। Kibana UI उपयोगकर्ता के अनुकूल है और शुरुआती के लिए समझना बहुत आसान है।

किबाना की विशेषताएं

Kibana अपने उपयोगकर्ताओं को निम्नलिखित सुविधाएँ प्रदान करता है -

VISUALIZATION

किबाना में आसान तरीके से डेटा की कल्पना करने के कई तरीके हैं। इनमें से कुछ जो आमतौर पर उपयोग किए जाते हैं वे हैं ऊर्ध्वाधर बार चार्ट, क्षैतिज बार चार्ट, पाई चार्ट, लाइन ग्राफ, हीट मैप आदि।

डैशबोर्ड

जब हमारे पास विज़ुअलाइज़ेशन तैयार है, तो उन सभी को एक बोर्ड पर रखा जा सकता है - डैशबोर्ड। अलग-अलग वर्गों का एक साथ अवलोकन करना आपको एक स्पष्ट समग्र विचार देता है कि वास्तव में क्या हो रहा है।

देव उपकरण

आप देव उपकरणों का उपयोग करके अपने अनुक्रमित के साथ काम कर सकते हैं। शुरुआती देव उपकरणों से डमी इंडेक्स जोड़ सकते हैं और विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए डेटा को हटा सकते हैं, अपडेट कर सकते हैं और इंडेक्स का उपयोग कर सकते हैं।

रिपोर्टों

विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड के रूप में सभी डेटा को रिपोर्ट (CSV प्रारूप) में परिवर्तित किया जा सकता है, कोड में या URL के रूप में दूसरों के साथ साझा किया जा सकता है।

फ़िल्टर और खोज क्वेरी

आप डैशबोर्ड या विज़ुअलाइज़ेशन टूल से किसी विशेष इनपुट के लिए आवश्यक विवरण प्राप्त करने के लिए फ़िल्टर और खोज क्वेरी का उपयोग कर सकते हैं।

प्लग-इन

आप किबाना में कुछ नए विज़ुअलाइज़ेशन या अन्य UI जोड़ के लिए थर्ड पार्टी प्लगइन्स जोड़ सकते हैं।

समन्वय और क्षेत्र मानचित्र

किबाना में एक समन्वय और क्षेत्र का नक्शा भौगोलिक मानचित्र पर दृश्य को दिखाने में मदद करता है जो डेटा का यथार्थवादी दृश्य देता है।

Timelion

टाइमेलियन, जिसे भी कहा जाता है timelineअभी तक एक और विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो मुख्य रूप से समय आधारित डेटा विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है। समयरेखा के साथ काम करने के लिए, हमें सरल अभिव्यक्ति भाषा का उपयोग करने की आवश्यकता है जो हमें सूचकांक से जुड़ने में मदद करती है और परिणाम प्राप्त करने के लिए डेटा पर गणना भी करती है। यह सप्ताह, महीने आदि के संदर्भ में पिछले चक्र के आंकड़ों की तुलना में अधिक मदद करता है।

कैनवास

कैनवास अभी तक किबाना में एक और शक्तिशाली विशेषता है। कैनवास विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके, आप अपने डेटा को अलग-अलग रंग संयोजनों, आकृतियों, ग्रंथों में प्रदर्शित कर सकते हैं, कई पृष्ठों को मूल रूप से वर्कपैड कहा जाता है।

किबना के फायदे

किबाना अपने उपयोगकर्ताओं को निम्नलिखित लाभ प्रदान करता है -

  • मुख्य रूप से लाइन ग्राफ, बार ग्राफ, पाई चार्ट, ऊष्मा चार्ट आदि के रूप में बड़ी मात्रा में लॉग का विश्लेषण करने के लिए खुला स्रोत ब्राउज़र आधारित विज़ुअलाइज़ेशन टूल शामिल है।

  • शुरुआती लोगों को समझने के लिए सरल और आसान।

  • रिपोर्ट में विज़ुअलाइज़ेशन और डैशबोर्ड के रूपांतरण में आसानी।

  • कैनवास दृश्य एक आसान तरीके से जटिल डेटा का विश्लेषण करने में मदद करता है।

  • किबाना में टाइमलाइन विज़ुअलाइज़ेशन प्रदर्शन को बेहतर समझने के लिए डेटा की तुलना पीछे की ओर करने में मदद करता है।

किबना के नुकसान

  • संस्करण बेमेल होने पर किबाना में प्लगइन्स को जोड़ना बहुत थकाऊ हो सकता है।

  • जब आप पुराने संस्करण से नए में अपग्रेड करना चाहते हैं, तो आपको समस्याओं का सामना करना पड़ता है।

Kibana के साथ काम करना शुरू करने के लिए हमें Logstash, Elasticsearch और Kibana स्थापित करने की आवश्यकता है। इस अध्याय में, हम यहां ईएलके स्टैक की स्थापना को समझने की कोशिश करेंगे।

हम निम्नलिखित स्थापनाओं की चर्चा यहाँ करेंगे -

  • एलिटिक्स खोज स्थापना
  • लॉगस्टैश इंस्टॉलेशन
  • किबना संस्थापन

एलिटिक्स खोज स्थापना

हमारे पुस्तकालय में एलिस्टिक्स खोज पर एक विस्तृत दस्तावेज मौजूद है। आप एलेस्टिक्स की स्थापना के लिए यहां देख सकते हैं । आपको Elasticsearch स्थापित करने के लिए ट्यूटोरियल में वर्णित चरणों का पालन करना होगा।

एक बार स्थापना के साथ किया जाता है, इस प्रकार इलास्टिसर्च सर्वर शुरू करें -

चरण 1

For Windows

> cd kibanaproject/elasticsearch-6.5.4/elasticsearch-6.5.4/bin
> elasticsearch

कृपया विंडोज़ उपयोगकर्ता के लिए ध्यान दें, JAVA_HOME चर को जावा jdk पथ पर सेट किया जाना है।

For Linux

$ cd kibanaproject/elasticsearch-6.5.4/elasticsearch-6.5.4/bin $ elasticsearch

इलास्टिक्सखोज के लिए डिफ़ॉल्ट पोर्ट 9200 है। एक बार हो जाने के बाद, आप इलास्टिक्सखोज को पोर्ट 9200 पर स्थानीयहोस्ट पर देख सकते हैं http://localhost:9200/as नीचे दिखाया गया है -

लॉगस्टैश इंस्टॉलेशन

Logstash स्थापना के लिए, इस का पालन elasticsearch स्थापना जो पहले से ही हमारे पुस्तकालय में विद्यमान है।

किबना संस्थापन

आधिकारिक किबना साइट पर जाएं -https://www.elastic.co/products/kibana

शीर्ष दाएं कोने पर डाउनलोड लिंक पर क्लिक करें और यह निम्नानुसार स्क्रीन प्रदर्शित करेगा -

किबाना के डाउनलोड बटन पर क्लिक करें। कृपया ध्यान दें कि किबाना के साथ हमें 64 बिट मशीन की जरूरत है और यह 32 बिट के साथ काम नहीं करेगा।

इस ट्यूटोरियल में, हम Kibana संस्करण 6 का उपयोग करने जा रहे हैं। डाउनलोड का विकल्प विंडोज, मैक और लिनक्स के लिए उपलब्ध है। आप अपनी पसंद के अनुसार डाउनलोड कर सकते हैं।

एक फ़ोल्डर बनाएं और किबाना के लिए टार / ज़िप डाउनलोड को अनपैक करें। हम elasticsearch में अपलोड किए गए नमूना डेटा के साथ काम करने जा रहे हैं। इस प्रकार, अब हम देखते हैं कि इलास्टिसर्च और किबाना कैसे शुरू करें। इसके लिए, उस फ़ोल्डर पर जाएं जहां किबाना अनपैक्ड है।

For Windows

> cd kibanaproject/kibana-6.5.4/kibana-6.5.4/bin
> kibana

For Linux

$ cd kibanaproject/kibana-6.5.4/kibana-6.5.4/bin $ kibana

एक बार Kibana शुरू होने के बाद, उपयोगकर्ता निम्नलिखित स्क्रीन देख सकता है -

एक बार जब आप कंसोल में तैयार सिग्नल देखते हैं, तो आप ब्राउज़र का उपयोग करके किबाना खोल सकते हैं http://localhost:5601/। डिफ़ॉल्ट पोर्ट जिस पर किबाना उपलब्ध है, 5601 है।

किबाना का यूजर इंटरफेस यहां दिखाया गया है -

हमारे अगले अध्याय में, हम जानेंगे कि किसाना के यूआई का उपयोग कैसे करें। Kibana UI पर Kibana संस्करण को जानने के लिए, बाईं ओर प्रबंधन टैब पर जाएँ और यह आपको Kibana संस्करण दिखाएगा जो हम वर्तमान में उपयोग कर रहे हैं।

किबाना एक ओपन सोर्स विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जिसका उपयोग मुख्य रूप से लाइन ग्राफ, बार ग्राफ, पाई चार्ट, हीटमैप्स आदि के रूप में लॉग की एक बड़ी मात्रा का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है। किबाना एलियस्टिक्स और लॉगस्टैश के साथ सिंक में काम करता है जो एक साथ तथाकथित रूप बनाता है ELK ढेर।

ELK एलिस्टिक्स, लॉगस्टैश और किबाना के लिए खड़ा है। ELK लॉग विश्लेषण के लिए दुनिया भर में उपयोग किए जाने वाले लोकप्रिय लॉग प्रबंधन प्लेटफ़ॉर्म में से एक है।

ELK स्टैक में -

  • Logstashविभिन्न इनपुट स्रोतों से लॉगिंग डेटा या अन्य घटनाओं को निकालता है। यह ईवेंट को संसाधित करता है और बाद में इसे एलेस्टिक्स में संग्रहीत करता है।

  • Kibana एक विज़ुअलाइज़ेशन टूल है, जो एलिस्टिक्स खोज से लॉग तक पहुँचता है और लाइन ग्राफ, बार ग्राफ, पाई चार्ट आदि के रूप में उपयोगकर्ता को प्रदर्शित करने में सक्षम है।

इस ट्यूटोरियल में, हम किबाना और एलीस्टेक खोज के साथ मिलकर काम करेंगे और विभिन्न रूपों में डेटा की कल्पना करेंगे।

इस अध्याय में, आइए समझते हैं कि एक साथ ELK स्टैक के साथ कैसे काम करें। इसके अलावा, आप यह भी देखेंगे कि कैसे -

  • Logstash से Elasticsearch तक CSV डेटा लोड करें।
  • किबाना में एलेस्टिक्स खोज से सूचकांक का उपयोग करें।

Logstash से Elasticsearch तक CSV डेटा लोड करें

हम Logstash से Elasticsearch का उपयोग करके डेटा अपलोड करने के लिए CSV डेटा का उपयोग करने जा रहे हैं। डेटा विश्लेषण पर काम करने के लिए, हम kaggle.com वेबसाइट से डेटा प्राप्त कर सकते हैं। Kaggle.com साइट पर सभी प्रकार के डेटा अपलोड किए गए हैं और उपयोगकर्ता इसका उपयोग डेटा विश्लेषण पर काम करने के लिए कर सकते हैं।

हमने यहाँ से country.csv डेटा लिया है: https://www.kaggle.com/fernandol/countries-of-the-world। आप csv फ़ाइल डाउनलोड कर सकते हैं और उसका उपयोग कर सकते हैं।

सीएसवी फ़ाइल जो हम उपयोग करने जा रहे हैं, उसमें निम्नलिखित विवरण हैं।

फ़ाइल नाम - countrydata.csv

कॉलम - "देश", "क्षेत्र", "जनसंख्या", "क्षेत्र"

आप डमी सीएसवी फाइल भी बना सकते हैं और उसका उपयोग कर सकते हैं। हम से इस डेटा डंप करने के लिए logstash का उपयोग करेंगे countriesdata.csv elasticsearch करने के लिए।

अपने टर्मिनल में इलास्टिक्स और किबाना शुरू करें और इसे चालू रखें। हमें लॉगस्टैश के लिए कॉन्फिग फाइल बनानी होगी, जिसमें सीएसवी फाइल के कॉलम के बारे में विवरण होगा और अन्य विवरण भी, जैसा कि नीचे दिए गए लॉगस्टैश-कॉन्फिग फाइल में दिखाया गया है -

input {
   file {
      path => "C:/kibanaproject/countriesdata.csv"
      start_position => "beginning"
      sincedb_path => "NUL"
   }
}
filter {
   csv {
      separator => ","
      columns => ["Country","Region","Population","Area"]
   }
   mutate {convert => ["Population", "integer"]}
   mutate {convert => ["Area", "integer"]}
}
output {
   elasticsearch {
      hosts => ["localhost:9200"]
      => "countriesdata-%{+dd.MM.YYYY}"
   }
   stdout {codec => json_lines }
}

कॉन्फ़िगरेशन फ़ाइल में, हमने 3 घटक बनाए हैं -

इनपुट

हमें इनपुट फ़ाइल का पथ निर्दिष्ट करना होगा जो हमारे मामले में एक सीएसवी फ़ाइल है। जिस पथ पर csv फ़ाइल संग्रहीत है वह पथ फ़ील्ड को दिया गया है।

फ़िल्टर

हमारे पास प्रयोग किए जाने वाले विभाजक के साथ सीएसवी घटक होगा जो हमारे मामले में अल्पविराम है, और हमारी सीएसवी फ़ाइल के लिए उपलब्ध कॉलम भी। जैसा कि लॉगस्टैश स्ट्रिंग के रूप में आने वाले सभी डेटा को मानता है, अगर हम चाहते हैं कि किसी भी कॉलम को पूर्णांक के रूप में इस्तेमाल किया जाए, तो फ्लोट को ऊपर दिखाए गए अनुसार म्यूट का उपयोग करके निर्दिष्ट करना होगा।

उत्पादन

आउटपुट के लिए, हमें यह निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है कि हमें डेटा कहाँ रखना है। यहाँ, हमारे मामले में हम elasticsearch का उपयोग कर रहे हैं। इलास्टिसर्च को दिए जाने वाले डेटा को होस्ट करना है जहां यह चल रहा है, हमने इसे लोकलहोस्ट के रूप में उल्लेख किया है। अगला क्षेत्र इंडेक्स है जिसे हमने देशों के रूप में नाम दिया है -Currentdate। एलिजाबेथ में डेटा अपडेट होने के बाद हमें किबाना में उसी इंडेक्स का उपयोग करना होगा।

उपर्युक्त विन्यास फाइल को logstash_countries.config के रूप में सहेजें । ध्यान दें कि हमें अगले चरण में लॉगस्टैश कमांड को इस कॉन्फिग का रास्ता देना होगा।

सीएसवी फ़ाइल से डेटा को इलास्टिक्स खोज में लोड करने के लिए, हमें इलास्टिसर्च सर्वर शुरू करना होगा -

अब, भागो http://localhost:9200 ब्राउज़र में पुष्टि करने के लिए कि क्या इलास्टिसर्च सफलतापूर्वक चल रहा है।

हमारे पास एलेस्टिक्स खोज चल रही है। अब उस पथ पर जाएं जहां लॉगस्टैश स्थापित है और डेटा को इलास्टिसर्च पर अपलोड करने के लिए कमांड का पालन करें।

> logstash -f logstash_countries.conf

उपरोक्त स्क्रीन CSV फ़ाइल से एलिस्टिक्स खोज के लिए डेटा लोडिंग दिखाती है। यह जानने के लिए कि क्या हमारे पास इलास्टिसर्च में बनाया गया सूचकांक है, हम इसे निम्न प्रकार से देख सकते हैं -

जैसा कि ऊपर दिखाया गया है, हम countrydata-28.12.2018 इंडेक्स को देख सकते हैं।

सूचकांक का विवरण - देश -२ the.१२.२०१ - इस प्रकार है -

ध्यान दें कि जब लॉगस्टैश से इलास्टिक्सर्च में डेटा अपलोड किया जाता है, तो संपत्तियों के साथ मैपिंग विवरण बनाया जाता है।

किबाना में इलास्टिसर्च से डेटा का उपयोग करें

वर्तमान में, हम Kibana लोकलहोस्ट पर चल रहे हैं, पोर्ट 5601 - http://localhost:5601। Kibana का UI यहाँ दिखाया गया है -

ध्यान दें कि हमारे पास पहले से ही किबाना एलियस्टिक्स खोज से जुड़ी हुई है और हमें देखने में सक्षम होना चाहिए index :countries-28.12.2018 किबना के अंदर।

Kibana UI में, बाईं ओर प्रबंधन मेनू विकल्प पर क्लिक करें -

अब, सूचकांक प्रबंधन पर क्लिक करें -

Elasticsearch में मौजूद सूचकांक सूचकांक प्रबंधन में प्रदर्शित किए जाते हैं। जिस सूचकांक का हम किबाना में उपयोग करने जा रहे हैं, वह देशदत्ता -28.12.2018 है।

इस प्रकार, जैसा कि हमारे पास पहले से ही किबाना में इलास्टिक्स खोज सूचकांक है, आगे समझेंगे कि पाई चार्ट, बार ग्राफ, लाइन चार्ट आदि के रूप में डेटा की कल्पना करने के लिए किबाना में सूचकांक का उपयोग कैसे करें।

हमने देखा है कि लॉगस्टैश से इलास्टिक्सर्च में डेटा कैसे अपलोड किया जाता है। हम यहां logstash और elasticsearch का उपयोग करके डेटा अपलोड करेंगे। लेकिन उस डेटा के बारे में जिसमें तारीख, देशांतर और अक्षांश हैं जिनका हमें उपयोग करने की आवश्यकता है, हम आगामी अध्यायों में सीखेंगे। हम यह भी देखेंगे कि अगर हमारे पास CSV फ़ाइल नहीं है, तो सीधे किबाना में डेटा कैसे अपलोड किया जाए।

इस अध्याय में, हम निम्नलिखित विषयों को शामिल करेंगे -

  • एलिस्टिक्स खोज में लॉगस्टैश अपलोड डेटा होने की तिथि, देशांतर और अक्षांश क्षेत्रों का उपयोग करना
  • बल्क डेटा अपलोड करने के लिए देव टूल्स का उपयोग करना

एलिस्टिक्स खोज में फ़ील्ड वाले डेटा के लिए लॉगस्टैश अपलोड का उपयोग करना

हम सीएसवी प्रारूप के रूप में डेटा का उपयोग करने जा रहे हैं और कागले डॉट कॉम से लिया गया है जो डेटा के साथ काम करता है जिसे आप विश्लेषण के लिए उपयोग कर सकते हैं।

यहां उपयोग की जाने वाली डेटा होम मेडिकल साइट Kaggle.com से ली गई है।

CSV फ़ाइल के लिए निम्नलिखित क्षेत्र उपलब्ध हैं -

["Visit_Status","Time_Delay","City","City_id","Patient_Age","Zipcode","Latitude","Longitude",
"Pathology","Visiting_Date","Id_type","Id_personal","Number_Home_Visits","Is_Patient_Minor","Geo_point"]

Home_visits.csv इस प्रकार है -

लॉगस्टैश के साथ प्रयोग करने के लिए निम्नलिखित फ़ाइल है -

input {
   file {
      path => "C:/kibanaproject/home_visits.csv"
      start_position => "beginning"
      sincedb_path => "NUL"
   }
}
filter {
   csv {
      separator => ","
      columns =>
      ["Visit_Status","Time_Delay","City","City_id","Patient_Age",
      "Zipcode","Latitude","Longitude","Pathology","Visiting_Date",
      "Id_type","Id_personal","Number_Home_Visits","Is_Patient_Minor","Geo_point"]
   }
   date {
      match => ["Visiting_Date","dd-MM-YYYY HH:mm"]
      target => "Visiting_Date"
   }
   mutate {convert => ["Number_Home_Visits", "integer"]}
   mutate {convert => ["City_id", "integer"]}
   mutate {convert => ["Id_personal", "integer"]}
   mutate {convert => ["Id_type", "integer"]}
   mutate {convert => ["Zipcode", "integer"]}
   mutate {convert => ["Patient_Age", "integer"]}
   mutate {
      convert => { "Longitude" => "float" }
      convert => { "Latitude" => "float" }
   }
   mutate {
      rename => {
         "Longitude" => "[location][lon]"
         "Latitude" => "[location][lat]"
      }
   }
}
output {
   elasticsearch {
      hosts => ["localhost:9200"]
      index => "medicalvisits-%{+dd.MM.YYYY}"
   }
   stdout {codec => json_lines }
}

डिफ़ॉल्ट रूप से, लॉगस्टैश सब कुछ इलास्टिक्स खोज में स्ट्रिंग के रूप में अपलोड करने पर विचार करता है। अपनी CSV फ़ाइल को डेट फ़ील्ड में शामिल करें जो आपको तिथि प्रारूप प्राप्त करने के लिए करने की आवश्यकता है।

For date field −

date {
   match => ["Visiting_Date","dd-MM-YYYY HH:mm"]
   target => "Visiting_Date"
}

भू स्थान के मामले में, इलास्टिक्स खोज को उसी तरह समझा जाता है -

"location": {
   "lat":41.565505000000044,
   "lon": 2.2349995750000695
}

इसलिए हमें यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि हमारे पास लॉरिट्यूड और लेटिट्यूड है, प्रारूप में इलास्टिक्स की जरूरत है। इसलिए पहले हमें देशांतर और अक्षांश को तैरने के लिए बदलना होगा और बाद में इसका नाम बदल देना चाहिए ताकि यह भाग के रूप में उपलब्ध होlocation json ऑब्जेक्ट के साथ lat तथा lon। उसी के लिए कोड यहाँ दिखाया गया है -

mutate {
      convert => { "Longitude" => "float" }
      convert => { "Latitude" => "float" }
   }
mutate {
   rename => {
      "Longitude" => "[location][lon]"
      "Latitude" => "[location][lat]"
   }
}

फ़ील्ड को पूर्णांक में परिवर्तित करने के लिए, निम्नलिखित कोड का उपयोग करें -

mutate {convert => ["Number_Home_Visits", "integer"]}
mutate {convert => ["City_id", "integer"]}
mutate {convert => ["Id_personal", "integer"]}
mutate {convert => ["Id_type", "integer"]}
mutate {convert => ["Zipcode", "integer"]}
mutate {convert => ["Patient_Age", "integer"]}

एक बार फ़ील्ड्स का ध्यान रखने के बाद, इलास्टिक्स में डेटा अपलोड करने के लिए निम्न कमांड चलाएँ -

  • लॉगस्टैश बिन डायरेक्टरी के अंदर जाएं और निम्न कमांड चलाएँ।
logstash -f logstash_homevisists.conf
  • एक बार जब आप नीचे दिखाए गए अनुसार इलास्टिसर्च में लॉगस्टैश गोपनीय फ़ाइल में उल्लिखित सूचकांक को देखना चाहिए -

अब हम अपलोड किए गए इंडेक्स के ऊपर इंडेक्स पैटर्न बना सकते हैं और विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए इसका आगे उपयोग कर सकते हैं।

Bulk Data Upload करने के लिए Dev Tools का उपयोग करना

हम Kibana UI से Dev Tools का उपयोग करने जा रहे हैं। देव टूल एलस्टैटशेक में डेटा अपलोड करने में मददगार है, बिना लॉगस्टैश का उपयोग किए। हम देव उपकरण का उपयोग करके किबाना में जो डेटा चाहते हैं, उसे पोस्ट, डाल, हटा सकते हैं।

इस खंड में, हम किबाना में ही नमूना डेटा लोड करने का प्रयास करेंगे। हम इसका उपयोग नमूना डेटा के साथ अभ्यास करने और किबाना की अच्छी समझ प्राप्त करने के लिए किबाना सुविधाओं के साथ खेलने के लिए कर सकते हैं।

आइए हम निम्नलिखित url से json डेटा लेते हैं और Kibana में समान अपलोड करते हैं। इसी तरह, आप किबाना के अंदर लोड किए जाने वाले किसी भी सैंपल के लिए जांस डेटा की कोशिश कर सकते हैं।

इससे पहले कि हम नमूना डेटा अपलोड करना शुरू करें, हमें इंडेक्स के साथ जोंस डेटा का उपयोग करना होगा। जब हम इसे लॉगस्टैश का उपयोग करके अपलोड करते हैं, तो लॉगस्टैश इंडेक्स को जोड़ने के लिए ध्यान रखता है और उपयोगकर्ता को उन इंडेक्स के बारे में परेशान करने की आवश्यकता नहीं होती है जो कि इलास्टिसर्च द्वारा आवश्यक हैं।

सामान्य Json डेटा

[
   {"type":"act","line_id":1,"play_name":"Henry IV", 
   
   "speech_number":"","line_number":"","speaker":"","text_entry":"ACT I"},
   {"type":"scene","line_id":2,"play_name":"Henry IV",
   "speech_number":"","line_number":"","speaker":"","text_entry":"SCENE I.London. The palace."},
   {"type":"line","line_id":3,"play_name":"Henry IV",
   "speech_number":"","line_number":"","speaker":"","text_entry":
   "Enter KING HENRY, LORD JOHN OF LANCASTER, the 
   EARL of WESTMORELAND, SIR WALTER BLUNT, and others"}
]

किबाना के साथ प्रयोग किया जाने वाला जसन कोड निम्नानुसार अनुक्रमित होना चाहिए -

{"index":{"_index":"shakespeare","_id":0}}
{"type":"act","line_id":1,"play_name":"Henry IV", 
"speech_number":"","line_number":"","speaker":"","text_entry":"ACT I"}
{"index":{"_index":"shakespeare","_id":1}}
{"type":"scene","line_id":2,"play_name":"Henry IV",
"speech_number":"","line_number":"","speaker":"",
"text_entry":"SCENE I. London. The palace."}
{"index":{"_index":"shakespeare","_id":2}}
{"type":"line","line_id":3,"play_name":"Henry IV",
"speech_number":"","line_number":"","speaker":"","text_entry":
"Enter KING HENRY, LORD JOHN OF LANCASTER, the EARL 
of WESTMORELAND, SIR WALTER BLUNT, and others"}

ध्यान दें कि एक अतिरिक्त डेटा है जो कि jsonfile में जाता है -{"index":{"_index":"nameofindex","_id":key}}।

किसी भी नमूना json फ़ाइल को elasticsearch के साथ संगत करने के लिए परिवर्तित करने के लिए, यहाँ हमारे पास php में एक छोटा कोड है जो उस प्रारूप में दिए गए json फ़ाइल को आउटपुट करेगा जो elasticsearch चाहता है -

PHP कोड

<?php
   $myfile = fopen("todo.json", "r") or die("Unable to open file!"); // your json file here $alldata = fread($myfile,filesize("todo.json")); fclose($myfile);
   $farray = json_decode($alldata);
   $afinalarray = []; $index_name = "todo";
   $i=0; $myfile1 = fopen("todonewfile.json", "w") or die("Unable to open file!"); //
   writes a new file to be used in kibana dev tool
   foreach ($farray as $a => $value) { $_index = json_decode('{"index": {"_index": "'.$index_name.'", "_id": "'.$i.'"}}');
      fwrite($myfile1, json_encode($_index));
      fwrite($myfile1, "\n"); fwrite($myfile1, json_encode($value)); fwrite($myfile1, "\n");
      $i++;
   }
?>

हमने टूडू जसन फ़ाइल से लिया है https://jsonplaceholder.typicode.com/todos और जिस फॉर्मेट में हमें किबाना में अपलोड करना है, उसे कन्वर्ट करने के लिए php कोड का उपयोग करें।

नमूना डेटा लोड करने के लिए, नीचे दिखाए गए अनुसार उपकरण टैब खोलें -

हम अब ऊपर दिखाए गए अनुसार कंसोल का उपयोग करने जा रहे हैं। हम json डेटा लेंगे, जो हमें php कोड के माध्यम से चलाने के बाद मिला है।

Json डेटा अपलोड करने के लिए dev टूल्स में उपयोग की जाने वाली कमांड है -

POST _bulk

ध्यान दें कि हम जो इंडेक्स बना रहे हैं उसका नाम टूडू है ।

एक बार जब आप डेटा अपलोड किए गए हरे बटन पर क्लिक करते हैं, तो आप जांच कर सकते हैं कि इंडेक्स बनाया गया है या नहीं, यह निम्नानुसार है -

आप देव उपकरणों में ही इसकी जांच कर सकते हैं -

Command −

GET /_cat/indices

यदि आप अपने सूचकांक में कुछ खोजना चाहते हैं: टूडू, आप नीचे दिखाए अनुसार कर सकते हैं -

Command in dev tool

GET /todo/_search

उपरोक्त खोज का आउटपुट निम्नानुसार है -

यह टूडिंडेक्स में मौजूद सभी रिकॉर्ड देता है। कुल रिकॉर्ड हम 200 प्राप्त कर रहे हैं।

एक रिकॉर्ड टूडू इंडेक्स के लिए खोजें

हम निम्न कमांड का उपयोग कर सकते हैं -

GET /todo/_search
{
   "query":{
      "match":{
         "title":"delectusautautem"
      }
   }
}

हम उन रिकॉर्डों को प्राप्त करने में सक्षम हैं जो हमारे द्वारा दिए गए शीर्षक के साथ मेल खाते हैं।

सूचकांक पैटर्न का प्रबंधन करने के लिए किबाना में प्रबंधन अनुभाग का उपयोग किया जाता है। इस अध्याय में, हम निम्नलिखित पर चर्चा करेंगे -

  • बिना टाइम फिल्टर फील्ड के इंडेक्स पैटर्न बनाएं
  • समय फिल्टर क्षेत्र के साथ सूचकांक पैटर्न बनाएं

बिना टाइम फिल्टर फील्ड के इंडेक्स पैटर्न बनाएं

ऐसा करने के लिए, Kibana UI पर जाएं और प्रबंधन पर क्लिक करें -

किबाना के साथ काम करने के लिए, हमें सबसे पहले इंडेक्स बनाना होगा, जो इलास्टिक्स खोज से पॉप्युलेट होता है। आप एलिटिक्स खोज → सूचकांक प्रबंधन से उपलब्ध सभी सूचकांक प्राप्त कर सकते हैं -

वर्तमान में इलास्टिक्स खोज में उपरोक्त सूचकांक हैं। डॉक्स गिनती हमें सूचकांक में से प्रत्येक में उपलब्ध रिकॉर्ड की संख्या नहीं बताती है। यदि कोई इंडेक्स है जिसे अपडेट किया गया है, तो डॉक्स की गिनती बदलती रहेगी। प्राथमिक भंडारण अपलोड किए गए प्रत्येक सूचकांक का आकार बताता है।

किबाना में नया सूचकांक बनाने के लिए, हमें नीचे दिखाए गए अनुसार सूचकांक पैटर्न पर क्लिक करने की आवश्यकता है -

इंडेक्स पैटर्न पर क्लिक करने के बाद, हमें निम्न स्क्रीन मिलती है -

ध्यान दें कि Create Index Pattern बटन का उपयोग नए इंडेक्स बनाने के लिए किया जाता है। स्मरण करो कि हमारे पास पहले से ही ट्यूटोरियल की शुरुआत में ही तैयार देशदात -28.12.2018 है।

समय फिल्टर क्षेत्र के साथ सूचकांक पैटर्न बनाएं

नया इंडेक्स बनाने के लिए क्रिएट इंडेक्स पैटर्न पर क्लिक करें।

इलास्टिक्सखोज के सूचकांक प्रदर्शित होते हैं, एक नया सूचकांक बनाने के लिए एक का चयन करें।

अब, Next स्टेप पर क्लिक करें ।

अगला कदम सेटिंग को कॉन्फ़िगर करना है, जहां आपको निम्नलिखित दर्ज करने की आवश्यकता है -

  • समय फ़िल्टर फ़ील्ड नाम का उपयोग समय के आधार पर डेटा को फ़िल्टर करने के लिए किया जाता है। ड्रॉपडाउन सूचकांक से सभी समय और दिनांक संबंधित फ़ील्ड प्रदर्शित करेगा।

नीचे दी गई छवि में, हमारे पास एक दिनांक फ़ील्ड के रूप में विज़िटिंग_डेट है । टाइम फ़िल्टर फ़ील्ड नाम के रूप में विजिटिंग_डेट चुनें ।

क्लिक Create index patternसूचकांक बनाने के लिए बटन। एक बार ऐसा करने के बाद आपके सूचकांक medicalvisits-26.01.2019 में मौजूद सभी क्षेत्र नीचे दिखाए गए अनुसार प्रदर्शित होंगे -

हमारे पास अनुक्रमणिका चिकित्सा क्षेत्र में निम्नलिखित क्षेत्र हैं- 26.01.2019 -

["Visit_Status","Time_Delay","City","City_id","Patient_Age","Zipcode","Latitude 
","Longitude","Pathology","Visiting_Date","Id_type","Id_personal","Number_Home_
Visits","Is_Patient_Minor","Geo_point"].

इंडेक्स में होम मेडिकल विज़िट के लिए सारा डेटा होता है। लॉगस्टैश से डाले जाने पर इलास्टिक्स द्वारा कुछ अतिरिक्त फ़ील्ड जोड़े जाते हैं।

इस अध्याय में किबाना यूआई में डिस्कवर टैब पर चर्चा की गई है। हम निम्नलिखित अवधारणाओं के बारे में विस्तार से जानेंगे -

  • दिनांक क्षेत्र के बिना सूचकांक
  • दिनांक क्षेत्र के साथ सूचकांक

दिनांक क्षेत्र के बिना सूचकांक

नीचे दिखाए अनुसार बाईं ओर मेनू में डिस्कवर का चयन करें -

दाईं ओर, यह उपलब्ध डेटा का विवरण प्रदर्शित करता है countriesdata- 28.12.2018 सूचकांक हमने पिछले अध्याय में बनाया था।

ऊपरी बाएँ कोने पर, यह उपलब्ध रिकॉर्ड की कुल संख्या दिखाता है -

हम सूचकांक के अंदर डेटा का विवरण प्राप्त कर सकते हैं (countriesdata-28.12.2018)इस टैब में। ऊपर दिखाई गई स्क्रीन में ऊपरी बाएं कोने पर, हम न्यू, सेव, ओपन, शेयर, इंस्पेक्ट और ऑटो-रिफ्रेश जैसे बटन देख सकते हैं।

यदि आप स्वतः-ताज़ा क्लिक करते हैं, तो यह नीचे दिखाए अनुसार स्क्रीन प्रदर्शित करेगा -

आप ऊपर से सेकंड, मिनट या घंटे पर क्लिक करके ऑटो-रिफ्रेश अंतराल सेट कर सकते हैं। किबाना स्क्रीन को ऑटो-रिफ्रेश करेगी और आपके द्वारा सेट किए गए हर अंतराल टाइमर के बाद ताज़ा डेटा प्राप्त करेगी।

से डेटा index:countriesdata-28.12.2018 जैसा कि नीचे दिखाया गया है -

डेटा के साथ सभी क्षेत्रों को पंक्तिवार दिखाया गया है। पंक्ति का विस्तार करने के लिए तीर पर क्लिक करें और यह आपको तालिका प्रारूप या JSON प्रारूप में विवरण देगा

JSON प्रारूप

बाईं ओर एक बटन है जिसे व्यू सिंगल डॉक्यूमेंट कहा जाता है।

यदि आप इसे क्लिक करते हैं, तो यह पंक्ति या पेज के अंदर मौजूद डेटा को नीचे दिखाए गए अनुसार प्रदर्शित करेगा -

यद्यपि हमें यहां सभी डेटा विवरण मिल रहे हैं, लेकिन उनमें से प्रत्येक के माध्यम से जाना मुश्किल है।

अब हम डेटा को सारणीबद्ध प्रारूप में लाने की कोशिश करते हैं। पंक्ति में से एक का विस्तार करने और प्रत्येक क्षेत्र में उपलब्ध टॉगल कॉलम विकल्प पर क्लिक करने का एक तरीका नीचे दिखाया गया है -

प्रत्येक के लिए उपलब्ध तालिका विकल्प में टॉगल कॉलम पर क्लिक करें और आप तालिका प्रारूप में दिखाए जा रहे डेटा को देखेंगे -

यहां, हमने देश, क्षेत्र, क्षेत्र और जनसंख्या को चुना है। विस्तारित पंक्ति को संक्षिप्त करें और आपको अब सभी डेटा को सारणीबद्ध प्रारूप में देखना चाहिए।

हमारे द्वारा चुने गए फ़ील्ड स्क्रीन के बाईं ओर प्रदर्शित किए गए हैं जैसा कि नीचे दिखाया गया है -

ध्यान दें कि 2 विकल्प हैं - चयनित फ़ील्ड और उपलब्ध फ़ील्ड । जिन क्षेत्रों को हमने सारणीबद्ध प्रारूप में दिखाने के लिए चुना है, वे चयनित क्षेत्रों का एक हिस्सा हैं। यदि आप किसी भी क्षेत्र को हटाना चाहते हैं, तो आप हटाए गए बटन पर क्लिक करके ऐसा कर सकते हैं, जो चयनित फ़ील्ड विकल्प में फ़ील्ड नाम पर देखा जाएगा।

एक बार हटाए जाने के बाद, फ़ील्ड उपलब्ध फ़ील्ड्स के अंदर उपलब्ध होगी जहां आप ऐड बटन पर क्लिक करके वापस जोड़ सकते हैं जो आपके इच्छित फ़ील्ड में दिखाया जाएगा। आप उपलब्ध फ़ील्ड से आवश्यक फ़ील्ड चुनकर अपने डेटा को सारणीबद्ध प्रारूप में प्राप्त करने के लिए इस पद्धति का उपयोग कर सकते हैं ।

हमारे पास डिस्कवर में एक खोज विकल्प उपलब्ध है, जिसका उपयोग हम सूचकांक के अंदर डेटा खोजने के लिए कर सकते हैं। आइए हम यहां खोज विकल्प से संबंधित उदाहरणों की कोशिश करें -

मान लीजिए कि आप देश भारत की खोज करना चाहते हैं, तो आप इस प्रकार कर सकते हैं -

आप अपना खोज विवरण टाइप कर सकते हैं और अपडेट बटन पर क्लिक कर सकते हैं। यदि आप Aus से शुरू होने वाले देशों की खोज करना चाहते हैं, तो आप निम्नानुसार कर सकते हैं -

परिणाम देखने के लिए अद्यतन पर क्लिक करें

यहाँ, हमारे पास दो देश हैं जो Aus * से शुरू होते हैं। ऊपर दिखाए गए अनुसार खोज फ़ील्ड में एक विकल्प बटन है। जब कोई उपयोगकर्ता इसे क्लिक करता है, तो यह एक टॉगल बटन प्रदर्शित करता है, जब ON खोज क्वेरी लिखने में मदद करता है।

क्वेरी सुविधाओं को चालू करें और खोज में फ़ील्ड का नाम लिखें, यह उस फ़ील्ड के लिए उपलब्ध विकल्पों को प्रदर्शित करेगा।

उदाहरण के लिए, देश फ़ील्ड एक स्ट्रिंग है और यह स्ट्रिंग फ़ील्ड के लिए निम्नलिखित विकल्पों को प्रदर्शित करता है -

इसी तरह, क्षेत्र एक संख्या क्षेत्र है और यह संख्या क्षेत्र के लिए निम्नलिखित विकल्पों को प्रदर्शित करता है -

आप खोज क्षेत्र में अपनी पसंद के अनुसार विभिन्न संयोजन आज़मा सकते हैं और डेटा को फ़िल्टर कर सकते हैं। डिस्कवर टैब के अंदर मौजूद डेटा को सेव बटन का उपयोग करके बचाया जा सकता है, ताकि आप इसे भविष्य के उद्देश्य के लिए उपयोग कर सकें।

नीचे दिखाए गए शीर्ष दाएं कोने पर सेव बटन पर क्लिक करें।

अपनी खोज को शीर्षक दें और इसे बचाने के लिए सहेजें की पुष्टि करें पर क्लिक करें। एक बार सहेजे जाने के बाद, अगली बार जब आप डिस्कवर टैब पर जाते हैं, तो आप नीचे दिए गए शीर्षक को पाने के लिए शीर्ष दाएं कोने पर खुले बटन पर क्लिक कर सकते हैं -

आप शीर्ष दाएं कोने पर उपलब्ध शेयर बटन का उपयोग करके अन्य लोगों के साथ भी डेटा साझा कर सकते हैं। यदि आप इसे क्लिक करते हैं, तो आप नीचे दिखाए गए अनुसार साझाकरण विकल्प पा सकते हैं -

आप इसे CSV रिपोर्ट या Permalinks के रूप में उपयोग करके साझा कर सकते हैं।

CSV रिपोर्ट पर उपलब्ध विकल्प पर क्लिक करें -

रिपोर्ट को दूसरों के साथ साझा करने के लिए CSV उत्पन्न करें पर क्लिक करें।

पर्मलिंक्स के उपलब्ध विकल्प पर निम्नानुसार हैं -

स्नैपशॉट विकल्प एक Kibana लिंक देगा जो वर्तमान में खोज में उपलब्ध डेटा प्रदर्शित करेगा।

सेव्ड ऑब्जेक्ट विकल्प एक Kibana लिंक देगा जो आपकी खोज में उपलब्ध हाल के डेटा को प्रदर्शित करेगा।

स्नैपशॉट - http://localhost:5601/goto/309a983483fccd423950cfb708fabfa5 सहेजे गए ऑब्जेक्ट: http: // localhost: 5601 / app / kibana # / search / 40bd89d0-10b1-11e9-9876-4f3d759b471e? _G = ()?

आप डिस्कवर टैब और उपलब्ध खोज विकल्पों के साथ काम कर सकते हैं और प्राप्त परिणाम को दूसरों के साथ सहेजा और साझा किया जा सकता है।

दिनांक फ़ील्ड के साथ सूचकांक

डिस्कवर टैब पर जाएं और इंडेक्स चुनें:medicalvisits-26.01.2019

यह संदेश प्रदर्शित करता है - "कोई परिणाम आपके खोज मानदंडों से मेल नहीं खाता", हमने जो सूचकांक चुना है उस पर अंतिम 15 मिनट के लिए। सूचकांक में वर्ष 2015,2016,2017 और 2018 के लिए डेटा है।

नीचे दिखाए अनुसार समय सीमा बदलें -

निरपेक्ष टैब पर क्लिक करें।

दिनांक से - १ जनवरी २०१ 1st और उसके बाद की तारीख ३१ वीं २०१ we का चयन करें क्योंकि हम वर्ष २०१ 1st के आंकड़ों का विश्लेषण करेंगे।

टाइमर जोड़ने के लिए Go बटन पर क्लिक करें। यह आपको डेटा और बार चार्ट निम्नानुसार प्रदर्शित करेगा -

यह 2017 के लिए मासिक डेटा है -

चूंकि हमारे पास तारीख के साथ-साथ समय भी जमा है, इसलिए हम डेटा को घंटों और मिनटों पर भी फ़िल्टर कर सकते हैं।

ऊपर दिखाया गया आंकड़ा वर्ष 2017 के प्रति घंटा डेटा को प्रदर्शित करता है।

यहाँ सूचकांक से क्षेत्र प्रदर्शित होते हैं - मेडिकलविसिट्स-26.01.2019

नीचे दिखाए गए अनुसार हमारे पास बाईं ओर उपलब्ध फ़ील्ड हैं -

आप उपलब्ध फ़ील्ड से फ़ील्ड का चयन कर सकते हैं और नीचे दिखाए अनुसार डेटा को सारणीबद्ध प्रारूप में परिवर्तित कर सकते हैं। यहाँ हमने निम्नलिखित क्षेत्रों का चयन किया है -

उपरोक्त फ़ील्ड के लिए सारणीबद्ध डेटा यहाँ दिखाया गया है -

किबाना सीखने के दौरान आपके पास जो दो शब्द बार-बार आते हैं वो हैं बकेट और मेट्रिक्स एग्रीगेशन। इस अध्याय में चर्चा की गई है कि वे किबाना में किस भूमिका निभाते हैं और उनके बारे में अधिक विवरण।

किबाना एग्रीगेशन क्या है?

एकत्रीकरण दस्तावेजों के संग्रह या किसी विशेष खोज क्वेरी या फ़िल्टर से प्राप्त दस्तावेजों के एक समूह को संदर्भित करता है। कलीसिया में वांछित दृश्य निर्माण के लिए एकत्रीकरण मुख्य अवधारणा है।

जब भी आप कोई विज़ुअलाइज़ेशन करते हैं, तो आपको मापदंड तय करने की आवश्यकता होती है, जिसका अर्थ है कि आप किस तरह से उस पर मीट्रिक करने के लिए डेटा को समूहित करना चाहते हैं।

इस भाग में, हम दो प्रकार के एकत्रीकरण पर चर्चा करेंगे -

  • बकेट एग्रीगेशन
  • मीट्रिक एकत्रीकरण

बकेट एग्रीगेशन

एक बाल्टी में मुख्य रूप से एक कुंजी और एक दस्तावेज होता है। जब एकत्रीकरण को निष्पादित किया जाता है, तो दस्तावेजों को संबंधित बाल्टी में रखा जाता है। तो अंत में आपके पास बकेट की एक सूची होनी चाहिए, प्रत्येक में दस्तावेजों की एक सूची होगी। बकेट एग्रीगेशन की सूची, जिसे आप किबाना में दृश्य बनाते हुए देखेंगे, नीचे दिखाया गया है -

बाल्टी एकत्रीकरण की निम्नलिखित सूची है -

  • डेट हिस्टोग्राम
  • तिथि सीमा
  • Filters
  • Histogram
  • IPv4 रेंज
  • Range
  • महत्वपूर्ण शर्तें
  • Terms

बनाते समय, आपको उनमें से एक को बकेट एग्रीगेशन के लिए तय करने की आवश्यकता है यानी दस्तावेजों को बाल्टी के अंदर समूहित करने के लिए।

एक उदाहरण के रूप में, विश्लेषण के लिए, उन देशों के डेटा पर विचार करें जिन्हें हमने इस ट्यूटोरियल की शुरुआत में अपलोड किया है। देशों के सूचकांक में उपलब्ध क्षेत्र देश का नाम, क्षेत्र, जनसंख्या, क्षेत्र है। देशों के आंकड़ों में, हम देश का नाम अपनी जनसंख्या, क्षेत्र और क्षेत्र के साथ रखते हैं।

हमें लगता है कि हम क्षेत्रवार डेटा चाहते हैं। फिर, प्रत्येक क्षेत्र में उपलब्ध देश हमारी खोज क्वेरी बन जाते हैं, इसलिए इस क्षेत्र में हमारी बाल्टियाँ बन जाएंगी। नीचे दिए गए ब्लॉक आरेख से पता चलता है कि R1, R2, R3, R4, R5 और R6 वह बाल्टी हैं जो हमें मिलीं और c1, c2 ..c25 उन दस्तावेजों की सूची हैं जो बाल्टी R1 से R6 तक के हिस्से हैं।

हम देख सकते हैं कि प्रत्येक बाल्टी में कुछ वृत्त हैं। वे खोज मानदंडों के आधार पर दस्तावेजों के सेट होते हैं और प्रत्येक बाल्टी में गिरने पर विचार किया जाता है। बाल्टी R1 में, हमारे पास c1, c8 और c15 के दस्तावेज हैं। ये दस्तावेज़ उन देशों के हैं जो उस क्षेत्र में गिर रहे हैं, दूसरों के लिए भी। इसलिए अगर हम बकेट आर 1 में देशों की गिनती करते हैं तो यह 3 है, आर 2 के लिए 6, आर 3 के लिए 6, आर 4 के लिए 2, आर 5 के लिए 5 और आर 6 के लिए 4 है।

इसलिए बाल्टी एकत्रीकरण के माध्यम से, हम दस्तावेज़ को बाल्टी में एकत्र कर सकते हैं और उन बाल्टियों में दस्तावेज़ों की एक सूची है जैसा कि ऊपर दिखाया गया है।

हमारी अब तक की बाल्टी एग्रीगेशन की सूची है -

  • डेट हिस्टोग्राम
  • तिथि सीमा
  • Filters
  • Histogram
  • IPv4 रेंज
  • Range
  • महत्वपूर्ण शर्तें
  • Terms

आइए अब चर्चा करते हैं कि इन बाल्टियों को एक-एक करके कैसे बनाया जाए।

डेट हिस्टोग्राम

दिनांक हिस्टोग्राम एकत्रीकरण का उपयोग दिनांक फ़ील्ड पर किया जाता है। इसलिए आप जिस इंडेक्स का उपयोग कल्पना करने के लिए करते हैं, यदि आपके पास उस इंडेक्स में तारीख फ़ील्ड है तो केवल इस एकत्रीकरण प्रकार का उपयोग किया जा सकता है। यह एक बहु-बाल्टी एकत्रीकरण है, जिसका अर्थ है कि आपके पास कुछ दस्तावेज़ 1 बाल्टी से अधिक के हिस्से के रूप में हो सकते हैं। इस एकत्रीकरण के लिए एक अंतराल का उपयोग किया जाना है और विवरण नीचे दिखाए गए हैं -

जब आप दिनांक हिस्टोग्राम के रूप में बाल्टी एकत्रीकरण का चयन करते हैं, तो यह फ़ील्ड विकल्प प्रदर्शित करेगा जो केवल दिनांक संबंधित फ़ील्ड देगा। एक बार जब आप अपने क्षेत्र का चयन करते हैं, तो आपको अंतराल का चयन करने की आवश्यकता होती है जिसमें निम्नलिखित विवरण होते हैं -

इसलिए चुने गए सूचकांक और क्षेत्र और अंतराल के आधार पर दस्तावेजों को दस्तावेजों को बाल्टी में वर्गीकृत किया जाएगा। उदाहरण के लिए, यदि आपने अंतराल को मासिक के रूप में चुना है, तो तारीख के आधार पर दस्तावेजों को बाल्टी में बदल दिया जाएगा और महीने के आधार पर, जनवरी-दिसंबर को दस्तावेजों को बाल्टी में डाल दिया जाएगा। यहाँ Jan, Feb, .. Dec बाल्टी होगी।

तिथि सीमा

इस एकत्रीकरण प्रकार का उपयोग करने के लिए आपको एक दिनांक फ़ील्ड की आवश्यकता है। यहां हमारे पास एक तिथि सीमा होगी, जो कि तिथि से है और आज तक दी जानी है। बाल्टी में दिए गए फॉर्म और तारीख के आधार पर इसके दस्तावेज होंगे।

फिल्टर

फिल्टर प्रकार एकत्रीकरण के साथ, बाल्टी फिल्टर के आधार पर बनाई जाएगी। यहां आपको एक बहु-बाल्टी मिल जाएगी, जो फ़िल्टर मानदंडों के आधार पर एक दस्तावेज़ एक या एक से अधिक बाल्टी में मौजूद हो सकती है।

फ़िल्टर का उपयोग करते हुए, उपयोगकर्ता अपने प्रश्नों को फ़िल्टर विकल्प में नीचे लिखे अनुसार लिख सकते हैं -

Add Filter बटन का उपयोग करके आप अपनी पसंद के कई फ़िल्टर जोड़ सकते हैं।

हिस्टोग्राम

इस प्रकार का एकत्रीकरण एक संख्या क्षेत्र पर लागू होता है और यह एक बाल्टी में दस्तावेजों को लागू अंतराल के आधार पर समूहित करेगा। उदाहरण के लिए, 0-50,50-100,100-150 आदि।

IPv4 रेंज

इस प्रकार के एकत्रीकरण का उपयोग किया जाता है और मुख्य रूप से आईपी पते के लिए उपयोग किया जाता है।

हमारे पास जो इंडेक्स है वह कंट्रासेडाटा -28.12.2018 का प्रकार आईपी का क्षेत्र नहीं है, इसलिए यह एक संदेश दिखाता है जैसा कि ऊपर दिखाया गया है। यदि आपके पास IP फ़ील्ड है, तो आप ऊपर और नीचे के मूल्यों को निर्दिष्ट कर सकते हैं जैसा कि ऊपर दिखाया गया है।

रेंज

इस प्रकार के एकत्रीकरण के लिए खेतों की संख्या प्रकार की होनी चाहिए। आपको रेंज निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है और दस्तावेजों को सीमा में गिरने वाली बाल्टियों में सूचीबद्ध किया जाएगा।

यदि आप Add Range बटन पर क्लिक करके आवश्यकता के अनुसार अधिक रेंज जोड़ सकते हैं।

महत्वपूर्ण शर्तें

इस प्रकार का एकत्रीकरण ज्यादातर स्ट्रिंग क्षेत्रों पर उपयोग किया जाता है।

मामले

इस प्रकार के एकत्रीकरण का उपयोग सभी उपलब्ध क्षेत्रों अर्थात् नंबर, स्ट्रिंग, दिनांक, बूलियन, आईपी एड्रेस, टाइमस्टैम्प आदि पर किया जाता है। ध्यान दें कि यह वह एकत्रीकरण है जिसका उपयोग हम अपने सभी विज़ुअलाइज़ेशन में करने जा रहे हैं, जिसमें हम इस पर काम करने जा रहे हैं। ट्यूटोरियल।

हमारे पास एक विकल्प आदेश है जिसके द्वारा हम अपने द्वारा चयनित मीट्रिक के आधार पर डेटा का समूह बनाएंगे। आकार उस बकेट की संख्या को संदर्भित करता है जिसे आप विज़ुअलाइज़ेशन में प्रदर्शित करना चाहते हैं।

इसके बाद, हम मेट्रिक एग्रीगेशन के बारे में बात करते हैं।

मीट्रिक एकत्रीकरण

मीट्रिक एग्रीगेशन मुख्य रूप से बाल्टी में मौजूद दस्तावेजों पर की गई गणित की गणना को संदर्भित करता है। उदाहरण के लिए यदि आप एक संख्या फ़ील्ड चुनते हैं तो मीट्रिक गणना आप उस पर कर सकते हैं COUNT, SUM, MIN, MAX, AVERP आदि।

मीट्रिक एकत्रीकरण की एक सूची जिस पर हम चर्चा करेंगे, वह यहाँ दी गई है -

इस खंड में, हम उन महत्वपूर्ण लोगों पर चर्चा करते हैं जिनका हम अक्सर उपयोग करने जा रहे हैं -

  • Average
  • Count
  • Max
  • Min
  • Sum

मीट्रिक को व्यक्तिगत बकेट एग्रीगेशन पर लागू किया जाएगा जिसकी हमने पहले ही ऊपर चर्चा की है।

इसके बाद, यहां मेट्रिक्स एकत्रीकरण की सूची पर चर्चा करते हैं -

औसत

यह बाल्टियों में मौजूद दस्तावेजों के मूल्यों के लिए औसत देगा। उदाहरण के लिए -

R1 से R6 बाल्टियाँ हैं। R1 में हमारे पास c1, c8 और c15 हैं। C1 का मान 300 है, c8 का 500 और c15 का मान 700 है। अब R1 बाल्टी का औसत मान प्राप्त करें

R1 = c1 का मान + c8 का मान + मान c15 / 3 = 300 + 500 + 700/3 = 500

बाल्टी R1 के लिए औसत 500 है। यहां दस्तावेज़ का मूल्य कुछ भी हो सकता है यदि आप उन देशों के आंकड़ों पर विचार करते हैं जो उस क्षेत्र में देश का क्षेत्र हो सकता है।

गिनती

इससे बकेट में मौजूद दस्तावेजों की गिनती होगी। मान लीजिए कि आप क्षेत्र में मौजूद देशों की गिनती चाहते हैं, तो यह बाल्टी में मौजूद कुल दस्तावेज होंगे। उदाहरण के लिए, R1 यह 3, R2 = 6, R3 = 5, R4 = 2, R5 = 5 और R3 = 4 होगा।

मैक्स

यह बाल्टी में मौजूद दस्तावेज़ का अधिकतम मूल्य देगा। उपरोक्त उदाहरण को ध्यान में रखते हुए यदि हमारे पास क्षेत्र बकेट में क्षेत्रवार देश डेटा हैं। प्रत्येक क्षेत्र के लिए अधिकतम अधिकतम क्षेत्रफल वाला देश होगा। अतः इसका प्रत्येक क्षेत्र अर्थात R1 से R6 तक एक देश होगा।

में

यह बाल्टी में मौजूद दस्तावेज़ का न्यूनतम मूल्य देगा। उपरोक्त उदाहरण को ध्यान में रखते हुए यदि हमारे पास क्षेत्र बकेट में क्षेत्रवार देश डेटा हैं। प्रत्येक क्षेत्र के लिए न्यूनतम क्षेत्र वाला देश होगा। अतः इसका प्रत्येक क्षेत्र अर्थात R1 से R6 तक एक देश होगा।

योग

यह बाल्टी में मौजूद दस्तावेज़ के मूल्यों का योग देगा। उदाहरण के लिए यदि आप उपरोक्त उदाहरण पर विचार करते हैं यदि हम क्षेत्र में कुल क्षेत्र या देश चाहते हैं, तो यह क्षेत्र में मौजूद दस्तावेजों का योग होगा।

उदाहरण के लिए, क्षेत्र R1 में कुल देशों को जानने के लिए यह 3, R2 = 6, R3 = 5, R4 = 2, R5 = 5 और R6 = 4 होगा।

यदि हमारे पास क्षेत्र में आर 1 से आर 6 तक के क्षेत्र के साथ दस्तावेज हैं, तो क्षेत्र के लिए संक्षेप में देशवार क्षेत्र होगा।

हम बार चार्ट, लाइन ग्राफ, पाई चार्ट आदि के रूप में हमारे पास मौजूद डेटा की कल्पना कर सकते हैं। इस अध्याय में, हम समझेंगे कि विज़ुअलाइज़ेशन कैसे बनाया जाए।

विज़ुअलाइज़ेशन बनाएँ

नीचे दिखाए अनुसार किबाना विज़ुअलाइज़ेशन पर जाएं -

हमारे पास कोई विज़ुअलाइज़ेशन नहीं है, इसलिए यह रिक्त दिखाता है और एक बनाने के लिए एक बटन है।

बटन को क्लिक करे Create a visualization जैसा कि ऊपर स्क्रीन में दिखाया गया है और यह आपको स्क्रीन पर ले जाएगा जैसा कि नीचे दिखाया गया है -

यहां आप उस विकल्प का चयन कर सकते हैं जिसे आपको अपने डेटा की कल्पना करने की आवश्यकता है। हम उनमें से प्रत्येक को आगामी अध्यायों में विस्तार से समझेंगे। अभी शुरू करने के लिए पाई चार्ट का चयन करेंगे।

एक बार जब आप विज़ुअलाइज़ेशन प्रकार का चयन करते हैं, तो अब आपको उस सूचकांक का चयन करने की आवश्यकता है जिस पर आप काम करना चाहते हैं, और यह आपको नीचे दिखाए गए स्क्रीन पर ले जाएगा -

अब हमारे पास एक डिफ़ॉल्ट पाई चार्ट है। हम पाई चार्ट प्रारूप में देशों के आंकड़ों में उपलब्ध क्षेत्रों की गिनती प्राप्त करने के लिए countrydata-28.12.2018 का उपयोग करेंगे।

बाल्टी और मीट्रिक एकत्रीकरण

बाईं ओर मैट्रिक्स है, जिसे हम गिनती के रूप में चुनेंगे। बकेट में, 2 विकल्प होते हैं स्प्लिट स्लाइस और स्प्लिट चार्ट। हम स्प्लिट स्लाइस के विकल्प का उपयोग करेंगे।

अब, स्प्लिट स्लाइस का चयन करें और यह निम्नलिखित विकल्पों को प्रदर्शित करेगा -

अब, शर्तों के रूप में एकत्रीकरण का चयन करें और यह निम्नानुसार दर्ज किए जाने वाले अधिक विकल्पों को प्रदर्शित करेगा -

फ़ील्ड ड्रॉपडाउन में इंडेक्स से सभी क्षेत्र होंगे: चुना गया देशदत्त। हमने रीजन फील्ड और ऑर्डर बाय को चुना है। ध्यान दें कि हमने चुना है, ऑर्डर के लिए मीट्रिक गणना। हम इसे अवरोही क्रम देंगे और हमने जो आकार 10. लिया है, इसका मतलब यहाँ है, हम शीर्ष 10 क्षेत्रों को देशों के सूचकांक से गिनेंगे।

अब, नीचे दिए गए विश्लेषण बटन पर क्लिक करें और आपको दाईं ओर अपडेट किया गया पाई चार्ट देखना चाहिए।

पाई चार्ट प्रदर्शन

सभी क्षेत्रों को रंगों के साथ दाहिने शीर्ष कोने पर सूचीबद्ध किया गया है और समान रंग पाई चार्ट में दिखाया गया है। यदि आप पाई चार्ट पर माउस ले जाते हैं तो यह क्षेत्र की गिनती देगा और नीचे दिए गए क्षेत्र का नाम भी -

इसलिए यह बताता है कि हमारे द्वारा अपलोड किए गए देशों के आंकड़ों से उप-सहारन अफ़री द्वारा 22.77% क्षेत्र पर कब्जा है।

एशिया क्षेत्र में 12.5% ​​और गिनती 28 है।

अब हम नीचे दिखाए गए शीर्ष दाएं कोने पर सहेजें बटन पर क्लिक करके दृश्य को बचा सकते हैं -

अब, विज़ुअलाइज़ेशन को सहेजें ताकि इसे बाद में उपयोग किया जा सके।

जैसा कि नीचे दिखाया गया है हम खोज विकल्प का उपयोग करके भी डेटा प्राप्त कर सकते हैं -

हमने Aus * से शुरू होने वाले देशों के लिए डेटा फ़िल्टर किया है। हम आगामी अध्यायों में पाई-चार्ट और अन्य दृश्य पर अधिक समझेंगे।

आइए हम विज़ुअलाइज़ेशन में सबसे अधिक इस्तेमाल किए जाने वाले चार्ट का पता लगाएं और समझें।

  • क्षैतिज बार चार्ट
  • वर्टिकल बार चार्ट
  • पाई चार्ट

उपरोक्त विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए निम्नलिखित चरणों का पालन किया जाना चाहिए। आइए हम क्षैतिज पट्टी से शुरू करते हैं।

क्षैतिज बार चार्ट

किबाना खोलें और नीचे दिखाए गए अनुसार विज़ुअलाइज़ टैब पर क्लिक करें -

नया दृश्य बनाने के लिए + बटन पर क्लिक करें -

ऊपर सूचीबद्ध क्षैतिज पट्टी पर क्लिक करें। आपको उस सूचकांक का चयन करना होगा जिसे आप कल्पना करना चाहते हैं।

को चुनिए countriesdata-28.12.2018सूचकांक जैसा कि ऊपर दिखाया गया है। सूचकांक का चयन करने पर, यह एक स्क्रीन दिखाता है जैसा कि नीचे दिखाया गया है -

यह एक डिफ़ॉल्ट गिनती दिखाता है। अब, हम एक क्षैतिज ग्राफ तैयार करते हैं, जहाँ हम शीर्ष 10 देशवार आबादी के डेटा को देख सकते हैं।

इस उद्देश्य के लिए, हमें यह चुनने की आवश्यकता है कि हम वाई और एक्स अक्ष पर क्या चाहते हैं। इसलिए, बाल्टी और मीट्रिक एकत्रीकरण का चयन करें -

अब, यदि आप वाई-एक्सिस पर क्लिक करते हैं, तो यह नीचे दिखाए अनुसार स्क्रीन प्रदर्शित करेगा -

अब, उस एग्रीगेशन का चयन करें जिसे आप यहाँ दिखाए गए विकल्पों में से चाहते हैं -

ध्यान दें कि यहां हम अधिकतम एकत्रीकरण का चयन करेंगे क्योंकि हम उपलब्ध अधिकतम जनसंख्या के अनुसार डेटा प्रदर्शित करना चाहते हैं।

अगला हमें उस क्षेत्र का चयन करना होगा जिसका अधिकतम मूल्य आवश्यक है। इंडेक्स कंट्रीडेटा -28.12.2018 में , हमारे पास केवल 2 नंबर फ़ील्ड हैं - क्षेत्र और जनसंख्या।

चूंकि हम अधिकतम जनसंख्या चाहते हैं, इसलिए हम नीचे दिखाए गए अनुसार जनसंख्या क्षेत्र का चयन करते हैं -

इसके द्वारा, हम Y- अक्ष के साथ किया जाता है। Y- अक्ष के लिए हमें जो आउटपुट मिलता है, वह नीचे दिखाया गया है -

अब नीचे दिखाए अनुसार X- अक्ष का चयन करते हैं -

यदि आप एक्स-एक्सिस का चयन करते हैं, तो आपको निम्न आउटपुट मिलेगा -

शर्तों के रूप में एकत्रीकरण चुनें।

ड्रॉपडाउन से फ़ील्ड चुनें। हम देश-वार आबादी चाहते हैं इसलिए देश का चयन करें। हमारे पास आदेश निम्नलिखित विकल्प हैं -

हम अधिकतम जनसंख्या के अनुसार आदेश का चयन करने जा रहे हैं, क्योंकि देश चाहता है कि सबसे अधिक आबादी वाले देश को पहले प्रदर्शित किया जाए। एक बार जो डेटा हम चाहते हैं, वह नीचे दिए गए मेट्रिक्स डेटा के शीर्ष पर लागू बदलाव बटन पर क्लिक करें -

एक बार जब आप बदलावों पर क्लिक करते हैं, तो हमारे पास क्षैतिज ग्राफ होता है जिसमें हम देख सकते हैं कि चीन सबसे अधिक जनसंख्या वाला देश है, जिसके बाद भारत, संयुक्त राज्य अमेरिका आदि हैं।

इसी तरह, आप अपने इच्छित फ़ील्ड को चुनकर अलग-अलग रेखांकन कर सकते हैं। इसके बाद, हम इस विज़ुअलाइज़ेशन को डैशबोर्ड निर्माण के लिए बाद में उपयोग किए जाने वाले max_population के रूप में सहेजेंगे।

अगले भाग में, हम वर्टिकल बार चार्ट बनाएंगे।

वर्टिकल बार चार्ट

विज़ुअलाइज़ टैब पर क्लिक करें और वर्टिकल बार और इंडेक्स का उपयोग करके एक नया विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं countriesdata-28.12.2018।

इस वर्टिकल बार विज़ुअलाइज़ेशन में, हम देशों के साथ बार ग्राफ बनाएंगे, जिसमें देशों को उच्चतम क्षेत्र के साथ प्रदर्शित किया जाएगा।

तो नीचे दिखाए अनुसार Y और X कुल्हाड़ियों का चयन करें -

शाफ़्ट

X- अक्ष

जब हम यहां परिवर्तन लागू करते हैं, तो हम नीचे दिखाए अनुसार आउटपुट देख सकते हैं -

ग्राफ से, हम देख सकते हैं कि रूस का क्षेत्रफल सबसे अधिक है, इसके बाद कनाडा और संयुक्त राज्य अमेरिका हैं। कृपया ध्यान दें कि यह डेटा इंडेक्स कंटेडटाटा और इसके डमी डेटा से उठाया गया है, इसलिए लाइव डेटा के साथ आंकड़े सही नहीं हो सकते हैं।

इस विज़ुअलाइज़ेशन को बाद में डैशबोर्ड के साथ उपयोग करने के लिए कंट्रीवाइज़_मैक्सारिया के रूप में सेव करें ।

अगला, पाई चार्ट पर काम करते हैं।

पाई चार्ट

इसलिए पहले एक विज़ुअलाइज़ेशन बनाएं और इंडेक्स के साथ पाई चार्ट का चयन करें। हम देश चार्ट में उपलब्ध क्षेत्रों की गिनती पाई चार्ट प्रारूप में प्रदर्शित करने जा रहे हैं।

बाईं ओर मैट्रिक्स है जो गिनती देगा। बकेट में, 2 विकल्प हैं: स्प्लिट स्लाइस और स्प्लिट चार्ट। अब, हम स्प्लिट स्लाइस के विकल्प का उपयोग करेंगे।

यदि आप स्प्लिट स्लाइस चुनते हैं, तो यह निम्नलिखित विकल्प प्रदर्शित करेगा -

शर्तों के रूप में एकत्रीकरण का चयन करें और यह निम्नानुसार दर्ज किए जाने वाले अधिक विकल्पों को प्रदर्शित करेगा -

फ़ील्ड ड्रॉपडाउन में चुने गए सूचकांक से सभी फ़ील्ड होंगे। हमने रीजन फिल्ड और आर्डर को चुना है। हम इसे अवरोही क्रम में देंगे और आकार 10 के रूप में ले जाएगा। इसलिए यहां हमें 10 क्षेत्रों की गणना देशों के सूचकांक से प्राप्त होगी।

अब, नीचे हाइलाइट किए गए प्ले बटन पर क्लिक करें और आपको दाईं ओर अपडेट किया गया पाई चार्ट देखना चाहिए।

पाई चार्ट प्रदर्शन

सभी क्षेत्रों को रंगों के साथ दाहिने शीर्ष कोने पर सूचीबद्ध किया गया है और समान रंग पाई चार्ट में दिखाया गया है। यदि आप पाई चार्ट पर माउस ले जाते हैं, तो यह क्षेत्र की गिनती देगा और नीचे दिए गए क्षेत्र का नाम भी -

इस प्रकार, यह बताता है कि हमारे द्वारा अपलोड किए गए देशों के आंकड़ों में उप-सहारन अफ़री द्वारा 22.77% क्षेत्र पर कब्जा है।

पाई चार्ट से, निरीक्षण करें कि एशिया क्षेत्र 12.5% ​​है और गिनती 28 है।

अब हम नीचे दिखाए गए शीर्ष दाएं कोने पर सहेजें बटन पर क्लिक करके दृश्य को बचा सकते हैं -

अब, विज़ुअलाइज़ेशन को सहेजें ताकि इसे बाद में डैशबोर्ड में उपयोग किया जा सके।

इस अध्याय में, हम विज़ुअलाइज़ेशन में उपयोग किए जाने वाले दो प्रकार के ग्राफ़ों पर चर्चा करेंगे -

  • लाइन ग्राफ
  • Area

लाइन ग्राफ

शुरू करने के लिए, आइए हम एक विज़ुअलाइज़ेशन बनाते हैं, डेटा प्रदर्शित करने के लिए एक लाइन ग्राफ चुनते हैं और इंडेक्स के रूप में contriesdata का उपयोग करते हैं। हमें वाई-एक्सिस और एक्स-अक्ष बनाने की आवश्यकता है और उसी के लिए विवरण नीचे दिखाए गए हैं -

Y- अक्ष के लिए

गौर करें कि हमने मैक्स को एग्रीगेशन के रूप में लिया है। तो यहां हम लाइन ग्राफ में डेटा प्रस्तुति दिखाने जा रहे हैं। अब, हम ग्राफ को प्लॉट करेंगे जो अधिकतम जनसंख्या वाले देश को बुद्धिमान दिखाएगा। हमारे द्वारा लिया गया क्षेत्र जनसंख्या है क्योंकि हमें अधिकतम जनसंख्या वाले देश की आवश्यकता है।

एक्स-एक्सिस के लिए

एक्स-एक्सिस पर हमने एग्रीगेशन के रूप में शर्तें ली हैं, Country.keyword as Field और metric: Max जनसंख्या फॉर ऑर्डर बाय, और ऑर्डर साइज़ 5. है। इसलिए यह अधिकतम जनसंख्या वाले 5 शीर्ष देशों की साजिश करेगा। परिवर्तनों को लागू करने के बाद, आप नीचे दिखाए गए अनुसार रेखा ग्राफ देख सकते हैं -

इसलिए हमारे पास चीन में अधिकतम आबादी है, इसके बाद भारत, संयुक्त राज्य अमेरिका, इंडोनेशिया और ब्राजील जनसंख्या में शीर्ष 5 देशों के रूप में हैं।

अब, इस लाइन ग्राफ को सेव करते हैं ताकि बाद में हम डैशबोर्ड में उपयोग कर सकें।

सहेजें की पुष्टि करें पर क्लिक करें और आप दृश्य को बचा सकते हैं।

क्षेत्र ग्राफ

विज़ुअलाइज़ेशन पर जाएं और इंडेक्स के साथ कंट्रीडाटा के रूप में क्षेत्र चुनें। हमें Y- अक्ष और X- अक्ष का चयन करने की आवश्यकता है। हम देश के अनुसार अधिकतम क्षेत्र के लिए क्षेत्र ग्राफ की साजिश करेंगे।

तो यहाँ X- अक्ष और Y- अक्ष को नीचे दिखाया गया है -

आपके द्वारा लागू परिवर्तन बटन पर क्लिक करने के बाद, हम जो आउटपुट देख सकते हैं, वह नीचे दिखाया गया है -

ग्राफ से, हम देख सकते हैं कि रूस में सबसे अधिक क्षेत्र है, इसके बाद कनाडा, संयुक्त राज्य अमेरिका, चीन और ब्राजील हैं। बाद में इसका उपयोग करने के लिए विज़ुअलाइज़ेशन को सहेजें।

इस अध्याय में हम समझेंगे कि हीट मैप के साथ कैसे काम करना है। हीट मैप डेटा मेट्रिक्स में चयनित रेंज के लिए अलग-अलग रंगों में डेटा प्रस्तुति दिखाएगा।

हीट मैप के साथ शुरुआत करना

शुरू करने के लिए, हमें नीचे दिखाए गए अनुसार बाईं ओर विज़ुअलाइज़ेशन टैब पर क्लिक करके विज़ुअलाइज़ेशन बनाने की आवश्यकता है -

ऊपर दिखाए गए अनुसार विज़ुअलाइज़ेशन प्रकार को हीट मैप के रूप में चुनें। यह आपको नीचे दिखाए अनुसार सूचकांक चुनने के लिए कहेगा -

जैसा कि ऊपर दिखाया गया है इंडेक्स देशाटा-28.12.2018 चुनें । एक बार इंडेक्स का चयन करने के बाद हमारे पास चयन किया जाने वाला डेटा है -

नीचे दिखाए अनुसार मेट्रिक्स का चयन करें -

नीचे दिखाए गए अनुसार ड्रॉपडाउन से अधिकतम एकत्रीकरण चुनें -

हमने मैक्स का चयन किया है क्योंकि हम मैक्स एरिया को बुद्धिमान बनाना चाहते हैं।

अब नीचे दिखाए गए अनुसार बाल्टी के लिए मूल्यों का चयन करेंगे -

अब, नीचे दिखाए अनुसार एक्स-एक्सिस का चयन करें -

हमने एग्रीगेशन को टर्म्स, फील्ड ऐज कंट्री और ऑर्डर बाय मैक्स एरिया के रूप में इस्तेमाल किया है। नीचे दिए गए परिवर्तनों को लागू करें पर क्लिक करें -

यदि आप परिवर्तन लागू करते हैं, तो नीचे दिखाए अनुसार गर्मी का नक्शा दिखता है -

गर्मी के नक्शे को विभिन्न रंगों के साथ दिखाया गया है और क्षेत्रों की सीमा दाईं ओर प्रदर्शित की गई है। आप नीचे दिखाए गए अनुसार क्षेत्र की सीमा के आगे छोटे हलकों पर क्लिक करके रंग बदल सकते हैं -

किबाना में कोऑर्डिनेट मैप आपको भौगोलिक क्षेत्र दिखाएगा और आपके द्वारा निर्दिष्ट एकत्रीकरण के आधार पर क्षेत्र को चिह्नित करेगा।

निर्देशांक मानचित्र के लिए अनुक्रमणिका बनाएँ

समन्वय मानचित्र के लिए प्रयुक्त बकेट एकत्रीकरण भूओश एकत्रीकरण है। इस प्रकार के एकत्रीकरण के लिए, आपका सूचकांक जो आप उपयोग करने जा रहे हैं, उसमें एक प्रकार का भू बिंदु होना चाहिए। भू बिंदु अक्षांश और देशांतर का संयोजन है।

हम Kibana dev टूल्स का उपयोग करके एक इंडेक्स बनाएंगे और इसमें बल्क डेटा जोड़ेंगे। हम मैपिंग को जोड़ेंगे और हमें आवश्यक geo_point प्रकार जोड़ेंगे।

जो डेटा हम उपयोग करने जा रहे हैं वह यहां दिखाया गया है -

{"index":{"_id":1}}
{"location": "2.089330000000046,41.47367000000008", "city": "SantCugat"}
{"index":{"_id":2}}
{"location": "2.2947825000000677,41.601800991000076", "city": "Granollers"}
{"index":{"_id":3}}
{"location": "2.1105957495300474,41.5496295760424", "city": "Sabadell"}
{"index":{"_id":4}}
{"location": "2.132605678083895,41.5370461908878", "city": "Barbera"}
{"index":{"_id":5}}
{"location": "2.151270020052683,41.497779918345415", "city": "Cerdanyola"}
{"index":{"_id":6}}
{"location": "2.1364609496220606,41.371303520399344", "city": "Barcelona"}
{"index":{"_id":7}}
{"location": "2.0819450306711165,41.385491966414705", "city": "Sant Just Desvern"}
{"index":{"_id":8}}
{"location": "2.00532082278266,41.542294286427385", "city": "Rubi"}
{"index":{"_id":9}}
{"location": "1.9560805366930398,41.56142635214226", "city": "Viladecavalls"}
{"index":{"_id":10}}
{"location": "2.09205348251486,41.39327140161001", "city": "Esplugas de Llobregat"}

अब नीचे दिखाए गए अनुसार किबना देव टूल्स में निम्न कमांड चलाएं -

PUT /cities
{
   "mappings": {
      "_doc": {
         "properties": {
            "location": {
               "type": "geo_point"
            }
         }
      }
   }
}

POST /cities/_city/_bulk?refresh
{"index":{"_id":1}}
{"location": "2.089330000000046,41.47367000000008", "city": "SantCugat"}
{"index":{"_id":2}}
{"location": "2.2947825000000677,41.601800991000076", "city": "Granollers"}
{"index":{"_id":3}}
{"location": "2.1105957495300474,41.5496295760424", "city": "Sabadell"}
{"index":{"_id":4}}
{"location": "2.132605678083895,41.5370461908878", "city": "Barbera"}
{"index":{"_id":5}}
{"location": "2.151270020052683,41.497779918345415", "city": "Cerdanyola"}
{"index":{"_id":6}}
{"location": "2.1364609496220606,41.371303520399344", "city": "Barcelona"}
{"index":{"_id":7}}
{"location": "2.0819450306711165,41.385491966414705", "city": "Sant Just Desvern"}
{"index":{"_id":8}}
{"location": "2.00532082278266,41.542294286427385", "city": "Rubi"}
{"index":{"_id":9}}
{"location": "1.9560805366930398,41.56142635214226", "city": "Viladecavalls"}
{"index":{"_id":10}}
{"location": "2.09205348251486,41.3s9327140161001", "city": "Esplugas de Llobregat"}

अब, किबना देव टूल्स में उपरोक्त कमांड चलाएं -

उपरोक्त प्रकार _doc के सूचकांक नाम शहरों का निर्माण करेगा और क्षेत्र का स्थान प्रकार geo_point है।

अब सूचकांक में डेटा जोड़ते हैं: शहर -

हम डेटा के साथ इंडेक्स नाम का हवाला देते हुए किए जाते हैं। अब हम प्रबंधन टैब का उपयोग करते हुए शहरों के लिए इंडेक्स पैटर्न बनाते हैं।

शहरों के सूचकांक के अंदर के क्षेत्रों का विवरण यहाँ दिखाया गया है -

हम देख सकते हैं कि स्थान प्रकार geo_point का है। अब हम इसका उपयोग विज़ुअलाइज़ेशन बनाने के लिए कर सकते हैं।

समन्वय मानचित्र के साथ आरंभ करना

विज़ुअलाइज़ेशन पर जाएं और समन्वयित नक्शे चुनें।

सूचकांक पैटर्न शहरों का चयन करें और नीचे दिखाए अनुसार एकत्रीकरण मीट्रिक और बाल्टी को कॉन्फ़िगर करें -

यदि आप विश्लेषण बटन पर क्लिक करते हैं, तो आप निम्न स्क्रीन देख सकते हैं -

देशांतर और अक्षांश के आधार पर, मंडलियों को मानचित्र पर प्लॉट किया जाता है जैसा कि ऊपर दिखाया गया है।

इस विज़ुअलाइज़ेशन के साथ, आप भौगोलिक दुनिया के नक्शे पर दर्शाए गए डेटा को देखते हैं। इस अध्याय में, हम इसे विस्तार से देखते हैं।

इंडेक्स मैप के लिए इंडेक्स बनाएं

हम क्षेत्र मानचित्र विज़ुअलाइज़ेशन के साथ काम करने के लिए एक नया सूचकांक बनाएंगे। जो डेटा हम अपलोड करने जा रहे हैं, वह यहाँ दिखाया गया है -

{"index":{"_id":1}}
{"country": "China", "population": "1313973713"}
{"index":{"_id":2}}
{"country": "India", "population": "1095351995"}
{"index":{"_id":3}}
{"country": "United States", "population": "298444215"}
{"index":{"_id":4}}
{"country": "Indonesia", "population": "245452739"}
{"index":{"_id":5}}
{"country": "Brazil", "population": "188078227"}
{"index":{"_id":6}}
{"country": "Pakistan", "population": "165803560"}
{"index":{"_id":7}}
{"country": "Bangladesh", "population": "147365352"}
{"index":{"_id":8}}
{"country": "Russia", "population": "142893540"}
{"index":{"_id":9}}
{"country": "Nigeria", "population": "131859731"}
{"index":{"_id":10}}
{"country": "Japan", "population": "127463611"}

ध्यान दें कि हम डेटा अपलोड करने के लिए देव उपकरणों में _bulk अपलोड का उपयोग करेंगे।

अब, किबना देव टूल्स पर जाएं और निम्नलिखित प्रश्नों को निष्पादित करें -

PUT /allcountries
{
   "mappings": {
      "_doc": {
         "properties": {
            "country": {"type": "keyword"},
               "population": {"type": "integer"}
         }
      }
   }
}
POST /allcountries/_doc/_bulk?refresh
{"index":{"_id":1}}
{"country": "China", "population": "1313973713"}
{"index":{"_id":2}}
{"country": "India", "population": "1095351995"}
{"index":{"_id":3}}
{"country": "United States", "population": "298444215"}
{"index":{"_id":4}}
{"country": "Indonesia", "population": "245452739"}
{"index":{"_id":5}}
{"country": "Brazil", "population": "188078227"}
{"index":{"_id":6}}
{"country": "Pakistan", "population": "165803560"}
{"index":{"_id":7}}
{"country": "Bangladesh", "population": "147365352"}
{"index":{"_id":8}}
{"country": "Russia", "population": "142893540"}
{"index":{"_id":9}}
{"country": "Nigeria", "population": "131859731"}
{"index":{"_id":10}}
{"country": "Japan", "population": "127463611"}

इसके बाद, इंडेक्स ऑलआउट बनाएं। हमने देश क्षेत्र प्रकार के रूप में निर्दिष्ट किया हैkeyword -

PUT /allcountries
{
   "mappings": {
      "_doc": {
         "properties": {
            "country": {"type": "keyword"},
            "population": {"type": "integer"}
         }
      }
   }
}

Note - क्षेत्र के नक्शे के साथ काम करने के लिए हमें कीवर्ड के रूप में एकत्रीकरण के साथ उपयोग किए जाने वाले फ़ील्ड प्रकार को निर्दिष्ट करने की आवश्यकता है।

एक बार हो जाने के बाद, _bulk कमांड का उपयोग करके डेटा अपलोड करें।

अब हम इंडेक्स पैटर्न बनाएंगे। किबाना मैनेजमेंट टैब पर जाएं और इंडेक्स पैटर्न बनाएं।

यहां ऑलकाउंट्स इंडेक्स से प्रदर्शित फ़ील्ड हैं।

रीजन मैप्स के साथ शुरुआत करना

अब हम रीजन मैप्स का उपयोग करके विज़ुअलाइज़ेशन बनाएंगे। विज़ुअलाइज़ेशन पर जाएं और रीजन मैप्स चुनें।

एक बार ऑलआउट के रूप में चुनिंदा सूचकांक और आगे बढ़ें।

नीचे दिखाए अनुसार एकत्रीकरण मेट्रिक्स और बकेट मेट्रिक्स चुनें -

यहां हमने देश के रूप में क्षेत्र का चयन किया है, जैसा कि मैं दुनिया के नक्शे पर समान दिखाना चाहता हूं।

वेक्टर नक्शा और क्षेत्र मानचित्र के लिए फ़ील्ड में शामिल हों

क्षेत्र के नक्शे के लिए हमें नीचे दिखाए गए अनुसार विकल्प टैब का भी चयन करना होगा -

विकल्प टैब में लेयर सेटिंग्स कॉन्फ़िगरेशन है जो दुनिया के नक्शे पर डेटा को प्लॉट करने के लिए आवश्यक है।

एक वेक्टर मानचित्र में निम्नलिखित विकल्प हैं -

यहां हम विश्व देशों का चयन करेंगे क्योंकि मेरे पास देशों के आंकड़े हैं।

ज्वाइन फील्ड में निम्नलिखित विवरण हैं -

हमारे सूचकांक में हमारे देश का नाम है, इसलिए हम देश का नाम चुनेंगे।

शैली सेटिंग्स में आप देशों के लिए प्रदर्शित होने वाले रंग का चयन कर सकते हैं -

हम रेड्स का चयन करेंगे। हम बाकी विवरणों को नहीं छूएंगे।

अब नीचे दिखाए गए अनुसार विश्व मानचित्र पर दिए गए देशों का विवरण देखने के लिए विश्लेषण बटन पर क्लिक करें -

स्व-होस्टेड वेक्टर मैप और किबाना में फील्ड से जुड़ें

आप वेक्टर मैप के लिए अपनी खुद की किबाना सेटिंग्स भी जोड़ सकते हैं और फील्ड ज्वाइन कर सकते हैं। ऐसा करने के लिए किबना कॉन्फिग फोल्डर से kibana.yml पर जाएं और निम्नलिखित विवरण जोड़ें -

regionmap:
   includeElasticMapsService: false
   layers:
      - name: "Countries Data"
      url: "http://localhost/kibana/worldcountries.geojson"
      attribution: "INRAP"
      fields:
         - name: "Country"
         description: "country names"

विकल्प टैब से सदिश मानचित्र में डिफ़ॉल्ट डेटा के बजाय उपरोक्त डेटा होगा। कृपया ध्यान दें कि दिया गया URL CORS सक्षम होना चाहिए ताकि Kibana वही डाउनलोड कर सके। उपयोग की गई json फ़ाइल इस तरह से होनी चाहिए कि निर्देशांक निरंतरता में हों। उदाहरण के लिए -

https://vector.maps.elastic.co/blob/5659313586569216?elastic_tile_service_tos=agree

क्षेत्र-मानचित्र सदिश मानचित्र विवरण स्व-होस्ट किए जाने पर विकल्प टैब नीचे दिखाया गया है -

एक गेज विज़ुअलाइज़ेशन बताता है कि डेटा पर आपके मीट्रिक को पूर्वनिर्धारित सीमा में कैसे माना जाता है।

एक लक्ष्य विज़ुअलाइज़ेशन आपके लक्ष्य के बारे में बताता है और आपके डेटा पर आपका मीट्रिक लक्ष्य की ओर कैसे बढ़ता है।

गेज के साथ काम करना

गेज का उपयोग शुरू करने के लिए, विज़ुअलाइज़ेशन पर जाएं और किबाना यूआई से विज़ुअलाइज़ टैब चुनें।

गेज पर क्लिक करें और उस इंडेक्स को चुनें जिसे आप उपयोग करना चाहते हैं।

हम medicalvisits-26.01.2019 इंडेक्स पर काम करने जा रहे हैं ।

फरवरी 2017 की समय सीमा का चयन करें

अब आप मीट्रिक और बाल्टी एकत्रीकरण का चयन कर सकते हैं।

हमने गणना के रूप में मीट्रिक एकत्रीकरण का चयन किया है।

बाल्टी एकत्रीकरण हमने चयनित पद और चयनित क्षेत्र संख्या_होम_विसिट्स है।

डेटा विकल्प टैब से, चयनित विकल्पों को नीचे दिखाया गया है -

गेज प्रकार सर्कल या आर्क के रूप में हो सकता है। हमने आर्क के रूप में चुना है और बाकी सभी को डिफ़ॉल्ट मान के रूप में आराम दिया है।

हमारे द्वारा जोड़ी गई पूर्वनिर्धारित सीमा यहाँ दिखाई गई है -

चुना गया रंग हरा से लाल है।

अब नीचे दिखाए गए अनुसार गेज के रूप में दृश्य को देखने के लिए विश्लेषण बटन पर क्लिक करें -

लक्ष्य के साथ काम करना

टैब को विज़ुअलाइज़ करें और नीचे दिखाए अनुसार चयन करें -

लक्ष्य का चयन करें और सूचकांक का चयन करें।

सूचकांक के रूप में medicalvisits-26.01.2019 का उपयोग करें ।

मीट्रिक एकत्रीकरण और बाल्टी एकत्रीकरण का चयन करें।

मीट्रिक एकत्रीकरण

हमने गणना को मीट्रिक एकत्रीकरण के रूप में चुना है।

बकेट एग्रीगेशन

हमने बाल्टी एकत्रीकरण के रूप में शर्तों का चयन किया है और क्षेत्र संख्या_होम_विसिट्स है।

चुने गए विकल्प इस प्रकार हैं -

चयनित रेंज इस प्रकार है -

विश्लेषण पर क्लिक करें और आप इस प्रकार प्रदर्शित लक्ष्य को देखें -

कैनवास अभी तक किबाना में एक और शक्तिशाली विशेषता है। कैनवास विज़ुअलाइज़ेशन का उपयोग करके, आप अपने डेटा को अलग-अलग रंग संयोजन, आकार, पाठ, गुणन सेटअप आदि में दर्शा सकते हैं।

हमें कैनवास में दिखाने के लिए डेटा की आवश्यकता है। अब, हम किबाना में पहले से उपलब्ध कुछ नमूना डेटा लोड करते हैं।

कैनवास निर्माण के लिए नमूना डेटा लोड हो रहा है

नमूना डेटा प्राप्त करने के लिए किबाना के होम पेज पर जाएं और नीचे दिखाए गए अनुसार नमूना डेटा पर क्लिक करें -

लोड ए डेटा सेट और किबाना डैशबोर्ड पर क्लिक करें। यह आपको नीचे दिखाए गए अनुसार स्क्रीन पर ले जाएगा -

नमूना ईकामर्स ऑर्डर के लिए ऐड बटन पर क्लिक करें। नमूना डेटा लोड करने में कुछ समय लगेगा। एक बार आपको एक चेतावनी संदेश मिलेगा जिसमें दिखाया जाएगा कि "नमूना ईकामर्स डेटा लोड किया गया है।"

कैनवास विज़ुअलाइज़ेशन के साथ शुरुआत करना

अब नीचे दिखाए गए अनुसार कैनवास विज़ुअलाइज़ेशन पर जाएं -

कैनवास पर क्लिक करें और यह नीचे दिखाए अनुसार स्क्रीन प्रदर्शित करेगा -

हमारे पास ईकामर्स और वेब ट्रैफिक सैंपल डेटा जोड़ा गया है। हम नया कार्यक्षेत्र बना सकते हैं या मौजूदा का उपयोग कर सकते हैं।

यहां, हम मौजूदा का चयन करेंगे। ईकामर्स रेवेन्यू ट्रैकिंग वर्कपैड नाम का चयन करें और यह नीचे दिखाए अनुसार स्क्रीन प्रदर्शित करेगा -

कैनवस में एक मौजूदा वर्कपैड क्लोनिंग

हम वर्कपैड को क्लोन करेंगे ताकि हम इसमें बदलाव कर सकें। मौजूदा वर्कपैड को क्लोन करने के लिए, नीचे बाईं ओर दिखाए गए वर्कपैड के नाम पर क्लिक करें -

नाम पर क्लिक करें और नीचे दिखाए अनुसार क्लोन विकल्प चुनें -

क्लोन बटन पर क्लिक करें और यह ईकामर्स रेवेन्यू ट्रैकिंग वर्कपैड की एक प्रति तैयार करेगा। आप इसे नीचे दिखाए गए अनुसार पा सकते हैं -

इस खंड में, हम समझते हैं कि वर्कपैड का उपयोग कैसे करें। यदि आप वर्कपैड से ऊपर देखते हैं, तो इसके लिए 2 पृष्ठ हैं। इसलिए कैनवास में हम कई पृष्ठों में डेटा का प्रतिनिधित्व कर सकते हैं।

पृष्ठ 2 प्रदर्शन नीचे दिखाया गया है -

पृष्ठ 1 का चयन करें और नीचे दिखाए गए अनुसार कुल बिक्री पर क्लिक करें -

दाईं ओर, आपको इससे संबंधित डेटा मिलेगा -

अभी उपयोग की जाने वाली डिफ़ॉल्ट शैली हरा रंग है। हम यहां रंग बदल सकते हैं और उसी के प्रदर्शन की जांच कर सकते हैं।

हमने नीचे दिखाए अनुसार पाठ सेटिंग्स के लिए फ़ॉन्ट और आकार भी बदल दिया है -

कैनवास के अंदर वर्कपैड में नया पेज जोड़ना

वर्कपैड में नया पेज जोड़ने के लिए, जैसा कि नीचे दिखाया गया है -

एक बार पृष्ठ बनाने के बाद नीचे दिखाया गया है -

Add एलिमेंट पर क्लिक करें और यह नीचे दिखाए गए अनुसार सभी संभावित विज़ुअलाइज़ेशन प्रदर्शित करेगा -

हमने नीचे दिखाए गए अनुसार दो तत्व डेटा टेबल और एरिया चार्ट जोड़े हैं

आप एक ही पृष्ठ पर अधिक डेटा तत्व जोड़ सकते हैं या अधिक पृष्ठ भी जोड़ सकते हैं।

हमारे पिछले अध्यायों में, हमने देखा है कि वर्टिकल बार, हॉरिजॉन्टल बार, पाई चार्ट आदि के रूप में विज़ुअलाइज़ेशन कैसे बनाया जाता है। इस अध्याय में, आइए हम डैशबोर्ड के रूप में उन्हें एक साथ जोड़ना सीखें। एक डैशबोर्ड आपके द्वारा बनाए गए विज़ुअलाइज़ेशन का संग्रह है, ताकि आप एक बार में सभी पर एक साथ नज़र डाल सकें।

डैशबोर्ड के साथ शुरुआत करना

किबाना में डैशबोर्ड बनाने के लिए, नीचे दिखाए गए डैशबोर्ड विकल्प पर क्लिक करें -

अब, ऊपर दिखाए अनुसार Create new डैशबोर्ड बटन पर क्लिक करें। यह हमें नीचे दिखाए गए अनुसार स्क्रीन पर ले जाएगा -

ध्यान दें कि हमारे पास अब तक कोई डैशबोर्ड नहीं बना है। शीर्ष पर विकल्प हैं जहां हम अपने डैशबोर्ड पर डेटा प्राप्त करने के लिए सेव, कैंसल, ऐड, ऑप्शंस, शेयर, ऑटो-रिफ्रेश और टाइम बदल सकते हैं। हम ऊपर दिखाए गए Add बटन पर क्लिक करके एक नया डैशबोर्ड बनाएंगे।

डैशबोर्ड पर विज़ुअलाइज़ेशन जोड़ें

जब हम Add बटन पर क्लिक करते हैं (ऊपरी बाएँ कोने में), तो यह हमें वह दृश्य दिखाता है जिसे हमने नीचे दिखाया गया है -

उस दृश्य का चयन करें जिसे आप अपने डैशबोर्ड में जोड़ना चाहते हैं। हम नीचे दिखाए गए अनुसार पहले तीन विज़ुअलाइज़ेशन का चयन करेंगे -

इसे एक साथ स्क्रीन पर देखा जाता है -

इस प्रकार, एक उपयोगकर्ता के रूप में आप हमारे द्वारा अपलोड किए गए डेटा के बारे में समग्र विवरण प्राप्त करने में सक्षम हैं - देश के नाम, क्षेत्रनाम, क्षेत्र और जनसंख्या के साथ देश-वार।

इसलिए अब हम उपलब्ध सभी क्षेत्रों को जानते हैं, अधिकतम जनसंख्या वाला देश जो अवरोही क्रम में है, अधिकतम क्षेत्र आदि।

यह केवल नमूना डेटा विज़ुअलाइज़ेशन है जिसे हमने अपलोड किया है, लेकिन वास्तविक दुनिया में अपने व्यवसाय के विवरणों को ट्रैक करना बहुत आसान हो जाता है जैसे कि आपके पास एक वेबसाइट है जिसे मासिक या दैनिक लाखों हिट्स मिलते हैं, आप बिक्री पर नज़र रखना चाहते हैं हर दिन, घंटे, मिनट, सेकंड में किए गए और यदि आपके पास आपकी ईएलके स्टैक है, तो किबाना आपको अपनी बिक्री के दृश्य को हर घंटे, मिनट, सेकंड में अपनी आंखों के सामने दिखा सकती है, जैसा कि आप देखना चाहते हैं। यह वास्तविक समय डेटा को प्रदर्शित करता है जैसा कि वास्तविक दुनिया में हो रहा है।

कुलाना, किबना, आपके व्यापार लेनदेन के दिन, प्रति घंटा या हर मिनट के बारे में सटीक विवरण निकालने में बहुत महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है, इसलिए कंपनी को पता है कि प्रगति कैसे चल रही है।

डैशबोर्ड सहेजें

आप शीर्ष पर सेव बटन का उपयोग करके अपने डैशबोर्ड को बचा सकते हैं।

एक शीर्षक और विवरण है जहां आप डैशबोर्ड का नाम दर्ज कर सकते हैं और एक संक्षिप्त विवरण जो बताता है कि डैशबोर्ड क्या करता है। अब, डैशबोर्ड को बचाने के लिए Confirm Save पर क्लिक करें।

डैशबोर्ड के लिए समय सीमा बदलना

वर्तमान में आप देख सकते हैं कि दिखाया गया डेटा अंतिम 15 मिनट का है। कृपया ध्यान दें कि यह किसी भी समय क्षेत्र के बिना एक स्थिर डेटा है, इसलिए प्रदर्शित डेटा परिवर्तित नहीं होगा। जब आपके पास समय बदलने के लिए वास्तविक समय प्रणाली से जुड़ा डेटा होगा, तो यह डेटा को प्रतिबिंबित भी दिखाएगा।

डिफ़ॉल्ट रूप से, आप नीचे दिखाए गए अनुसार अंतिम 15 मिनट देखेंगे -

अंतिम 15 मिनट पर क्लिक करें और यह आपको समय सीमा प्रदर्शित करेगा जिसे आप अपनी पसंद के अनुसार चुन सकते हैं।

ध्यान से देखें कि क्विक, रिलेटिव, एब्सोल्यूट और हाल के विकल्प हैं। निम्न स्क्रीनशॉट त्वरित विकल्प के लिए विवरण दिखाता है -

अब उपलब्ध विकल्प को देखने के लिए Relative पर क्लिक करें -

यहां आप मिनटों, घंटों, सेकंडों, महीनों, वर्षों पहले से और आज तक निर्दिष्ट कर सकते हैं।

निरपेक्ष विकल्प में निम्नलिखित विवरण हैं -

आप कैलेंडर विकल्प देख सकते हैं और एक तिथि सीमा चुन सकते हैं।

हाल का विकल्प पिछले 15 मिनट के विकल्प को वापस लेगा और अन्य विकल्प को भी जिसे आपने हाल ही में चुना है। समय सीमा का चयन उस समय सीमा के भीतर आने वाले डेटा को अपडेट करेगा।

डैशबोर्ड में खोज और फ़िल्टर का उपयोग करना

हम डैशबोर्ड पर खोज और फ़िल्टर का भी उपयोग कर सकते हैं। यदि हम किसी विशेष क्षेत्र का विवरण प्राप्त करना चाहते हैं, तो हम नीचे दिखाए गए खोज को जोड़ सकते हैं -

उपरोक्त खोज में, हमने क्षेत्र क्षेत्र का उपयोग किया है और क्षेत्र का विवरण प्रदर्शित करना चाहते हैं: OCEANIA।

हमें निम्नलिखित परिणाम मिलते हैं -

उपरोक्त आंकड़ों को देखते हुए हम कह सकते हैं कि OCEANIA क्षेत्र में, ऑस्ट्रेलिया की अधिकतम जनसंख्या और क्षेत्रफल है।

इसी तरह, हम नीचे दिखाए गए अनुसार एक फिल्टर जोड़ सकते हैं -

इसके बाद, एक फिल्टर बटन जोड़ें पर क्लिक करें और यह आपके सूचकांक में उपलब्ध फ़ील्ड का विवरण नीचे दिखाए अनुसार प्रदर्शित करेगा -

वह फ़ील्ड चुनें, जिस पर आप फ़िल्टर करना चाहते हैं। मैं नीचे दिखाए गए अनुसार ASIA क्षेत्र का विवरण प्राप्त करने के लिए क्षेत्र क्षेत्र का उपयोग करूंगा -

फ़िल्टर को सहेजें और आपको फ़िल्टर को निम्नानुसार देखना चाहिए -

डेटा अब फिल्टर के अनुसार दिखाया जाएगा -

आप नीचे दिखाए गए अनुसार और फिल्टर भी जोड़ सकते हैं -

आप निचे दिखाए गए अनुसार डिसेबल चेकबॉक्स पर क्लिक करके फ़िल्टर को डिसेबल कर सकते हैं।

आप इसे सक्रिय करने के लिए उसी चेकबॉक्स पर क्लिक करके फ़िल्टर को सक्रिय कर सकते हैं। ध्यान दें कि फिल्टर को हटाने के लिए डिलीट बटन है। फ़िल्टर संपादित करने या फ़िल्टर विकल्प बदलने के लिए बटन संपादित करें।

प्रदर्शित विज़ुअलाइज़ेशन के लिए, आपको नीचे दिखाए गए अनुसार तीन डॉट्स दिखाई देंगे -

इस पर क्लिक करें और यह नीचे दिखाए अनुसार विकल्प प्रदर्शित करेगा -

निरीक्षण और फुलस्क्रीन

निरीक्षण पर क्लिक करें और यह सारणीबद्ध प्रारूप में क्षेत्र का विवरण देता है जैसा कि नीचे दिखाया गया है -

CSV प्रारूप में उस दृश्य को डाउनलोड करने का एक विकल्प है, जिसमें आप इसे एक्सेल शीट में देखना चाहते हैं।

अगला विकल्प फुलस्क्रीन में फुलस्क्रीनमोड में विज़ुअलाइज़ेशन मिलेगा जैसा कि नीचे दिखाया गया है -

फुलस्क्रीन मोड से बाहर निकलने के लिए आप एक ही बटन का उपयोग कर सकते हैं।

डैशबोर्ड साझा करना

हम शेयर बटन का उपयोग करके डैशबोर्ड साझा कर सकते हैं। शेयर बटन पर क्लिक करें, आपको निम्नानुसार प्रदर्शन मिलेगा -

आप अपनी साइट पर डैशबोर्ड दिखाने के लिए एम्बेड कोड का भी उपयोग कर सकते हैं या पेरालिंक्स का उपयोग कर सकते हैं जो दूसरों के साथ साझा करने के लिए एक कड़ी होगी।

Url इस प्रकार होगा -

http://localhost:5601/goto/519c1a088d5d0f8703937d754923b84b

टाइमलाइन, जिसे टाइमलाइन भी कहा जाता है, अभी तक एक और विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जो मुख्य रूप से समय आधारित डेटा विश्लेषण के लिए उपयोग किया जाता है। समयरेखा के साथ काम करने के लिए, हमें सरल अभिव्यक्ति भाषा का उपयोग करने की आवश्यकता होती है जो हमें सूचकांक से जुड़ने में मदद करेगी और परिणाम प्राप्त करने के लिए डेटा पर गणना भी करेगी।

हम तिमिलियन का उपयोग कहां कर सकते हैं?

जब आप समय से संबंधित डेटा की तुलना करना चाहते हैं तो टाइमलाइन का उपयोग किया जाता है। उदाहरण के लिए, आपके पास एक साइट है, और आप अपने विचार रोज़ाना प्राप्त करते हैं। आप उस डेटा का विश्लेषण करना चाहते हैं जिसमें आप पिछले सप्ताह के डेटा की तुलना पिछले सप्ताह यानी सोमवार-सोमवार, मंगलवार-मंगलवार और इसी तरह कर सकते हैं कि कैसे विचार भिन्न हो रहे हैं और यातायात भी।

टाइमलाइन के साथ शुरुआत करना

Timelion के साथ काम करना शुरू करने के लिए, नीचे दिखाए गए अनुसार Timelion पर क्लिक करें -

डिफ़ॉल्ट रूप से समयबद्धन सभी अनुक्रमितों की समयरेखा दिखाता है जैसा कि नीचे दिखाया गया है -

टाइमलाइन अभिव्यक्ति सिंटैक्स के साथ काम करता है।

Note - es (*) => का अर्थ है सभी सूचकांक।

तिमेलियन के साथ उपयोग किए जाने वाले फ़ंक्शन का विवरण प्राप्त करने के लिए, बस नीचे दिखाए गए अनुसार textarea पर क्लिक करें -

यह आपको अभिव्यक्ति सिंटैक्स के साथ उपयोग किए जाने वाले फ़ंक्शन की सूची देता है।

एक बार जब आप Timelion के साथ शुरू करते हैं, तो यह नीचे दिखाए गए अनुसार एक स्वागत योग्य संदेश प्रदर्शित करता है। हाइलाइट्ड सेक्शन यानी जंप टू फंक्शन संदर्भ, टाइमलाइन के साथ उपयोग किए जाने वाले उपलब्ध सभी कार्यों का विवरण देता है।

समयबद्धन स्वागत संदेश

तिमिलियन स्वागत संदेश नीचे दिखाया गया है -

अगले बटन पर क्लिक करें और यह आपको इसकी मूल कार्यक्षमता और उपयोग के माध्यम से चलेगा। अब जब आप अगला क्लिक करते हैं, तो आप निम्नलिखित विवरण देख सकते हैं -

समयबद्धन समारोह संदर्भ

तिमेलियन के लिए उपलब्ध फ़ंक्शन संदर्भ का विवरण प्राप्त करने के लिए सहायता बटन पर क्लिक करें -

समय का विन्यास

टाइमलाइन के लिए सेटिंग किबाना मैनेजमेंट → एडवांस्ड सेटिंग्स में की जाती है।

उन्नत सेटिंग्स पर क्लिक करें और श्रेणी से समय का चयन करें

एक बार समयसीमा के चयन के बाद यह सभी आवश्यक क्षेत्रों को समयबद्ध विन्यास के लिए प्रदर्शित करेगा।

निम्नलिखित क्षेत्रों में आप डिफ़ॉल्ट सूचकांक और समय क्षेत्र को सूचकांक पर इस्तेमाल करने के लिए बदल सकते हैं -

डिफ़ॉल्ट एक _all और timefield @timestamp है। हम इसे छोड़ देंगे क्योंकि यह है और समयसीमा में ही सूचकांक और समय क्षेत्र को बदल देगा।

डेटा को विज़ुअलाइज़ करने के लिए टाइमलाइन का उपयोग करना

हम सूचकांक का उपयोग करने जा रहे हैं: medicalvisits-26.01.2019 । निम्नलिखित 1 जनवरी 2017 से 31 दिसंबर 2017 तक के समय के लिए प्रदर्शित डेटा है -

उपरोक्त विज़ुअलाइज़ेशन के लिए उपयोग की जाने वाली अभिव्यक्ति इस प्रकार है -

.es(index=medicalvisits-26.01.2019,timefield=Visiting_Date).bars()

हमने सूचकांक medicalvisits-26.01.2019 का उपयोग किया है और उस सूचकांक पर timefield Visiting_Date है और बार फ़ंक्शन का उपयोग किया है।

निम्नलिखित में हमने जून 2017 के दिन के लिए 2 शहरों का विश्लेषण किया है, दिन के हिसाब से।

प्रयुक्त अभिव्यक्ति है -

.es(index=medicalvisits-26.01.2019,timefield=Visiting_Date, 
q=City:Sabadell).label(Sabadell),.es(index=medicalvisits-26.01.2019,
timefield=Visiting_Date, q=City:Terrassa).label(Terrassa)

2 दिनों की समयावधि की तुलना यहाँ दिखाई गई है -

अभिव्यक्ति

.es(index=medicalvisits-26.01.2019,timefield=Visiting_Date).label("August 2nd 2018"),
.es(index=medicalvisits-26.01.2019,timefield=Visiting_Date,offset=-1d).label("August 1st 2018")

यहां हमने ऑफसेट का उपयोग किया है और 1 दिन का अंतर दिया है। हमने वर्तमान तिथि को 2 अगस्त 2018 के रूप में चुना है। इसलिए यह 2 अगस्त 2018 और 1 अगस्त 2018 के लिए डेटा अंतर देता है।

जनवरी 2017 के महीने के शीर्ष 5 शहरों के आंकड़ों की सूची नीचे दी गई है। हमारे द्वारा यहाँ प्रयोग किया गया अभिव्यक्ति नीचे दिया गया है -

.es(index=medicalvisits-26.01.2019,timefield=Visiting_Date,split=City.keyword:5)

हमने विभाजन का उपयोग किया है और क्षेत्र का नाम शहर के रूप में दिया है और चूंकि हमें सूचकांक से शीर्ष पांच शहरों की आवश्यकता है, इसलिए हमने इसे विभाजित किया है = City.keyword: 5

यह प्रत्येक शहर की गिनती देता है और उनके नाम सूचीबद्ध करता है जैसा कि ग्राफ प्लॉट में दिखाया गया है।

हम Logstash का उपयोग किए बिना, Elasticsearch में डेटा अपलोड करने के लिए Dev Tools का उपयोग कर सकते हैं। हम देव उपकरण का उपयोग करके किबाना में जो डेटा चाहते हैं, उसे पोस्ट, डाल, हटा सकते हैं।

Kibana में नए इंडेक्स बनाने के लिए हम dev टूल्स में निम्नलिखित कमांड का उपयोग कर सकते हैं -

अनुक्रमणिका का उपयोग PUT बनाएँ

अनुक्रमणिका बनाने की आज्ञा यहाँ दी गई है -

PUT /usersdata?pretty

एक बार जब आप इस पर अमल करते हैं, तो एक खाली इंडेक्स यूजरडेटा बनाया जाता है।

हम सूचकांक निर्माण के साथ किया जाता है। अब सूचकांक में डेटा जोड़ देगा -

PUT का उपयोग करके डेटा को अनुक्रमणिका में जोड़ें

आप एक इंडेक्स में डेटा को इस प्रकार जोड़ सकते हैं -

हम userdata इंडेक्स में एक और रिकॉर्ड जोड़ेंगे -

इसलिए हम userdata सूचकांक में 2 रिकॉर्ड है।

GET का उपयोग करके सूचकांक से डेटा प्राप्त करें

हम रिकॉर्ड 1 का विवरण निम्नानुसार प्राप्त कर सकते हैं -

आप सभी रिकॉर्ड निम्नानुसार प्राप्त कर सकते हैं -

इस प्रकार, हम उपर्युक्त के रूप में उपयोक्ता से सभी रिकॉर्ड प्राप्त कर सकते हैं।

PUT का उपयोग करके सूचकांक में डेटा अपडेट करें

रिकॉर्ड को अपडेट करने के लिए, आप निम्नानुसार कर सकते हैं -

हमने नाम "इरविन हॉवेल" से "क्लेमेंटाइन बाउच" में बदल दिया है। अब हम सूचकांक से सभी रिकॉर्ड प्राप्त कर सकते हैं और अद्यतन रिकॉर्ड को निम्नानुसार देख सकते हैं -

DELETE का उपयोग करके सूचकांक से डेटा हटाएं

आप यहाँ दिखाए अनुसार रिकॉर्ड को हटा सकते हैं -

अब अगर आप कुल रिकॉर्ड देखें तो हमारे पास केवल एक ही रिकॉर्ड होगा -

हम निम्न प्रकार से बनाए गए सूचकांक को हटा सकते हैं -

अब यदि आप उपलब्ध सूचकांकों की जांच करते हैं, तो हमारे पास इसमें उपयोगकर्ताडाटा सूचकांक नहीं होगा जैसा कि सूचकांक को हटा दिया गया है।

किबाना मॉनिटरिंग ईएलके स्टैक के प्रदर्शन के बारे में विवरण देता है। हम उपयोग की गई मेमोरी, प्रतिक्रिया समय आदि का विवरण प्राप्त कर सकते हैं।

निगरानी विवरण

किबाना में निगरानी विवरण प्राप्त करने के लिए, नीचे दिखाए अनुसार निगरानी टैब पर क्लिक करें -

चूंकि हम पहली बार निगरानी का उपयोग कर रहे हैं, इसलिए हमें इसे चालू रखने की आवश्यकता है। इसके लिए बटन पर क्लिक करेंTurn on monitoringऊपर दिखाये अनुसार। यहाँ एलीटेसर्च के लिए प्रदर्शित विवरण हैं -

यह elasticsearch, डिस्क उपलब्ध, इंडिक्स को elasticsearch, डिस्क उपयोग आदि में जोड़ा गया संस्करण देता है।

किबाना के लिए निगरानी विवरण यहाँ दिखाया गया है -

यह अनुरोधों के लिए अनुरोधों और अधिकतम प्रतिक्रिया समय और चलने वाले और स्मृति उपयोग के लिए भी देता है।

किबाना यूआई में उपलब्ध शेयर बटन का उपयोग करके आसानी से रिपोर्ट बनाई जा सकती है।

किबाना में रिपोर्ट निम्नलिखित दो रूपों में उपलब्ध हैं -

  • Permalinks
  • CSV की रिपोर्ट

Permalinks के रूप में रिपोर्ट करें

विज़ुअलाइज़ेशन करते समय, आप निम्नानुसार साझा कर सकते हैं -

एम्बेड कोड या पर्मलिंक के रूप में दूसरों के साथ दृश्य साझा करने के लिए शेयर बटन का उपयोग करें।

एम्बेड कोड के मामले में आपको निम्नलिखित विकल्प मिलते हैं -

आप स्नैपशॉट या सहेजे गए ऑब्जेक्ट के लिए iframe कोड को शॉर्ट url या लंबे url के रूप में जनरेट कर सकते हैं। स्नैपशॉट हाल का डेटा नहीं देगा और उपयोगकर्ता लिंक साझा किए जाने पर सहेजे गए डेटा को देख सकेगा। बाद में किए गए किसी भी परिवर्तन को प्रतिबिंबित नहीं किया जाएगा।

सहेजे गए ऑब्जेक्ट के मामले में, आपको उस विज़ुअलाइज़ेशन में किए गए हाल के बदलाव मिलेंगे।

लंबे समय के लिए स्नैपशॉट IFrame कोड -

<iframe src="http://localhost:5601/app/kibana#/visualize/edit/87af
cb60-165f-11e9-aaf1-3524d1f04792?embed=true&_g=()&_a=(filters:!(),linked:!f,query:(language:lucene,query:''),
uiState:(),vis:(aggs:!((enabled:!t,id:'1',params:(field:Area),schema:metric,type:max),(enabled:!t,id:'2',p
arams:(field:Country.keyword,missingBucket:!f,missingBucketLabel:Missing,order:desc,orderBy:'1',otherBucket:!
f,otherBucketLabel:Other,size:10),schema:segment,type:terms)),params:(addLegend:!t,addTimeMarker:!f,addToo
ltip:!t,categoryAxes:!((id:CategoryAxis-1,labels:(show:!t,truncate:100),position:bottom,scale:(type:linear),
show:!t,style:(),title:(),type:category)),grid:(categoryLines:!f,style:(color:%23eee)),legendPosition:right,
seriesParams:!((data:(id:'1',label:'Max+Area'),drawLi
nesBetweenPoints:!t,mode:stacked,show:true,showCircles:!t,type:histogram,valueAxis:ValueAxis-1)),times:!(),
type:histogram,valueAxes:!((id:ValueAxis-1,labels:(filter:!f,rotate:0,show:!t,truncate:100),name:LeftAxis-1,
position:left,scale:(mode:normal,type:linear),show:!t,style:(),title:(text:'Max+Area'),type:value))),title:
'countrywise_maxarea+',type:histogram))" height="600" width="800"></iframe>

लघु यूआरएल के लिए स्नैपशॉट आइफ्रेम कोड -

<iframe src="http://localhost:5601/goto/f0a6c852daedcb6b4fa74cce8c2ff6c4?embed=true" height="600" width="800"><iframe>

स्नैपशॉट और शॉट यूआरएल के रूप में।

छोटे यूआरएल के साथ -

http://localhost:5601/goto/f0a6c852daedcb6b4fa74cce8c2ff6c4

शॉर्ट यूआरएल ऑफ के साथ, लिंक नीचे दिया गया है -

http://localhost:5601/app/kibana#/visualize/edit/87afcb60-165f-11e9-aaf1-3524d1f04792?_g=()&_a=(filters:!(
),linked:!f,query:(language:lucene,query:''),uiState:(),vis:(aggs:!((enabled:!t,id:'1',params:(field:Area),
schema:metric,type:max),(enabled:!t,id:'2',params:(field:Country.keyword,missingBucket:!f,missingBucketLabel:
Missing,order:desc,orderBy:'1',otherBucket:!f,otherBucketLabel:Other,size:10),schema:segment,type:terms)),
params:(addLegend:!t,addTimeMarker:!f,addTooltip:!t,categoryAxes:!((id:CategoryAxis-1,labels:(show:!t,trun
cate:100),position:bottom,scale:(type:linear),show:!t,style:(),title:(),type:category)),grid:(categoryLine
s:!f,style:(color:%23eee)),legendPosition:right,seriesParams:!((data:(id:'1',label:'Max%20Area'),drawLines
BetweenPoints:!t,mode:stacked,show:true,showCircles:!t,type:histogram,valueAxis:ValueAxis-1)),times:!(),
type:histogram,valueAxes:!((id:ValueAxis-1,labels:(filter:!f,rotate:0,show:!t,truncate:100),name:LeftAxis-1,
position:left,scale:(mode:normal,type:linear),show:!t,style:(),title:(text:'Max%20Area'),type:value))),title:'countrywise_maxarea%20',type:histogram))

जब आप ब्राउज़र में उपरोक्त लिंक को हिट करते हैं, तो आपको वही दृश्य दिखाई देगा जैसा कि ऊपर दिखाया गया है। उपरोक्त लिंक स्थानीय रूप से होस्ट किए गए हैं, इसलिए यह स्थानीय वातावरण के बाहर उपयोग किए जाने पर काम नहीं करेगा।

CSV की रिपोर्ट

आप Kibana में CSV रिपोर्ट प्राप्त कर सकते हैं जहाँ डेटा है, जो कि ज्यादातर डिस्कवर टैब में है।

डिस्कवर टैब पर जाएं और कोई भी इंडेक्स लें जिसके लिए आपको डेटा चाहिए। यहाँ हमने सूचकांक लिया है : countrydata-26.12.2018 । यहाँ सूचकांक से प्रदर्शित डेटा है -

आप नीचे दिखाए गए अनुसार उपरोक्त डेटा से सारणीबद्ध डेटा बना सकते हैं -

हमने खेतों को उपलब्ध क्षेत्रों में से चुना है और पहले देखा गया डेटा सारणीबद्ध प्रारूप में परिवर्तित हो गया है।

आप नीचे दिखाए गए अनुसार सीएसवी रिपोर्ट में उपरोक्त डेटा प्राप्त कर सकते हैं -

शेयर बटन में CSV रिपोर्ट और पर्मलिंक्स का विकल्प होता है। आप CSV रिपोर्ट पर क्लिक कर सकते हैं और उसे डाउनलोड कर सकते हैं।

कृपया अपना डेटा सहेजने के लिए CSV रिपोर्ट प्राप्त करने की आवश्यकता है।

सहेजें की पुष्टि करें और शेयर बटन और सीएसवी रिपोर्ट पर क्लिक करें। आपको निम्न प्रदर्शन मिलेगा -

अपनी रिपोर्ट प्राप्त करने के लिए जनरेट CSV पर क्लिक करें। एक बार हो जाने के बाद, यह आपको प्रबंधन टैब पर जाने का निर्देश देगा।

प्रबंधन टैब पर जाएं → रिपोर्टिंग

यह रिपोर्ट नाम, स्थिति और कार्यों पर बनाया गया प्रदर्शित करता है। आप ऊपर दिए गए डाउनलोड बटन पर क्लिक करें और अपनी सीएसवी रिपोर्ट प्राप्त कर सकते हैं।

CSV फ़ाइल जो हमने अभी डाउनलोड की है, वह यहाँ दिखाई गई है -

ja/tutorial
es/tutorial
de/tutorial
fr/tutorial
th/tutorial
pt/tutorial
ru/tutorial
vi/tutorial
it/tutorial
ko/tutorial
tr/tutorial
id/tutorial
pl/tutorial
hi/tutorial
japost
espost
depost
frpost
thpost
ptpost
rupost
vipost
itpost
kopost
trpost
idpost
plpost
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