Kibana - Hướng dẫn nhanh
Kibana là một công cụ trực quan hóa dựa trên trình duyệt mã nguồn mở chủ yếu được sử dụng để phân tích khối lượng lớn nhật ký ở dạng biểu đồ đường, biểu đồ thanh, biểu đồ hình tròn, bản đồ nhiệt, bản đồ vùng, bản đồ tọa độ, thước đo, mục tiêu, thời gian, v.v. Việc trực quan hóa giúp bạn dễ dàng để dự đoán hoặc xem những thay đổi về xu hướng của lỗi hoặc các sự kiện quan trọng khác của nguồn đầu vào. Kibana hoạt động đồng bộ với Elasticsearch và Logstash, cùng nhau tạo thành cái gọi là ELK cây rơm.
ELK Stack là gì?
ELK là viết tắt của Elasticsearch, Logstash và Kibana. ELKlà một trong những nền tảng quản lý nhật ký phổ biến được sử dụng trên toàn thế giới để phân tích nhật ký. Trong ngăn xếp ELK, Logstash trích xuất dữ liệu ghi nhật ký hoặc các sự kiện khác từ các nguồn đầu vào khác nhau. Nó xử lý các sự kiện và sau đó lưu trữ chúng trong Elasticsearch.
Kibana là một công cụ trực quan hóa, truy cập nhật ký từ Elasticsearch và có thể hiển thị cho người dùng dưới dạng biểu đồ đường, biểu đồ thanh, biểu đồ hình tròn, v.v.
Quy trình cơ bản của ELK Stack được hiển thị trong hình ảnh ở đây -
Logstash chịu trách nhiệm thu thập dữ liệu từ tất cả các nguồn từ xa nơi các bản ghi được lưu trữ và đẩy dữ liệu tương tự lên Elasticsearch.
Elasticsearch hoạt động như một cơ sở dữ liệu nơi dữ liệu được thu thập và Kibana sử dụng dữ liệu từ Elasticsearch để biểu diễn dữ liệu cho người dùng dưới dạng thanh đồ thị, biểu đồ hình tròn, bản đồ nhiệt như hình dưới đây -
Nó hiển thị dữ liệu trên cơ sở thời gian thực, chẳng hạn như hàng ngày hoặc hàng giờ cho người dùng. Kibana UI thân thiện với người dùng và rất dễ hiểu cho người mới bắt đầu.
Đặc điểm của Kibana
Kibana cung cấp cho người dùng các tính năng sau:
Hình dung
Kibana có rất nhiều cách để trực quan hóa dữ liệu một cách dễ dàng. Một số trong số đó thường được sử dụng là biểu đồ thanh dọc, biểu đồ thanh ngang, biểu đồ hình tròn, biểu đồ đường, bản đồ nhiệt, v.v.
bảng điều khiển
Khi chúng ta đã sẵn sàng các hình ảnh trực quan, tất cả chúng có thể được đặt trên một bảng - Bảng điều khiển. Cùng nhau quan sát các phần khác nhau sẽ cho bạn một ý tưởng tổng thể rõ ràng về những gì chính xác đang xảy ra.
Những công cụ của nhà phát triển
Bạn có thể làm việc với các chỉ mục của mình bằng các công cụ dành cho nhà phát triển. Người mới bắt đầu có thể thêm các chỉ mục giả từ các công cụ của nhà phát triển và cũng có thể thêm, cập nhật, xóa dữ liệu và sử dụng các chỉ mục để tạo trực quan.
Báo cáo
Tất cả dữ liệu ở dạng trực quan hóa và trang tổng quan có thể được chuyển đổi thành báo cáo (định dạng CSV), được nhúng trong mã hoặc dưới dạng URL để chia sẻ với người khác.
Bộ lọc và Truy vấn tìm kiếm
Bạn có thể sử dụng các bộ lọc và truy vấn tìm kiếm để lấy các chi tiết cần thiết cho một đầu vào cụ thể từ trang tổng quan hoặc công cụ trực quan hóa.
bổ sung
Bạn có thể thêm các plugin của bên thứ ba để thêm một số hình ảnh trực quan mới hoặc cũng có thể bổ sung giao diện người dùng khác trong Kibana.
Bản đồ Tọa độ và Khu vực
Bản đồ tọa độ và khu vực trong Kibana giúp hiển thị hình ảnh trực quan trên bản đồ địa lý mang lại cái nhìn thực tế về dữ liệu.
Thời gian
Timelion, còn được gọi là timelinelà một công cụ trực quan khác được sử dụng chủ yếu để phân tích dữ liệu dựa trên thời gian. Để làm việc với dòng thời gian, chúng ta cần sử dụng ngôn ngữ biểu thức đơn giản giúp chúng ta kết nối với chỉ mục và cũng thực hiện các phép tính trên dữ liệu để thu được kết quả chúng ta cần. Nó giúp ích nhiều hơn so với dữ liệu của chu kỳ trước theo tuần, tháng, v.v.
Tranh sơn dầu
Canvas là một tính năng mạnh mẽ khác trong Kibana. Sử dụng trực quan hóa canvas, bạn có thể thể hiện dữ liệu của mình bằng các kết hợp màu sắc, hình dạng, văn bản khác nhau, nhiều trang về cơ bản được gọi là bàn làm việc.
Ưu điểm của Kibana
Kibana cung cấp những lợi thế sau cho người dùng:
Chứa công cụ trực quan hóa dựa trên trình duyệt nguồn mở chủ yếu được sử dụng để phân tích khối lượng lớn nhật ký ở dạng biểu đồ đường, biểu đồ thanh, biểu đồ hình tròn, bản đồ nhiệt, v.v.
Đơn giản và dễ hiểu cho người mới bắt đầu.
Dễ dàng chuyển đổi hình ảnh trực quan và bảng điều khiển thành báo cáo.
Trực quan hóa canvas giúp phân tích dữ liệu phức tạp một cách dễ dàng.
Hình ảnh hóa Timelion trong Kibana giúp so sánh dữ liệu ngược lại để hiểu rõ hơn về hiệu suất.
Nhược điểm của Kibana
Việc thêm các plugin vào Kibana có thể rất tẻ nhạt nếu có phiên bản không khớp.
Bạn có xu hướng gặp phải sự cố khi muốn nâng cấp từ phiên bản cũ hơn lên phiên bản mới.
Để bắt đầu làm việc với Kibana, chúng ta cần cài đặt Logstash, Elasticsearch và Kibana. Trong chương này, chúng ta sẽ cố gắng hiểu cách cài đặt ngăn xếp ELK tại đây.
Chúng tôi sẽ thảo luận về các cài đặt sau đây ở đây -
- Cài đặt Elasticsearch
- Cài đặt Logstash
- Cài đặt Kibana
Cài đặt Elasticsearch
Tài liệu chi tiết về Elasticsearch tồn tại trong thư viện của chúng tôi. Bạn có thể kiểm tra tại đây để cài đặtasticsearch . Bạn sẽ phải làm theo các bước được đề cập trong hướng dẫn để cài đặt Elasticsearch.
Sau khi cài đặt xong, hãy khởi động máy chủ tìm kiếm đàn hồi như sau:
Bước 1
For Windows
> cd kibanaproject/elasticsearch-6.5.4/elasticsearch-6.5.4/bin
> elasticsearch
Xin lưu ý đối với người dùng windows, biến JAVA_HOME phải được đặt thành đường dẫn java jdk.
For Linux
$ cd kibanaproject/elasticsearch-6.5.4/elasticsearch-6.5.4/bin $ elasticsearch
Cổng mặc định cho tìm kiếm đàn hồi là 9200. Sau khi hoàn tất, bạn có thể kiểm tra tìm kiếm đàn hồi tại cổng 9200 trên localhost http://localhost:9200/as hiển thị bên dưới -
Cài đặt Logstash
Để cài đặt Logstash, hãy làm theo cài đặt tìm kiếm đàn hồi này đã có trong thư viện của chúng tôi.
Cài đặt Kibana
Truy cập trang web chính thức của Kibana -https://www.elastic.co/products/kibana
Nhấp vào liên kết tải xuống ở góc trên cùng bên phải và nó sẽ hiển thị màn hình như sau:
Nhấp vào nút Tải xuống cho Kibana. Xin lưu ý để làm việc với Kibana, chúng tôi cần máy 64 bit và nó sẽ không hoạt động với 32 bit.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng Kibana phiên bản 6. Tùy chọn tải xuống có sẵn cho Windows, Mac và Linux. Bạn có thể tải xuống theo sự lựa chọn của bạn.
Tạo một thư mục và giải nén các bản tải xuống tar / zip cho kibana. Chúng tôi sẽ làm việc với dữ liệu mẫu được tải lên trongasticsearch. Vì vậy, bây giờ chúng ta hãy xem làm thế nào để bắt đầu tìm kiếm đàn hồi và kibana. Đối với điều này, hãy chuyển đến thư mục nơi Kibana được giải nén.
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
Khi Kibana bắt đầu, người dùng có thể thấy màn hình sau:
Khi bạn thấy tín hiệu sẵn sàng trong bảng điều khiển, bạn có thể mở Kibana trong trình duyệt bằng http://localhost:5601/Cổng mặc định mà kibana có sẵn là 5601.
Giao diện người dùng của Kibana như được hiển thị ở đây -
Trong chương tiếp theo, chúng ta sẽ học cách sử dụng UI của Kibana. Để biết phiên bản Kibana trên Kibana UI, hãy chuyển đến Tab Quản lý ở phía bên trái và nó sẽ hiển thị cho bạn phiên bản Kibana mà chúng tôi đang sử dụng hiện tại.
Kibana là một công cụ trực quan mã nguồn mở chủ yếu được sử dụng để phân tích một khối lượng lớn nhật ký dưới dạng biểu đồ đường, biểu đồ thanh, biểu đồ hình tròn, bản đồ nhiệt, v.v. Kibana hoạt động đồng bộ với Elasticsearch và Logstash, cùng nhau tạo thành cái gọi là ELK cây rơm.
ELK là viết tắt của Elasticsearch, Logstash và Kibana. ELK là một trong những nền tảng quản lý nhật ký phổ biến được sử dụng trên toàn thế giới để phân tích nhật ký.
Trong ngăn xếp ELK -
Logstashtrích xuất dữ liệu ghi nhật ký hoặc các sự kiện khác từ các nguồn đầu vào khác nhau. Nó xử lý các sự kiện và sau đó lưu trữ nó trong Elasticsearch.
Kibana là một công cụ trực quan hóa, truy cập nhật ký từ Elasticsearch và có thể hiển thị cho người dùng dưới dạng biểu đồ đường, biểu đồ thanh, biểu đồ hình tròn, v.v.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ làm việc chặt chẽ với Kibana và Elasticsearch và trực quan hóa dữ liệu ở các dạng khác nhau.
Trong chương này, chúng ta hãy hiểu cách làm việc với ngăn xếp ELK cùng nhau. Ngoài ra, bạn cũng sẽ thấy cách -
- Tải dữ liệu CSV từ Logstash sang Elasticsearch.
- Sử dụng các chỉ số từ Elasticsearch trong Kibana.
Tải dữ liệu CSV từ Logstash sang Elasticsearch
Chúng tôi sẽ sử dụng dữ liệu CSV để tải dữ liệu bằng Logstash lên Elasticsearch. Để phân tích dữ liệu, chúng tôi có thể lấy dữ liệu từ trang web kaggle.com. Trang Kaggle.com có tất cả các loại dữ liệu được tải lên và người dùng có thể sử dụng nó để phân tích dữ liệu.
Chúng tôi đã lấy dữ liệu country.csv từ đây: https://www.kaggle.com/fernandol/countries-of-the-world. Bạn có thể tải xuống tệp csv và sử dụng nó.
Tệp csv mà chúng tôi sẽ sử dụng có các chi tiết sau.
Tên tệp - countrydata.csv
Cột - "Quốc gia", "Khu vực", "Dân số", "Khu vực"
Bạn cũng có thể tạo một tệp csv giả và sử dụng nó. Chúng tôi sẽ sử dụng logstash để đổ dữ liệu này từ countriesdata.csv để elasticsearch.
Bắt đầu tìm kiếm đàn hồi và Kibana trong thiết bị đầu cuối của bạn và tiếp tục chạy. Chúng tôi phải tạo tệp cấu hình cho logstash sẽ có thông tin chi tiết về các cột của tệp CSV và các chi tiết khác như được hiển thị trong tệp logstash-config được cung cấp bên dưới:
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 }
}
Trong tệp cấu hình, chúng tôi đã tạo 3 thành phần:
Đầu vào
Chúng tôi cần chỉ định đường dẫn của tệp đầu vào mà trong trường hợp của chúng tôi là tệp csv. Đường dẫn nơi tệp csv được lưu trữ được cấp cho trường đường dẫn.
Bộ lọc
Sẽ có thành phần csv với dấu phân tách được sử dụng trong trường hợp của chúng tôi là dấu phẩy và cũng có các cột có sẵn cho tệp csv của chúng tôi. Vì logstash coi tất cả dữ liệu đến dưới dạng chuỗi, nên trong trường hợp chúng ta muốn bất kỳ cột nào được sử dụng dưới dạng số nguyên, float giống nhau phải được chỉ định bằng cách sử dụng mutate như được hiển thị ở trên.
Đầu ra
Đối với đầu ra, chúng ta cần chỉ định nơi chúng ta cần đặt dữ liệu. Ở đây, trong trường hợp của chúng tôi, chúng tôi đang sử dụngasticsearch. Dữ liệu cần thiết để cung cấp cho đàn hồi tìm kiếm là các máy chủ nơi nó đang chạy, chúng tôi đã đề cập đến nó là localhost. Các lĩnh vực tiếp theo trong là chỉ số mà chúng tôi đã được đặt tên như nước -currentdate. Chúng tôi phải sử dụng cùng một chỉ mục trong Kibana khi dữ liệu được cập nhật trong Elasticsearch.
Lưu tệp cấu hình ở trên dưới dạng logstash_countries.config . Lưu ý rằng chúng ta cần cung cấp đường dẫn của cấu hình này cho lệnh logstash trong bước tiếp theo.
Để tải dữ liệu từ tệp csv vàoasticsearch, chúng tôi cần khởi động máy chủasticsearch -
Bây giờ, chạy http://localhost:9200 trong trình duyệt để xác nhận xem liệu đàn hồi tìm kiếm có đang chạy thành công hay không.
Chúng tôi có tìm kiếm đàn hồi đang chạy. Bây giờ đi đến đường dẫn nơi logstash được cài đặt và chạy lệnh sau để tải dữ liệu lênasticsearch.
> logstash -f logstash_countries.conf
Màn hình trên hiển thị tải dữ liệu từ tệp CSV đến Elasticsearch. Để biết liệu chúng ta có chỉ mục được tạo trong Elasticsearch hay không, chúng ta có thể kiểm tra như sau:
Chúng ta có thể thấy chỉ mục countrydata-28.12.2018 được tạo như hình trên.
Chi tiết của chỉ số - quốc gia-28.12.2018 như sau -
Lưu ý rằng các chi tiết ánh xạ với các thuộc tính được tạo khi dữ liệu được tải lên từ logstash đếnasticsearch.
Sử dụng dữ liệu từ Elasticsearch trong Kibana
Hiện tại, chúng tôi có Kibana đang chạy trên localhost, cổng 5601 - http://localhost:5601. Giao diện người dùng của Kibana được hiển thị ở đây -
Lưu ý rằng chúng tôi đã có Kibana kết nối với Elasticsearch và chúng tôi sẽ có thể thấy index :countries-28.12.2018 bên trong Kibana.
Trong giao diện người dùng Kibana, nhấp vào tùy chọn Menu quản lý ở bên trái -
Bây giờ, hãy nhấp vào Quản lý chỉ mục -
Các chỉ số hiện diện trong Elasticsearch được hiển thị trong quản lý chỉ mục. Chỉ mục chúng tôi sẽ sử dụng trong Kibana là countrydata-28.12.2018.
Do đó, vì chúng ta đã có chỉ mục tìm kiếm đàn hồi trong Kibana, tiếp theo sẽ hiểu cách sử dụng chỉ mục trong Kibana để trực quan hóa dữ liệu dưới dạng biểu đồ tròn, biểu đồ thanh, biểu đồ đường, v.v.
Chúng ta đã thấy cách tải dữ liệu từ logstash lênasticsearch. Chúng tôi sẽ tải lên dữ liệu bằng logstash vàasticsearch tại đây. Nhưng về dữ liệu có các trường ngày, kinh độ và vĩ độ mà chúng ta cần sử dụng, chúng ta sẽ tìm hiểu trong các chương sắp tới. Chúng tôi cũng sẽ xem cách tải lên dữ liệu trực tiếp trong Kibana, nếu chúng tôi không có tệp CSV.
Trong chương này, chúng tôi sẽ trình bày các chủ đề sau:
- Sử dụng dữ liệu tải lên Logstash có các trường ngày, kinh độ và vĩ độ trong Elasticsearch
- Sử dụng công cụ Dev để tải lên dữ liệu hàng loạt
Sử dụng tải lên Logstash cho dữ liệu có các trường trong Elasticsearch
Chúng tôi sẽ sử dụng dữ liệu ở dạng định dạng CSV và dữ liệu tương tự được lấy từ Kaggle.com, nơi xử lý dữ liệu mà bạn có thể sử dụng để phân tích.
Dữ liệu về các lần khám bệnh tại nhà sẽ được sử dụng ở đây được lấy từ trang Kaggle.com.
Sau đây là các trường có sẵn cho tệp CSV:
["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 như sau:
Sau đây là tệp conf được sử dụng với logstash:
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 }
}
Theo mặc định, logstash coi mọi thứ được tải lên trongasticsearch dưới dạng chuỗi. Trong trường hợp tệp CSV của bạn có trường ngày, bạn cần phải làm như sau để có định dạng ngày.
For date field −
date {
match => ["Visiting_Date","dd-MM-YYYY HH:mm"]
target => "Visiting_Date"
}
Trong trường hợp vị trí địa lý, tìm kiếm đàn hồi hiểu giống như -
"location": {
"lat":41.565505000000044,
"lon": 2.2349995750000695
}
Vì vậy, chúng tôi cần đảm bảo rằng chúng tôi có Kinh độ và Vĩ độ ở định dạng đàn hồi mà tìm kiếm cần. Vì vậy, trước tiên chúng ta cần chuyển đổi kinh độ và vĩ độ thành float và sau đó đổi tên nó để nó có sẵn như một phần củalocation đối tượng json với lat và lon. Mã cho cùng một được hiển thị ở đây -
mutate {
convert => { "Longitude" => "float" }
convert => { "Latitude" => "float" }
}
mutate {
rename => {
"Longitude" => "[location][lon]"
"Latitude" => "[location][lat]"
}
}
Để chuyển đổi các trường thành số nguyên, hãy sử dụng mã sau:
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"]}
Sau khi các trường được quan tâm, hãy chạy lệnh sau để tải lên dữ liệu trongasticsearch:
- Vào bên trong thư mục bin Logstash và chạy lệnh sau.
logstash -f logstash_homevisists.conf
- Sau khi hoàn tất, bạn sẽ thấy chỉ mục được đề cập trong tệp tin logstash trongasticsearch như hình dưới đây:
Bây giờ chúng ta có thể tạo mẫu chỉ mục trên chỉ mục đã tải lên ở trên và sử dụng nó để tạo hình ảnh trực quan.
Sử dụng Công cụ nhà phát triển để tải lên dữ liệu hàng loạt
Chúng tôi sẽ sử dụng Dev Tools từ Kibana UI. Công cụ Dev rất hữu ích để tải lên dữ liệu trong Elasticsearch mà không cần sử dụng Logstash. Chúng tôi có thể đăng, đặt, xóa, tìm kiếm dữ liệu chúng tôi muốn trong Kibana bằng Dev Tools.
Trong phần này, chúng tôi sẽ cố gắng tải dữ liệu mẫu trong chính Kibana. Chúng ta có thể sử dụng nó để thực hành với dữ liệu mẫu và tìm hiểu các tính năng của Kibana để hiểu rõ về Kibana.
Hãy để chúng tôi lấy dữ liệu json từ url sau và tải lên cùng một trong Kibana. Tương tự, bạn có thể thử bất kỳ dữ liệu json mẫu nào được tải bên trong Kibana.
Trước khi bắt đầu tải lên dữ liệu mẫu, chúng ta cần có dữ liệu json với các chỉ số để sử dụng trongasticsearch. Khi chúng tôi tải nó lên bằng logstash, logstash sẽ quan tâm đến việc thêm các chỉ số và người dùng không phải bận tâm về các chỉ số được đàn hồi yêu cầu.
Dữ liệu Json bình thường
[
{"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"}
]
Mã json được sử dụng với Kibana phải được lập chỉ mục như sau:
{"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"}
Lưu ý rằng có một dữ liệu bổ sung có trong jsonfile -{"index":{"_index":"nameofindex","_id":key}}.
Để chuyển đổi bất kỳ tệp json mẫu nào tương thích vớiasticsearch, ở đây chúng tôi có một đoạn mã nhỏ trong php sẽ xuất tệp json được cung cấp cho định dạng màasticsearch muốn -
Mã PHP
<?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++;
}
?>
Chúng tôi đã lấy tệp todo json từ https://jsonplaceholder.typicode.com/todos và sử dụng mã php để chuyển đổi sang định dạng chúng ta cần tải lên trong Kibana.
Để tải dữ liệu mẫu, hãy mở tab công cụ dành cho nhà phát triển như hình dưới đây -
Bây giờ chúng ta sẽ sử dụng giao diện điều khiển như hình trên. Chúng tôi sẽ lấy dữ liệu json mà chúng tôi nhận được sau khi chạy nó thông qua mã php.
Lệnh được sử dụng trong các công cụ dành cho nhà phát triển để tải lên dữ liệu json là:
POST _bulk
Lưu ý rằng tên của chỉ số chúng ta đang tạo là todo .
Khi bạn nhấp vào nút màu xanh lục, dữ liệu được tải lên, bạn có thể kiểm tra xem chỉ mục có được tạo hay không trong mục đàn hồi như sau:
Bạn có thể kiểm tra điều tương tự trong chính các công cụ dành cho nhà phát triển như sau:
Command −
GET /_cat/indices
Nếu bạn muốn tìm kiếm thứ gì đó trong chỉ mục của mình: todo, bạn có thể thực hiện như hình bên dưới -
Command in dev tool
GET /todo/_search
Kết quả của tìm kiếm trên như hình dưới đây:
Nó cung cấp tất cả các bản ghi có trong todoindex. Tổng số hồ sơ chúng tôi nhận được là 200.
Tìm kiếm Bản ghi trong Chỉ mục việc làm
Chúng ta có thể làm điều đó bằng cách sử dụng lệnh sau:
GET /todo/_search
{
"query":{
"match":{
"title":"delectusautautem"
}
}
}
Chúng tôi có thể tìm nạp các bản ghi phù hợp với tiêu đề mà chúng tôi đã đưa ra.
Phần Quản lý trong Kibana được sử dụng để quản lý các mẫu chỉ mục. Trong chương này, chúng ta sẽ thảo luận về những điều sau:
- Tạo Mẫu Chỉ mục mà không có trường Bộ lọc thời gian
- Tạo Mẫu chỉ mục với trường bộ lọc Thời gian
Tạo mẫu chỉ mục mà không có trường bộ lọc thời gian
Để thực hiện việc này, hãy chuyển đến Giao diện người dùng Kibana và nhấp vào Quản lý -
Để làm việc với Kibana, trước tiên chúng ta phải tạo chỉ mục được điền từasticsearch. Bạn có thể lấy tất cả các chỉ số có sẵn từ Elasticsearch → Quản lý chỉ mục như hình minh họa -
Hiện tại đàn hồi có các chỉ số trên. Số lượng Tài liệu cho chúng ta biết không có bản ghi nào có sẵn trong mỗi chỉ mục. Nếu có bất kỳ chỉ mục nào được cập nhật, số lượng tài liệu sẽ tiếp tục thay đổi. Bộ nhớ chính cho biết kích thước của mỗi chỉ mục được tải lên.
Để tạo chỉ mục mới trong Kibana, chúng ta cần nhấp vào Mẫu chỉ mục như hình dưới đây:
Khi bạn nhấp vào Mẫu chỉ mục, chúng tôi sẽ nhận được màn hình sau:
Lưu ý rằng nút Tạo mẫu chỉ mục được sử dụng để tạo chỉ mục mới. Nhớ lại rằng chúng ta đã tạo dữ liệu countrydata-28.12.2018 ở đầu hướng dẫn.
Tạo Mẫu chỉ mục với trường bộ lọc Thời gian
Nhấp vào Tạo mẫu chỉ mục để tạo chỉ mục mới.
Các chỉ số từ tìm kiếm đàn hồi được hiển thị, hãy chọn một chỉ số để tạo chỉ mục mới.
Bây giờ, hãy nhấp vào Bước tiếp theo .
Bước tiếp theo là định cấu hình cài đặt, trong đó bạn cần nhập các thông tin sau:
Tên trường bộ lọc thời gian được sử dụng để lọc dữ liệu dựa trên thời gian. Menu thả xuống sẽ hiển thị tất cả các trường liên quan đến ngày và giờ từ chỉ mục.
Trong hình ảnh hiển thị bên dưới, chúng tôi có Visit_Date làm trường ngày. Chọn Visit_Date làm tên trường Bộ lọc Thời gian.
Nhấp chuột Create index patternđể tạo chỉ mục. Sau khi hoàn tất, nó sẽ hiển thị tất cả các trường có trong chỉ mục Medicalvisits-26.01.2019 của bạn như hình dưới đây -
Chúng tôi có các trường sau đây trong chỉ mục y tế-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"].
Chỉ mục có tất cả dữ liệu cho các lần khám bệnh tại nhà. Có một số trường bổ sung được thêm vào bởiasticsearch khi được chèn từ logstash.
Chương này thảo luận về Tab Khám phá trong Kibana UI. Chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết về các khái niệm sau:
- Chỉ mục không có trường ngày
- Chỉ mục với trường ngày
Chỉ mục không có trường ngày
Chọn Khám phá ở menu bên trái như hình dưới đây -
Ở phía bên phải, nó hiển thị các chi tiết của dữ liệu có sẵn trong countriesdata- 28.12.2018 chỉ mục chúng ta đã tạo trong chương trước.
Ở góc trên cùng bên trái, nó hiển thị tổng số bản ghi có sẵn -
Chúng tôi có thể lấy chi tiết dữ liệu bên trong chỉ mục (countriesdata-28.12.2018)trong tab này. Ở góc trên cùng bên trái của màn hình hiển thị ở trên, chúng ta có thể thấy các Nút như Mới, Lưu, Mở, Chia sẻ, Kiểm tra và Tự động làm mới.
Nếu bạn nhấp vào Tự động làm mới, nó sẽ hiển thị màn hình như hình dưới đây -
Bạn có thể đặt khoảng thời gian tự động làm mới bằng cách nhấp vào giây, phút hoặc giờ từ phía trên. Kibana sẽ tự động làm mới màn hình và nhận dữ liệu mới sau mỗi bộ đếm thời gian bạn đặt.
Dữ liệu từ index:countriesdata-28.12.2018 được hiển thị như hình dưới đây -
Tất cả các trường cùng với dữ liệu được hiển thị theo hàng khôn ngoan. Nhấp vào mũi tên để mở rộng hàng và nó sẽ cung cấp cho bạn thông tin chi tiết ở định dạng Bảng hoặc định dạng JSON
Định dạng JSON
Có một nút ở phía bên trái được gọi là Xem tài liệu đơn.
Nếu bạn nhấp vào nó, nó sẽ hiển thị hàng hoặc dữ liệu hiện diện trong hàng bên trong trang như hình dưới đây -
Mặc dù chúng tôi đang nhận được tất cả các chi tiết dữ liệu ở đây, nhưng rất khó để xem qua từng chi tiết trong số chúng.
Bây giờ chúng ta hãy thử lấy dữ liệu ở định dạng bảng. Dưới đây là một cách để mở rộng một trong các hàng và nhấp vào tùy chọn cột chuyển đổi có sẵn trên mỗi trường -
Nhấp vào Chuyển đổi cột trong bảng tùy chọn có sẵn cho mỗi tùy chọn và bạn sẽ nhận thấy dữ liệu được hiển thị ở định dạng bảng -
Ở đây, chúng tôi đã chọn các trường Quốc gia, Khu vực, Khu vực và Dân số. Thu gọn hàng mở rộng và bạn sẽ thấy tất cả dữ liệu ở định dạng bảng ngay bây giờ.
Các trường chúng tôi đã chọn được hiển thị ở bên trái của màn hình như hình dưới đây -
Quan sát rằng có 2 tùy chọn - Các trường đã chọn và Các trường có sẵn . Các trường chúng tôi đã chọn để hiển thị ở định dạng bảng là một phần của các trường đã chọn. Trong trường hợp bạn muốn xóa bất kỳ trường nào, bạn có thể làm như vậy bằng cách nhấp vào nút xóa sẽ được nhìn thấy trên tên trường trong tùy chọn trường đã chọn.
Sau khi bị xóa, trường sẽ có sẵn bên trong các trường Có sẵn, nơi bạn có thể thêm lại bằng cách nhấp vào nút thêm sẽ được hiển thị trên trường bạn muốn. Bạn cũng có thể sử dụng phương pháp này để lấy dữ liệu của mình ở định dạng bảng bằng cách chọn các trường bắt buộc từ các trường Có sẵn .
Chúng tôi có một tùy chọn tìm kiếm có sẵn trong Discover, chúng tôi có thể sử dụng tùy chọn này để tìm kiếm dữ liệu bên trong chỉ mục. Hãy để chúng tôi thử các ví dụ liên quan đến tùy chọn tìm kiếm tại đây -
Giả sử bạn muốn tìm kiếm quốc gia Ấn Độ, bạn có thể làm như sau:
Bạn có thể nhập chi tiết tìm kiếm của mình và nhấp vào nút Cập nhật. Nếu bạn muốn tìm kiếm các quốc gia bắt đầu bằng Aus, bạn có thể làm như sau:
Bấm Cập nhật để xem kết quả
Ở đây, chúng tôi có hai quốc gia bắt đầu bằng Aus *. Trường tìm kiếm có nút Tùy chọn như hình trên. Khi người dùng nhấp vào nó, nó sẽ hiển thị một nút bật tắt khi BẬT sẽ giúp viết truy vấn tìm kiếm.
Bật tính năng truy vấn và gõ tên trường trong tìm kiếm, nó sẽ hiển thị các tùy chọn có sẵn cho trường đó.
Ví dụ, trường Quốc gia là một chuỗi và nó hiển thị các tùy chọn sau cho trường chuỗi:
Tương tự, Khu vực là một trường Số và nó hiển thị các tùy chọn sau cho trường Số:
Bạn có thể thử kết hợp khác nhau và lọc dữ liệu theo lựa chọn của mình trong trường Khám phá. Dữ liệu bên trong tab Khám phá có thể được lưu bằng nút Lưu để bạn có thể sử dụng nó cho mục đích sau này.
Để lưu dữ liệu bên trong, hãy nhấp vào nút lưu ở góc trên bên phải như hình dưới đây -
Đặt tiêu đề cho tìm kiếm của bạn và nhấp vào Xác nhận Lưu để lưu nó. Sau khi đã lưu, lần sau khi truy cập tab Khám phá, bạn có thể nhấp vào nút Mở ở góc trên cùng bên phải để lấy các tiêu đề đã lưu như hình bên dưới -
Bạn cũng có thể chia sẻ dữ liệu với những người khác bằng nút Chia sẻ có sẵn ở góc trên cùng bên phải. Nếu bạn nhấp vào nó, bạn có thể tìm thấy các tùy chọn chia sẻ như hình dưới đây -
Bạn có thể chia sẻ nó bằng cách sử dụng Báo cáo CSV hoặc dưới dạng Permalinks.
Tùy chọn có sẵn khi nhấp vào Báo cáo CSV là -
Nhấp vào Tạo CSV để chia sẻ báo cáo với những người khác.
Tùy chọn có sẵn khi nhấp vào Permalinks như sau:
Tùy chọn Ảnh chụp nhanh sẽ cung cấp một liên kết Kibana sẽ hiển thị dữ liệu có sẵn trong tìm kiếm hiện tại.
Tùy chọn Đối tượng đã lưu sẽ cung cấp một liên kết Kibana sẽ hiển thị dữ liệu gần đây có sẵn trong tìm kiếm của bạn.
Ảnh chụp nhanh - http://localhost:5601/goto/309a983483fccd423950cfb708fabfa5 Đối tượng đã Lưu: http: // localhost: 5601 / app / kibana # / Discover / 40bd89d0-10b1-11e9-9876-4f3d759b471e? _G = ()
Bạn có thể làm việc với tab Khám phá và các tùy chọn tìm kiếm có sẵn và kết quả thu được có thể được lưu và chia sẻ với những người khác.
Lập chỉ mục với Trường Ngày
Chuyển đến tab Khám phá và chọn chỉ mục:medicalvisits-26.01.2019
Nó đã hiển thị thông báo - “Không có kết quả nào phù hợp với tiêu chí tìm kiếm của bạn”, trong 15 phút qua trên chỉ mục chúng tôi đã chọn. Chỉ số này có dữ liệu cho các năm 2015,2016,2017 và 2018.
Thay đổi phạm vi thời gian như hình dưới đây -
Nhấp vào tab Tuyệt đối.
Chọn ngày Từ - ngày 1 tháng 1 năm 2017 và Đến ngày 31 tháng 12 năm 2017 để chúng tôi phân tích dữ liệu cho năm 2017.
Nhấp vào nút Bắt đầu để thêm khoảng thời gian. Nó sẽ hiển thị cho bạn dữ liệu và biểu đồ thanh như sau:
Đây là dữ liệu hàng tháng cho năm 2017 -
Vì chúng tôi cũng có thời gian được lưu trữ cùng với ngày, chúng tôi cũng có thể lọc dữ liệu theo giờ và phút.
Hình bên trên hiển thị dữ liệu hàng giờ trong năm 2017.
Tại đây các trường được hiển thị từ chỉ mục - y tế-26.01.2019
Chúng tôi có các trường có sẵn ở phía bên trái như hình dưới đây -
Bạn có thể chọn các trường từ các trường có sẵn và chuyển đổi dữ liệu sang dạng bảng như hình dưới đây. Ở đây chúng tôi đã chọn các trường sau:
Dữ liệu dạng bảng cho các trường trên được hiển thị ở đây -
Hai thuật ngữ mà bạn thường xuyên gặp trong quá trình học Kibana là Nhóm và Tổng hợp số liệu. Chương này thảo luận về vai trò của chúng trong Kibana và chi tiết hơn về chúng.
Kibana Aggregation là gì?
Tổng hợp đề cập đến việc tập hợp các tài liệu hoặc một tập hợp các tài liệu thu được từ một truy vấn hoặc bộ lọc tìm kiếm cụ thể. Sự tổng hợp tạo thành khái niệm chính để xây dựng hình dung mong muốn trong Kibana.
Bất cứ khi nào bạn thực hiện bất kỳ hình ảnh hóa nào, bạn cần quyết định tiêu chí, nghĩa là bạn muốn nhóm dữ liệu theo cách nào để thực hiện số liệu trên đó.
Trong phần này, chúng ta sẽ thảo luận về hai loại Tổng hợp -
- Tổng hợp nhóm
- Tổng hợp số liệu
Tổng hợp nhóm
Một thùng chủ yếu bao gồm một khóa và một tài liệu. Khi tập hợp được thực thi, các tài liệu được đặt trong thùng tương ứng. Vì vậy, ở phần cuối, bạn nên có một danh sách các nhóm, mỗi nhóm có một danh sách các tài liệu. Danh sách Tổng hợp nhóm bạn sẽ thấy khi tạo hình ảnh trực quan trong Kibana được hiển thị bên dưới:
Tổng hợp nhóm có danh sách sau:
- Biểu đồ ngày
- Phạm vi ngày
- Filters
- Histogram
- Dải IPv4
- Range
- Điều khoản quan trọng
- Terms
Trong khi tạo, bạn cần phải quyết định một trong số chúng cho Nhóm tổng hợp, tức là nhóm các tài liệu bên trong các nhóm.
Ví dụ, để phân tích, hãy xem xét dữ liệu quốc gia mà chúng tôi đã tải lên ở đầu hướng dẫn này. Các trường có sẵn trong chỉ mục quốc gia là tên quốc gia, khu vực, dân số, khu vực. Trong dữ liệu quốc gia, chúng tôi có tên của quốc gia cùng với dân số, khu vực và diện tích của quốc gia đó.
Hãy giả sử rằng chúng tôi muốn dữ liệu khôn ngoan của khu vực. Sau đó, các quốc gia có sẵn trong mỗi khu vực trở thành truy vấn tìm kiếm của chúng tôi, vì vậy trong trường hợp này, khu vực sẽ tạo thành nhóm của chúng tôi. Sơ đồ khối bên dưới cho thấy rằng R1, R2, R3, R4, R5 và R6 là các nhóm mà chúng ta nhận được và c1, c2 ..c25 là danh sách các tài liệu là một phần của các nhóm từ R1 đến R6.
Chúng ta có thể thấy rằng có một số vòng tròn trong mỗi nhóm. Chúng được tập hợp các tài liệu dựa trên các tiêu chí tìm kiếm và được coi là rơi vào mỗi nhóm. Trong thùng R1, chúng ta có các tài liệu c1, c8 và c15. Các tài liệu này là các quốc gia nằm trong khu vực đó, các tài liệu khác cũng vậy. Vì vậy, nếu chúng ta đếm các quốc gia trong Nhóm R1 thì đó là 3, 6 cho R2, 6 cho R3, 2 cho R4, 5 cho R5 và 4 cho R6.
Vì vậy, thông qua kết hợp nhóm, chúng ta có thể tổng hợp tài liệu trong các nhóm và có danh sách các tài liệu trong các nhóm đó như hình trên.
Danh sách Tổng hợp Nhóm mà chúng tôi có cho đến nay là -
- Biểu đồ ngày
- Phạm vi ngày
- Filters
- Histogram
- Dải IPv4
- Range
- Điều khoản quan trọng
- Terms
Bây giờ chúng ta hãy thảo luận chi tiết về cách hình thành những nhóm này.
Biểu đồ ngày
Tổng hợp Biểu đồ ngày được sử dụng trên trường ngày. Vì vậy, chỉ mục mà bạn sử dụng để hình dung, nếu bạn có trường ngày trong chỉ mục đó thì chỉ có thể sử dụng loại tổng hợp này. Đây là tập hợp nhiều nhóm, có nghĩa là bạn có thể có một số tài liệu như một phần của nhiều hơn 1 nhóm. Có một khoảng thời gian được sử dụng cho tập hợp này và các chi tiết như hình dưới đây -
Khi bạn chọn Tổng hợp nhóm làm Biểu đồ ngày, nó sẽ hiển thị tùy chọn Trường sẽ chỉ cung cấp các trường liên quan đến ngày. Khi bạn chọn trường của mình, bạn cần chọn Khoảng thời gian có các chi tiết sau:
Vì vậy, các tài liệu từ chỉ mục được chọn và dựa trên trường và khoảng thời gian đã chọn sẽ phân loại tài liệu trong các nhóm. Ví dụ: nếu bạn chọn khoảng thời gian là hàng tháng, các tài liệu dựa trên ngày sẽ được chuyển đổi thành nhóm và dựa trên tháng, tức là từ tháng 1 đến tháng 12, tài liệu sẽ được đưa vào nhóm. Ở đây Jan, Feb, .. Dec sẽ là xô.
Phạm vi ngày
Bạn cần một trường ngày để sử dụng kiểu tổng hợp này. Ở đây chúng tôi sẽ có một phạm vi ngày, đó là từ ngày và ngày sẽ được đưa ra. Các nhóm sẽ có các tài liệu của nó dựa trên biểu mẫu và cho đến nay.
Bộ lọc
Với tập hợp loại Bộ lọc, các nhóm sẽ được hình thành dựa trên bộ lọc. Tại đây, bạn sẽ nhận được nhiều nhóm được hình thành dựa trên tiêu chí bộ lọc mà một tài liệu có thể tồn tại trong một hoặc nhiều nhóm.
Sử dụng bộ lọc, người dùng có thể viết các truy vấn của mình trong tùy chọn bộ lọc như hình dưới đây -
Bạn có thể thêm nhiều bộ lọc theo lựa chọn của mình bằng cách sử dụng nút Thêm bộ lọc.
Biểu đồ
Loại tổng hợp này được áp dụng trên một trường số và nó sẽ nhóm các tài liệu trong một nhóm dựa trên khoảng thời gian được áp dụng. Ví dụ: 0-50,50-100,100-150, v.v.
Dải IPv4
Đây là loại tập hợp được sử dụng và chủ yếu được sử dụng cho địa chỉ IP.
Chỉ mục mà chúng ta có đó là contriesdata-28.12.2018 không có trường loại IP nên nó hiển thị thông báo như hình trên. Nếu bạn tình cờ có trường IP, bạn có thể chỉ định các giá trị Từ và Đến trong đó như được hiển thị ở trên.
Phạm vi
Loại Tổng hợp này cần các trường có kiểu số. Bạn cần chỉ định phạm vi và các tài liệu sẽ được liệt kê trong các nhóm thuộc phạm vi.
Bạn có thể thêm phạm vi khác nếu cần bằng cách nhấp vào nút Thêm phạm vi.
Điều khoản quan trọng
Loại tổng hợp này chủ yếu được sử dụng trên các trường chuỗi.
Điều kiện
Loại tổng hợp này được sử dụng trên tất cả các trường có sẵn như số, chuỗi, ngày tháng, boolean, địa chỉ IP, dấu thời gian, v.v. Lưu ý rằng đây là tập hợp mà chúng tôi sẽ sử dụng trong tất cả hình dung của chúng tôi mà chúng tôi sẽ làm việc này hướng dẫn.
Chúng tôi có một thứ tự tùy chọn theo đó chúng tôi sẽ nhóm dữ liệu dựa trên số liệu mà chúng tôi chọn. Kích thước đề cập đến số lượng nhóm bạn muốn hiển thị trong hình ảnh trực quan.
Tiếp theo, chúng ta hãy nói về Tổng hợp số liệu.
Tổng hợp số liệu
Tổng hợp chỉ số chủ yếu đề cập đến phép tính toán học được thực hiện trên các tài liệu có trong nhóm. Ví dụ: nếu bạn chọn một trường số, phép tính số liệu bạn có thể thực hiện trên nó là COUNT, SUM, MIN, MAX, AVERAGE, v.v.
Danh sách tổng hợp số liệu mà chúng ta sẽ thảo luận được đưa ra ở đây -
Trong phần này, chúng ta hãy thảo luận về những điều quan trọng mà chúng ta sẽ sử dụng thường xuyên -
- Average
- Count
- Max
- Min
- Sum
Chỉ số này sẽ được áp dụng trên tập hợp nhóm riêng lẻ mà chúng ta đã thảo luận ở trên.
Tiếp theo, chúng ta hãy thảo luận về danh sách tổng hợp các chỉ số tại đây -
Trung bình cộng
Điều này sẽ cung cấp giá trị trung bình cho các giá trị của các tài liệu có trong nhóm. Ví dụ -
R1 đến R6 là các thùng. Trong R1, chúng ta có c1, c8 và c15. Coi giá trị của c1 là 300, c8 là500 và c15 là 700. Bây giờ để có giá trị trung bình của gầu R1
R1 = giá trị của c1 + giá trị của c8 + giá trị của c15 / 3 = 300 + 500 + 700/3 = 500.
Mức trung bình là 500 đối với gầu R1. Ở đây giá trị của tài liệu có thể là bất kỳ giá trị nào nếu bạn xem xét dữ liệu quốc gia, nó có thể là diện tích của quốc gia trong khu vực đó.
Đếm
Điều này sẽ cung cấp số lượng tài liệu có trong Nhóm. Giả sử bạn muốn số lượng các quốc gia có mặt trong khu vực, nó sẽ là tổng số tài liệu hiện có trong các nhóm. Ví dụ, R1 nó sẽ là 3, R2 = 6, R3 = 5, R4 = 2, R5 = 5 và R6 = 4.
Max
Điều này sẽ cung cấp giá trị tối đa của tài liệu hiện có trong nhóm. Xem xét ví dụ trên nếu chúng ta có dữ liệu về các quốc gia khôn ngoan trong khu vực trong nhóm khu vực. Giá trị tối đa cho mỗi khu vực sẽ là quốc gia có diện tích tối đa. Vì vậy, nó sẽ có một quốc gia từ mỗi khu vực tức là từ R1 đến R6.
trong
Điều này sẽ cung cấp giá trị tối thiểu của tài liệu hiện có trong nhóm. Xem xét ví dụ trên nếu chúng ta có dữ liệu về các quốc gia khôn ngoan trong khu vực. Tối thiểu cho mỗi khu vực sẽ là quốc gia có diện tích tối thiểu. Vì vậy, nó sẽ có một quốc gia từ mỗi khu vực tức là từ R1 đến R6.
Tổng
Điều này sẽ cung cấp tổng giá trị của tài liệu hiện có trong nhóm. Ví dụ, nếu bạn xem xét ví dụ trên nếu chúng ta muốn tổng diện tích hoặc các quốc gia trong khu vực, nó sẽ là tổng của các tài liệu hiện có trong khu vực.
Ví dụ, để biết tổng số quốc gia trong khu vực R1, nó sẽ là 3, R2 = 6, R3 = 5, R4 = 2, R5 = 5 và R6 = 4.
Trong trường hợp chúng tôi có tài liệu với diện tích trong khu vực lớn hơn từ R1 đến R6 sẽ có khu vực khôn ngoan của quốc gia được tổng hợp cho khu vực.
Chúng ta có thể hình dung dữ liệu chúng ta có dưới dạng biểu đồ thanh, biểu đồ đường, biểu đồ hình tròn, v.v. Trong chương này, chúng ta sẽ hiểu cách tạo trực quan hóa.
Tạo hình ảnh hóa
Vào Kibana Visualization như hình dưới đây -
Chúng tôi chưa tạo bất kỳ hình ảnh trực quan nào, vì vậy nó hiển thị trống và có một nút để tạo một hình ảnh trực quan.
Nhấn vào nút Create a visualization như được hiển thị trong màn hình trên và nó sẽ đưa bạn đến màn hình như hình dưới đây -
Tại đây, bạn có thể chọn tùy chọn mà bạn cần để trực quan hóa dữ liệu của mình. Chúng ta sẽ hiểu chi tiết từng thứ trong các chương sắp tới. Ngay bây giờ sẽ chọn biểu đồ hình tròn để bắt đầu.
Sau khi bạn chọn kiểu hiển thị, bây giờ bạn cần chọn chỉ mục mà bạn muốn làm việc trên đó và nó sẽ đưa bạn đến màn hình như hình dưới đây -
Bây giờ chúng ta có một biểu đồ hình tròn mặc định. Chúng tôi sẽ sử dụng dữ liệu quốc gia-28.12.2018 để tính số khu vực có sẵn trong dữ liệu quốc gia ở định dạng biểu đồ hình tròn.
Nhóm và Tổng hợp số liệu
Phía bên trái có các chỉ số mà chúng tôi sẽ chọn làm số liệu. Trong Buckets, có 2 tùy chọn Chia lát và chia nhỏ biểu đồ. Chúng tôi sẽ sử dụng tùy chọn Tách các lát.
Bây giờ, chọn Split Slices và nó sẽ hiển thị các tùy chọn sau:
Bây giờ, chọn Tổng hợp làm Điều khoản và nó sẽ hiển thị nhiều tùy chọn hơn để nhập như sau:
Danh sách Trường thả xuống sẽ có tất cả các trường từ chỉ mục: dữ liệu quốc gia được chọn. Chúng tôi đã chọn trường Khu vực và Đặt hàng Theo. Lưu ý rằng chúng tôi đã chọn, số liệu cho Đơn hàng theo. Chúng tôi sẽ đặt nó Giảm dần và kích thước chúng tôi đã lấy là 10. Điều đó có nghĩa là ở đây, chúng tôi sẽ nhận được số lượng 10 khu vực hàng đầu từ chỉ số quốc gia.
Bây giờ, hãy nhấp vào nút phân tích như được tô sáng bên dưới và bạn sẽ thấy biểu đồ hình tròn được cập nhật ở phía bên phải.
Biểu đồ hình tròn hiển thị
Tất cả các khu vực được liệt kê ở góc trên cùng bên phải với màu sắc và cùng một màu được hiển thị trong biểu đồ hình tròn. Nếu bạn di chuột qua biểu đồ hình tròn, nó sẽ cung cấp số lượng của vùng và cả tên của vùng như hình dưới đây -
Vì vậy, nó cho chúng tôi biết rằng 22,77% khu vực bị chiếm đóng bởi Sub-Sahara Afri từ dữ liệu quốc gia mà chúng tôi đã tải lên.
Khu vực Châu Á chiếm 12,5% và con số là 28.
Bây giờ chúng ta có thể lưu hình ảnh bằng cách nhấp vào nút lưu ở góc trên bên phải như hình dưới đây -
Bây giờ, hãy lưu hình ảnh trực quan để có thể sử dụng nó sau này.
Chúng ta cũng có thể lấy dữ liệu theo ý muốn bằng cách sử dụng tùy chọn tìm kiếm như hình bên dưới -
Chúng tôi đã lọc dữ liệu cho các quốc gia bắt đầu bằng Aus *. Chúng ta sẽ hiểu thêm về biểu đồ hình tròn và các hình ảnh trực quan khác trong các chương sắp tới.
Hãy cùng chúng tôi khám phá và hiểu các biểu đồ được sử dụng phổ biến nhất trong hình dung.
- Biểu đồ thanh ngang
- Biểu đồ thanh dọc
- Biểu đồ tròn
Sau đây là các bước cần thực hiện để tạo trực quan trên. Chúng ta hãy bắt đầu với thanh ngang.
Biểu đồ thanh ngang
Mở Kibana và nhấp vào tab Visualize ở bên trái như hình dưới đây -
Nhấp vào nút + để tạo hình ảnh trực quan mới -
Nhấp vào Thanh ngang được liệt kê ở trên. Bạn sẽ phải lựa chọn chỉ mục mà bạn muốn hình dung.
Chọn countriesdata-28.12.2018chỉ số như hình trên. Khi chọn chỉ mục, nó sẽ hiển thị một màn hình như hình dưới đây -
Nó hiển thị số lượng mặc định. Bây giờ, chúng ta hãy vẽ một biểu đồ ngang, nơi chúng ta có thể xem dữ liệu của 10 quốc gia có dân số khôn ngoan hàng đầu.
Với mục đích này, chúng ta cần chọn những gì chúng ta muốn trên trục Y và X. Do đó, hãy chọn Nhóm và Tổng hợp số liệu -
Bây giờ, nếu bạn nhấp vào Y-Axis, nó sẽ hiển thị màn hình như hình dưới đây -
Bây giờ, hãy chọn Tổng hợp mà bạn muốn từ các tùy chọn được hiển thị ở đây -
Lưu ý rằng ở đây chúng tôi sẽ chọn Tổng hợp tối đa vì chúng tôi muốn hiển thị dữ liệu theo tổng số tối đa có sẵn.
Tiếp theo, chúng ta phải chọn trường có giá trị lớn nhất được yêu cầu. Trong chỉ mục countrydata-28.12.2018 , chúng tôi chỉ có 2 trường số - diện tích và dân số.
Vì chúng tôi muốn dân số tối đa, chúng tôi chọn trường Dân số như được hiển thị bên dưới -
Bằng cách này, chúng ta đã hoàn thành với trục Y. Đầu ra mà chúng ta nhận được cho trục Y như hình dưới đây:
Bây giờ chúng ta hãy chọn trục X như hình dưới đây -
Nếu bạn chọn X-Axis, bạn sẽ nhận được kết quả sau:
Chọn Tổng hợp làm Điều khoản.
Chọn trường từ menu thả xuống. Chúng tôi muốn đất nước có dân số khôn ngoan vì vậy hãy chọn trường quốc gia. Đặt hàng bởi chúng tôi có các tùy chọn sau -
Chúng tôi sẽ chọn thứ tự theo Dân số tối đa nếu muốn quốc gia có dân số cao nhất được hiển thị trước tiên, v.v. Khi dữ liệu chúng tôi muốn được thêm vào, hãy nhấp vào nút áp dụng thay đổi ở đầu dữ liệu Chỉ số như được hiển thị bên dưới -
Khi bạn nhấp vào áp dụng các thay đổi, chúng tôi có biểu đồ ngang, trong đó chúng tôi có thể thấy rằng Trung Quốc là quốc gia có dân số cao nhất, tiếp theo là Ấn Độ, Hoa Kỳ, v.v.
Tương tự, bạn có thể vẽ các đồ thị khác nhau bằng cách chọn trường bạn muốn. Tiếp theo, chúng tôi sẽ lưu hình ảnh trực quan này dưới dạng max_population để sử dụng sau này cho việc tạo Trang tổng quan.
Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ tạo biểu đồ thanh dọc.
Biểu đồ thanh dọc
Nhấp vào tab Hình ảnh hóa và tạo một hình ảnh hóa mới bằng cách sử dụng thanh dọc và lập chỉ mục dưới dạng countriesdata-28.12.2018.
Trong hình ảnh thanh dọc này, chúng tôi sẽ tạo biểu đồ thanh với các quốc gia có diện tích khôn ngoan, tức là các quốc gia sẽ được hiển thị với diện tích cao nhất.
Vì vậy, chúng ta hãy chọn trục Y và X như hình dưới đây -
Trục Y
Trục X
Khi chúng tôi áp dụng các thay đổi ở đây, chúng tôi có thể thấy kết quả như hình dưới đây:
Từ biểu đồ, chúng ta có thể thấy rằng Nga đang có diện tích cao nhất, tiếp theo là Canada và Hoa Kỳ. Xin lưu ý rằng dữ liệu này được chọn từ dữ liệu quốc gia của chỉ mục và dữ liệu giả của nó, vì vậy số liệu có thể không chính xác với dữ liệu trực tiếp.
Hãy để chúng tôi lưu hình ảnh trực quan này dưới dạng countrywise_maxarea để được sử dụng với trang tổng quan sau này.
Tiếp theo, chúng ta hãy làm việc trên biểu đồ Hình tròn.
Biểu đồ tròn
Vì vậy, trước tiên hãy tạo hình ảnh trực quan và chọn biểu đồ hình tròn có chỉ mục là dữ liệu quốc gia. Chúng tôi sẽ hiển thị số lượng các khu vực có sẵn trong dữ liệu quốc gia ở định dạng biểu đồ hình tròn.
Phía bên trái có các chỉ số sẽ cho biết số lượng. Trong Buckets, có 2 tùy chọn: Chia lát và chia biểu đồ. Bây giờ, chúng ta sẽ sử dụng tùy chọn Split slice.
Bây giờ, nếu bạn chọn Split Slices, nó sẽ hiển thị các tùy chọn sau:
Chọn Tổng hợp làm Điều khoản và nó sẽ hiển thị nhiều tùy chọn hơn để nhập như sau:
Danh sách Trường thả xuống sẽ có tất cả các trường từ chỉ mục được chọn. Chúng tôi đã chọn trường Vùng và Đặt hàng Theo mà chúng tôi đã chọn là Bộ đếm. Chúng tôi sẽ đặt nó Giảm dần và kích thước sẽ là 10. Vì vậy, ở đây chúng tôi sẽ lấy số lượng 10 khu vực từ chỉ số quốc gia.
Bây giờ, hãy nhấp vào nút phát như được tô sáng bên dưới và bạn sẽ thấy biểu đồ hình tròn được cập nhật ở phía bên phải.
Biểu đồ hình tròn hiển thị
Tất cả các khu vực được liệt kê ở góc trên cùng bên phải với màu sắc và cùng một màu được hiển thị trong biểu đồ hình tròn. Nếu bạn di chuột qua biểu đồ hình tròn, nó sẽ cung cấp số lượng của khu vực và cả tên của khu vực như hình dưới đây -
Do đó, nó cho chúng tôi biết rằng 22,77% khu vực bị chiếm đóng bởi Hạ Sahara Afri trong dữ liệu quốc gia mà chúng tôi đã tải lên.
Từ biểu đồ tròn, hãy quan sát khu vực Châu Á chiếm 12,5% và con số là 28.
Bây giờ chúng ta có thể lưu hình ảnh bằng cách nhấp vào nút lưu ở góc trên bên phải như hình dưới đây -
Bây giờ, lưu hình ảnh trực quan để có thể sử dụng sau này trong trang tổng quan.
Trong chương này, chúng ta sẽ thảo luận về hai loại đồ thị được sử dụng trong trực quan hóa:
- Đồ thị đường thẳng
- Area
Đồ thị đường thẳng
Để bắt đầu, chúng ta hãy tạo một hình ảnh trực quan, chọn một biểu đồ đường để hiển thị dữ liệu và sử dụng contriesdata làm chỉ mục. Chúng ta cần tạo Trục Y và Trục X và các chi tiết tương tự được hiển thị bên dưới -
Đối với trục Y
Quan sát rằng chúng tôi đã lấy Max làm Tổng hợp. Vì vậy, ở đây chúng tôi sẽ trình bày trình bày dữ liệu dưới dạng biểu đồ đường. Bây giờ, chúng tôi sẽ vẽ biểu đồ cho thấy quốc gia có dân số tối đa khôn ngoan. Lĩnh vực mà chúng tôi đã chọn là Dân số vì chúng tôi cần một quốc gia có dân số tối đa.
Đối với trục X
Trên trục x, chúng tôi đã lấy Cụm từ làm Tổng hợp, Quốc gia. từ khóa làm Trường và số liệu: Dân số tối đa cho Đơn hàng theo và kích thước đơn hàng là 5. Vì vậy, nó sẽ vẽ biểu đồ 5 quốc gia hàng đầu có dân số tối đa. Sau khi áp dụng các thay đổi, bạn có thể thấy biểu đồ đường như hình dưới đây -
Vì vậy, chúng tôi có dân số tối đa ở Trung Quốc, tiếp theo là Ấn Độ, Hoa Kỳ, Indonesia và Brazil là 5 quốc gia đứng đầu về dân số.
Bây giờ, chúng ta hãy lưu biểu đồ đường này để có thể sử dụng trong trang tổng quan sau này.
Nhấp vào Xác nhận Lưu và bạn có thể lưu hình ảnh trực quan.
Đồ thị vùng
Chuyển đến phần trực quan hóa và chọn khu vực có chỉ mục làm dữ liệu quốc gia. Chúng ta cần chọn trục Y và trục X. Chúng tôi sẽ vẽ biểu đồ diện tích cho diện tích tối đa cho quốc gia khôn ngoan.
Vì vậy, ở đây trục X và trục Y sẽ như hình dưới đây -
Sau khi bạn nhấp vào nút áp dụng thay đổi, kết quả mà chúng ta có thể thấy như hình dưới đây:
Từ biểu đồ, chúng ta có thể thấy rằng Nga có diện tích cao nhất, tiếp theo là Canada, Hoa Kỳ, Trung Quốc và Brazil. Lưu hình ảnh để sử dụng nó sau này.
Trong chương này, chúng ta sẽ hiểu cách làm việc với bản đồ nhiệt. Bản đồ nhiệt sẽ hiển thị bản trình bày dữ liệu bằng các màu khác nhau cho phạm vi được chọn trong chỉ số dữ liệu.
Bắt đầu với Bản đồ nhiệt
Để bắt đầu, chúng ta cần tạo trực quan bằng cách nhấp vào tab trực quan ở phía bên trái như hình dưới đây -
Chọn kiểu trực quan hóa là bản đồ nhiệt như hình trên. Nó sẽ yêu cầu bạn chọn chỉ mục như hình dưới đây -
Chọn mục lục countrydata-28.12.2018 như hình trên. Khi chỉ mục được chọn, chúng tôi có dữ liệu được chọn như hình dưới đây -
Chọn các Chỉ số như được hiển thị bên dưới -
Chọn Tổng hợp tối đa từ trình đơn thả xuống như được hiển thị bên dưới -
Chúng tôi đã chọn Max vì chúng tôi muốn lập mưu đồ khôn ngoan cho đất nước Max Area.
Bây giờ sẽ chọn các giá trị cho Nhóm như hình dưới đây -
Bây giờ, chúng ta hãy chọn Trục X như hình dưới đây -
Chúng tôi đã sử dụng Tổng hợp làm Điều khoản, Trường làm Quốc gia và Đặt hàng theo Khu vực tối đa. Nhấp vào Áp dụng thay đổi như hình dưới đây -
Nếu bạn nhấp vào Áp dụng thay đổi, bản đồ nhiệt sẽ trông như hình dưới đây -
Bản đồ nhiệt được hiển thị với các màu khác nhau và phạm vi khu vực được hiển thị ở phía bên phải. Bạn có thể thay đổi màu sắc bằng cách nhấp vào các vòng tròn nhỏ bên cạnh phạm vi khu vực như hình dưới đây -
Bản đồ tọa độ trong Kibana sẽ hiển thị cho bạn khu vực địa lý và đánh dấu khu vực bằng các vòng tròn dựa trên tổng hợp bạn chỉ định.
Tạo chỉ mục cho bản đồ tọa độ
Tổng hợp Nhóm được sử dụng cho bản đồ tọa độ là tổng hợp thùng rác. Đối với kiểu tổng hợp này, chỉ mục của bạn mà bạn sẽ sử dụng phải có trường thuộc loại điểm địa lý. Điểm địa lý là sự kết hợp của vĩ độ và kinh độ.
Chúng tôi sẽ tạo một chỉ mục bằng cách sử dụng các công cụ của nhà phát triển Kibana và thêm dữ liệu hàng loạt vào đó. Chúng tôi sẽ thêm ánh xạ và thêm loại geo_point mà chúng tôi cần.
Dữ liệu mà chúng tôi sẽ sử dụng được hiển thị ở đây -
{"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"}
Bây giờ, hãy chạy các lệnh sau trong Kibana Dev Tools như được hiển thị bên dưới:
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"}
Bây giờ, hãy chạy các lệnh trên trong các công cụ dành cho nhà phát triển Kibana -
Ở trên sẽ tạo tên chỉ mục cho các thành phố kiểu _doc và vị trí trường thuộc kiểu geo_point.
Bây giờ hãy thêm dữ liệu vào chỉ mục: thành phố -
Chúng tôi đã hoàn tất việc tạo các trích dẫn tên chỉ mục với dữ liệu. Bây giờ chúng ta hãy tạo mẫu chỉ mục cho các thành phố bằng cách sử dụng tab Quản lý.
Chi tiết của các trường bên trong chỉ mục thành phố được hiển thị ở đây -
Chúng ta có thể thấy rằng vị trí thuộc loại geo_point. Bây giờ chúng ta có thể sử dụng nó để tạo trực quan.
Bắt đầu với Bản đồ Tọa độ
Đi tới Hình ảnh hóa và chọn bản đồ tọa độ.
Chọn các thành phố của mẫu chỉ mục và định cấu hình chỉ số và nhóm Tổng hợp như được hiển thị bên dưới -
Nếu bạn nhấp vào nút Phân tích, bạn có thể thấy màn hình sau:
Dựa trên kinh độ và vĩ độ, các vòng tròn được vẽ trên bản đồ như hình trên.
Với hình ảnh trực quan này, bạn thấy dữ liệu được thể hiện trên bản đồ thế giới địa lý. Trong chương này, chúng ta hãy xem chi tiết điều này.
Tạo chỉ mục cho bản đồ khu vực
Chúng tôi sẽ tạo một chỉ mục mới để làm việc với trực quan hóa bản đồ khu vực. Dữ liệu mà chúng tôi sẽ tải lên được hiển thị ở đây -
{"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"}
Lưu ý rằng chúng tôi sẽ sử dụng _bulk upload trong các công cụ dành cho nhà phát triển để tải lên dữ liệu.
Bây giờ, hãy truy cập Kibana Dev Tools và thực hiện các truy vấn sau:
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"}
Tiếp theo, chúng ta hãy tạo chỉ mục tất cả các quốc gia. Chúng tôi đã chỉ định loại trường quốc gia làkeyword -
PUT /allcountries
{
"mappings": {
"_doc": {
"properties": {
"country": {"type": "keyword"},
"population": {"type": "integer"}
}
}
}
}
Note - Để làm việc với bản đồ khu vực, chúng ta cần xác định loại trường được sử dụng với tổng hợp là loại làm từ khóa.
Sau khi hoàn tất, hãy tải dữ liệu lên bằng lệnh _bulk.
Bây giờ chúng ta sẽ tạo mẫu chỉ mục. Chuyển đến tab Quản lý Kibana và chọn tạo mẫu chỉ mục.
Đây là các trường được hiển thị từ chỉ mục tất cả các quốc gia.
Bắt đầu với Bản đồ khu vực
Bây giờ chúng tôi sẽ tạo trực quan bằng cách sử dụng Bản đồ khu vực. Đi tới Hình ảnh hóa và chọn Bản đồ khu vực.
Sau khi hoàn tất, hãy chọn chỉ mục làm tất cả các quốc gia và tiếp tục.
Chọn Chỉ số tổng hợp và Chỉ số nhóm như được hiển thị bên dưới -
Ở đây chúng tôi đã chọn trường làm quốc gia, vì tôi muốn hiển thị như vậy trên bản đồ thế giới.
Bản đồ vectơ và trường tham gia cho bản đồ khu vực
Đối với bản đồ khu vực, chúng tôi cũng cần chọn các tab Tùy chọn như được hiển thị bên dưới -
Tab tùy chọn có cấu hình Cài đặt lớp được yêu cầu để vẽ dữ liệu trên bản đồ thế giới.
Bản đồ Vectơ có các tùy chọn sau:
Ở đây, chúng tôi sẽ chọn các quốc gia trên thế giới vì tôi có dữ liệu quốc gia.
Trường Tham gia có các chi tiết sau:
Trong chỉ mục của chúng tôi, chúng tôi có tên quốc gia, vì vậy chúng tôi sẽ chọn tên quốc gia.
Trong cài đặt Kiểu, bạn có thể chọn màu hiển thị cho các quốc gia -
Chúng tôi sẽ chọn Reds. Chúng tôi sẽ không chạm vào phần còn lại của các chi tiết.
Bây giờ, hãy nhấp vào nút Phân tích để xem chi tiết các quốc gia được vẽ trên bản đồ thế giới như hình dưới đây -
Bản đồ vectơ tự lưu trữ và trường tham gia trong Kibana
Bạn cũng có thể thêm cài đặt Kibana của riêng mình cho bản đồ vectơ và trường nối. Để làm điều đó, hãy truy cập kibana.yml từ thư mục cấu hình kibana và thêm các chi tiết sau:
regionmap:
includeElasticMapsService: false
layers:
- name: "Countries Data"
url: "http://localhost/kibana/worldcountries.geojson"
attribution: "INRAP"
fields:
- name: "Country"
description: "country names"
Bản đồ vectơ từ tab tùy chọn sẽ có dữ liệu ở trên được điền thay vì dữ liệu mặc định. Xin lưu ý rằng URL được cung cấp phải được kích hoạt CORS để Kibana có thể tải xuống cùng. Tệp json được sử dụng phải theo cách mà các tọa độ được tiếp tục. Ví dụ -
https://vector.maps.elastic.co/blob/5659313586569216?elastic_tile_service_tos=agreeTab tùy chọn khi chi tiết bản đồ vectơ-bản đồ vùng được tự lưu trữ được hiển thị bên dưới:
Hình ảnh hóa đơn vị đo cho biết chỉ số của bạn được xem xét trên dữ liệu nằm trong phạm vi xác định trước như thế nào.
Hình ảnh hóa mục tiêu cho biết về mục tiêu của bạn và cách chỉ số trên dữ liệu của bạn tiến triển đến mục tiêu.
Làm việc với Gauge
Để bắt đầu sử dụng Gauge, hãy chuyển đến phần trực quan hóa và chọn tab Hình ảnh hóa từ Giao diện người dùng Kibana.
Nhấp vào Gauge và chọn chỉ mục bạn muốn sử dụng.
Chúng tôi sẽ làm việc trên chỉ số y tế-26.01.2019 .
Chọn phạm vi thời gian của tháng 2 năm 2017
Bây giờ bạn có thể chọn tổng hợp số liệu và nhóm.
Chúng tôi đã chọn tổng hợp số liệu là Số lượng.
Tổng hợp nhóm mà chúng tôi đã chọn Điều khoản và trường được chọn là Number_Home_Visits.
Từ Tab tùy chọn dữ liệu, các tùy chọn đã chọn được hiển thị bên dưới:
Gauge Type có thể ở dạng hình tròn hoặc hình cung. Chúng tôi đã chọn làm vòng cung và đặt tất cả các phần khác làm giá trị mặc định.
Phạm vi xác định trước mà chúng tôi đã thêm được hiển thị ở đây -
Màu được chọn là Xanh lục sang Đỏ.
Bây giờ, nhấp vào nút Phân tích để xem hình ảnh trực quan ở dạng Gauge như hình dưới đây -
Làm việc với Mục tiêu
Vào Tab Visualize và chọn Goal như hình dưới đây -
Chọn Mục tiêu và chọn chỉ mục.
Sử dụng y tế-26.01.2019 làm chỉ mục.
Chọn tổng hợp số liệu và tổng hợp nhóm.
Tổng hợp số liệu
Chúng tôi đã chọn Số lượng làm tổng hợp số liệu.
Tổng hợp nhóm
Chúng tôi đã chọn Điều khoản làm tập hợp nhóm và trường là Number_Home_Visits.
Các tùy chọn được chọn như sau:
Phạm vi được chọn như sau:
Nhấp vào Phân tích và bạn thấy mục tiêu được hiển thị như sau:
Canvas là một tính năng mạnh mẽ khác trong Kibana. Sử dụng trực quan hóa canvas, bạn có thể thể hiện dữ liệu của mình bằng các kết hợp màu sắc, hình dạng, văn bản, thiết lập nhiều trang khác nhau, v.v.
Chúng tôi cần dữ liệu để hiển thị trong canvas. Bây giờ, chúng ta hãy tải một số dữ liệu mẫu đã có sẵn trong Kibana.
Tải dữ liệu mẫu để tạo canvas
Để lấy dữ liệu mẫu, hãy truy cập trang chủ Kibana và nhấp vào Thêm dữ liệu mẫu như hình dưới đây -
Nhấp vào Tải tập dữ liệu và trang tổng quan Kibana. Nó sẽ đưa bạn đến màn hình như hình dưới đây -
Nhấp vào nút Thêm cho các đơn đặt hàng Thương mại điện tử Mẫu. Sẽ mất một khoảng thời gian để tải dữ liệu mẫu. Sau khi hoàn tất, bạn sẽ nhận được thông báo cảnh báo hiển thị “Đã tải dữ liệu thương mại điện tử mẫu”.
Bắt đầu với Hình ảnh hóa Canvas
Bây giờ hãy vào Canvas Visualization như được hiển thị bên dưới -
Nhấp vào Canvas và nó sẽ hiển thị màn hình như hình dưới đây -
Chúng tôi đã thêm dữ liệu mẫu về Thương mại điện tử và Lưu lượng truy cập web. Chúng tôi có thể tạo bảng làm việc mới hoặc sử dụng bảng hiện có.
Ở đây, chúng tôi sẽ chọn cái hiện có. Chọn Tên Bàn làm việc Theo dõi Doanh thu Thương mại Điện tử và nó sẽ hiển thị màn hình như hình dưới đây -
Sao chép một Workpad hiện có trong Canvas
Chúng tôi sẽ sao chép bàn làm việc để có thể thực hiện các thay đổi đối với nó. Để sao chép một bàn làm việc hiện có, hãy nhấp vào tên của bàn làm việc được hiển thị ở dưới cùng bên trái -
Nhấp vào tên và chọn tùy chọn nhân bản như hình dưới đây -
Nhấp vào nút sao chép và nó sẽ tạo một bản sao của bàn làm việc Theo dõi Doanh thu Thương mại Điện tử. Bạn có thể tìm thấy nó như hình dưới đây -
Trong phần này, hãy để chúng tôi hiểu cách sử dụng bàn làm việc. Nếu bạn thấy bàn làm việc ở trên, có 2 trang cho nó. Vì vậy, trong canvas, chúng ta có thể biểu diễn dữ liệu trong nhiều trang.
Trang 2 hiển thị như hình dưới đây -
Chọn Trang 1 và nhấp vào Tổng doanh số được hiển thị ở bên trái như hình dưới đây -
Ở phía bên phải, bạn sẽ nhận được dữ liệu liên quan đến nó -
Hiện tại, phong cách mặc định được sử dụng là màu xanh lục. Chúng tôi có thể thay đổi màu sắc ở đây và kiểm tra màn hình hiển thị giống nhau.
Chúng tôi cũng đã thay đổi phông chữ và kích thước cho cài đặt văn bản như hình dưới đây -
Thêm trang mới vào Workpad Inside Canvas
Để thêm trang mới vào bàn làm việc, hãy làm như hình dưới đây -
Khi trang được tạo như hình dưới đây -
Nhấp vào Thêm phần tử và nó sẽ hiển thị tất cả các hình ảnh có thể có như hình dưới đây -
Chúng tôi đã thêm hai yếu tố Bảng dữ liệu và Biểu đồ khu vực như hình dưới đây
Bạn có thể thêm nhiều phần tử dữ liệu hơn vào cùng một trang hoặc thêm nhiều trang nữa.
Trong các chương trước, chúng ta đã biết cách tạo trực quan ở dạng thanh dọc, thanh ngang, biểu đồ hình tròn, v.v. Trong chương này, chúng ta hãy tìm hiểu cách kết hợp chúng với nhau dưới dạng Bảng điều khiển. Trang tổng quan là tập hợp các hình ảnh trực quan của bạn được tạo để bạn có thể xem xét tất cả cùng một lúc.
Bắt đầu với Trang tổng quan
Để tạo Dashboard trong Kibana, hãy nhấp vào tùy chọn Dashboard có sẵn như hình dưới đây -
Bây giờ, nhấp vào nút Tạo bảng điều khiển mới như hình trên. Nó sẽ đưa chúng ta đến màn hình như hình dưới đây -
Quan sát rằng chúng tôi không có bất kỳ trang tổng quan nào được tạo cho đến nay. Có các tùy chọn ở trên cùng, nơi chúng ta có thể Lưu, Hủy, Thêm, Tùy chọn, Chia sẻ, Tự động làm mới và cũng có thể thay đổi thời gian nhận dữ liệu trên trang tổng quan của chúng tôi. Chúng tôi sẽ tạo một bảng điều khiển mới, bằng cách nhấp vào nút Thêm hiển thị ở trên.
Thêm hình ảnh hóa vào Trang tổng quan
Khi chúng tôi nhấp vào nút Thêm (góc trên cùng bên trái), nó hiển thị cho chúng tôi hình ảnh trực quan mà chúng tôi đã tạo như hình dưới đây -
Chọn hình ảnh trực quan bạn muốn thêm vào trang tổng quan của mình. Chúng tôi sẽ chọn ba hình ảnh đầu tiên như hình dưới đây -
Đây là cách nó được nhìn thấy trên màn hình cùng nhau -
Do đó, với tư cách là người dùng, bạn có thể nhận được thông tin chi tiết tổng thể về dữ liệu chúng tôi đã tải lên - quốc gia thông minh với các trường tên quốc gia, tên vùng, khu vực và dân số.
Vì vậy, bây giờ chúng ta biết tất cả các khu vực có sẵn, quốc gia có dân số tối đa theo thứ tự giảm dần, diện tích tối đa, v.v.
Đây chỉ là hình ảnh dữ liệu mẫu mà chúng tôi đã tải lên, nhưng trong thế giới thực, rất dễ dàng để theo dõi các chi tiết về doanh nghiệp của bạn, chẳng hạn như bạn có một trang web nhận được hàng triệu lượt truy cập hàng tháng hoặc hàng ngày, bạn muốn theo dõi doanh số bán hàng được thực hiện hàng ngày, hàng giờ, phút, giây và nếu bạn có ngăn xếp ELK của mình, Kibana có thể cho bạn thấy hình ảnh bán hàng của bạn ngay trước mắt bạn hàng giờ, phút, giây như bạn muốn. Nó hiển thị dữ liệu thời gian thực như đang diễn ra trong thế giới thực.
Về tổng thể, Kibana đóng một vai trò rất quan trọng trong việc trích xuất các chi tiết chính xác về giao dịch kinh doanh của bạn trong ngày, hàng giờ hoặc hàng phút, để công ty biết được tiến độ đang diễn ra như thế nào.
Lưu trang tổng quan
Bạn có thể lưu trang tổng quan của mình bằng cách sử dụng nút lưu ở trên cùng.
Có một tiêu đề và mô tả nơi bạn có thể nhập tên của trang tổng quan và một mô tả ngắn cho biết trang tổng quan hoạt động. Bây giờ, hãy nhấp vào Xác nhận Lưu để lưu trang tổng quan.
Thay đổi phạm vi thời gian cho Trang tổng quan
Hiện tại, bạn có thể thấy dữ liệu được hiển thị là 15 phút qua. Xin lưu ý rằng đây là dữ liệu tĩnh không có trường thời gian nên dữ liệu hiển thị sẽ không thay đổi. Khi bạn có dữ liệu được kết nối với hệ thống thời gian thực thay đổi thời gian, cũng sẽ hiển thị dữ liệu phản ánh.
Theo mặc định, bạn sẽ thấy 15 phút qua như hình bên dưới -
Nhấp vào 15 phút cuối và nó sẽ hiển thị cho bạn phạm vi thời gian mà bạn có thể chọn theo sự lựa chọn của mình.
Quan sát rằng có các tùy chọn Nhanh, Tương đối, Tuyệt đối và Gần đây. Ảnh chụp màn hình sau đây hiển thị chi tiết cho tùy chọn Nhanh -
Bây giờ, hãy nhấp vào Tương đối để xem tùy chọn có sẵn -
Tại đây bạn có thể chỉ định Từ và Đến ngày theo phút, giờ, giây, tháng, năm trước.
Tùy chọn Tuyệt đối có các chi tiết sau:
Bạn có thể thấy tùy chọn lịch và có thể chọn phạm vi ngày.
Tùy chọn gần đây sẽ trả lại tùy chọn 15 phút qua và tùy chọn khác mà bạn đã chọn gần đây. Việc chọn phạm vi thời gian sẽ cập nhật dữ liệu đến trong phạm vi thời gian đó.
Sử dụng Tìm kiếm và Lọc trong Trang tổng quan
Chúng tôi cũng có thể sử dụng tìm kiếm và bộ lọc trên trang tổng quan. Trong tìm kiếm, giả sử nếu chúng ta muốn lấy thông tin chi tiết của một vùng cụ thể, chúng ta có thể thêm tìm kiếm như hình dưới đây -
Trong tìm kiếm ở trên, chúng tôi đã sử dụng trường Vùng và muốn hiển thị chi tiết của vùng: OCEANIA.
Chúng tôi nhận được kết quả sau -
Nhìn vào dữ liệu trên, chúng ta có thể nói rằng trong khu vực OCEANIA, Úc có dân số và diện tích tối đa.
Tương tự, chúng ta có thể thêm một bộ lọc như hình dưới đây -
Tiếp theo, nhấp vào nút Thêm bộ lọc và nó sẽ hiển thị chi tiết của trường có sẵn trong chỉ mục của bạn như hình dưới đây -
Chọn trường bạn muốn lọc. Tôi sẽ sử dụng trường Khu vực để lấy thông tin chi tiết về khu vực ASIA như hình dưới đây -
Lưu bộ lọc và bạn sẽ thấy bộ lọc như sau:
Dữ liệu bây giờ sẽ được hiển thị theo bộ lọc được thêm vào -
Bạn cũng có thể thêm nhiều bộ lọc hơn như hình dưới đây -
Bạn có thể tắt bộ lọc bằng cách nhấp vào hộp kiểm vô hiệu hóa như hình dưới đây.
Bạn có thể kích hoạt bộ lọc bằng cách nhấp vào hộp kiểm tương tự để kích hoạt nó. Quan sát rằng có nút xóa để xóa bộ lọc. Nút chỉnh sửa để chỉnh sửa bộ lọc hoặc thay đổi các tùy chọn bộ lọc.
Đối với hình ảnh hiển thị, bạn sẽ nhận thấy ba dấu chấm như hình dưới đây -
Nhấp vào nó và nó sẽ hiển thị các tùy chọn như hình dưới đây -
Kiểm tra và Toàn màn hình
Nhấp vào Kiểm tra và nó cung cấp các chi tiết của khu vực ở định dạng bảng như hình dưới đây -
Có một tùy chọn để tải xuống hình ảnh trực quan ở định dạng CSV trong trường hợp bạn muốn xem nó trong trang tính excel.
Tùy chọn toàn màn hình tiếp theo sẽ hiển thị ở chế độ toàn màn hình như hình dưới đây -
Bạn có thể sử dụng nút tương tự để thoát khỏi chế độ toàn màn hình.
Chia sẻ trang tổng quan
Chúng tôi có thể chia sẻ trang tổng quan bằng cách sử dụng nút chia sẻ. Nhấp vào nút chia sẻ, bạn sẽ nhận được hiển thị như sau:
Bạn cũng có thể sử dụng mã nhúng để hiển thị bảng điều khiển trên trang web của mình hoặc sử dụng liên kết cố định sẽ là một liên kết để chia sẻ với những người khác.
Url sẽ như sau:
http://localhost:5601/goto/519c1a088d5d0f8703937d754923b84b
Timelion, còn được gọi là dòng thời gian là một công cụ trực quan khác được sử dụng chủ yếu để phân tích dữ liệu dựa trên thời gian. Để làm việc với dòng thời gian, chúng ta cần sử dụng ngôn ngữ biểu thức đơn giản sẽ giúp chúng ta kết nối với chỉ mục và cũng thực hiện các phép tính trên dữ liệu để có được kết quả chúng ta cần.
Chúng ta có thể sử dụng Timelion ở đâu?
Timelion được sử dụng khi bạn muốn so sánh dữ liệu liên quan đến thời gian. Ví dụ: bạn có một trang web và bạn nhận được lượt xem hàng ngày. Bạn muốn phân tích dữ liệu, trong đó bạn muốn so sánh dữ liệu của tuần hiện tại với tuần trước, tức là Thứ Hai-Thứ Hai, Thứ Ba-Thứ Ba, v.v. Các chế độ xem và lưu lượng truy cập khác nhau như thế nào.
Bắt đầu với Timelion
Để bắt đầu làm việc với Timelion, hãy nhấp vào Timelion như hình dưới đây -
Timelion theo mặc định hiển thị dòng thời gian của tất cả các chỉ mục như hình dưới đây -
Timelion hoạt động với cú pháp biểu thức.
Note - es (*) => có nghĩa là tất cả các chỉ mục.
Để biết chi tiết về chức năng có sẵn được sử dụng với Timelion, chỉ cần nhấp vào vùng văn bản như hình dưới đây -
Nó cung cấp cho bạn danh sách hàm được sử dụng với cú pháp biểu thức.
Khi bạn bắt đầu với Timelion, nó sẽ hiển thị thông báo chào mừng như hình dưới đây. Phần được tô sáng tức là Chuyển đến tham chiếu hàm, cung cấp thông tin chi tiết về tất cả các hàm có sẵn để sử dụng với timelion.
Tin nhắn chào mừng của Timelion
Thông báo chào mừng của Timelion như hình dưới đây -
Nhấp vào nút tiếp theo và nó sẽ hướng dẫn bạn qua các chức năng và cách sử dụng cơ bản của nó. Bây giờ khi bạn nhấp vào Tiếp theo, bạn có thể thấy các chi tiết sau:
Tham chiếu chức năng thời gian
Nhấp vào nút Trợ giúp để nhận chi tiết về tham chiếu chức năng có sẵn cho Timelion -
Cấu hình thời gian
Cài đặt cho thời gian được thực hiện trong Quản lý Kibana → Cài đặt nâng cao.
Nhấp vào Cài đặt nâng cao và chọn Thời gian từ Danh mục
Sau khi chọn Timelion, nó sẽ hiển thị tất cả các trường cần thiết cho cấu hình timelion.
Trong các trường sau, bạn có thể thay đổi chỉ mục mặc định và trường thời gian sẽ được sử dụng trên chỉ mục:
Giá trị mặc định là _all và trường thời gian là @timestamp. Chúng tôi sẽ để nguyên nó và thay đổi chỉ mục và trường thời gian trong chính thời gian.
Sử dụng Timelion để trực quan hóa dữ liệu
Chúng tôi sẽ sử dụng chỉ mục: Medicalvisits-26.01.2019 . Sau đây là dữ liệu được hiển thị theo thời gian từ ngày 1 tháng 1 năm 2017 đến ngày 31 tháng 12 năm 2017 -
Biểu thức được sử dụng cho hình dung trên như sau:
.es(index=medicalvisits-26.01.2019,timefield=Visiting_Date).bars()
Chúng tôi đã sử dụng chỉ mục Medicalvisits-26.01.2019 và trường thời gian trên chỉ mục đó là Visit_Date và chức năng thanh đã sử dụng.
Sau đây, chúng tôi đã phân tích 2 thành phố trong tháng 1 năm 2017, ngày khôn ngoan.
Biểu thức được sử dụng là -
.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)
So sánh dòng thời gian trong 2 ngày được hiển thị ở đây -
Biểu hiện
.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")
Ở đây chúng tôi đã sử dụng bù đắp và đưa ra mức chênh lệch là 1 ngày. Chúng tôi đã chọn ngày hiện tại là ngày 2 tháng 8 năm 2018. Vì vậy, nó tạo ra sự khác biệt về dữ liệu cho ngày 2 tháng 8 năm 2018 và ngày 1 tháng 8 năm 2018.
Danh sách dữ liệu 5 thành phố hàng đầu trong tháng 1 năm 2017 được hiển thị bên dưới. Biểu thức mà chúng tôi đã sử dụng ở đây được đưa ra dưới đây:
.es(index=medicalvisits-26.01.2019,timefield=Visiting_Date,split=City.keyword:5)
Chúng tôi đã sử dụng phân tách và đặt tên trường là thành phố và vì chúng tôi cần năm thành phố hàng đầu từ chỉ mục nên chúng tôi đã cung cấp nó dưới dạng tách = City.keyword: 5
Nó cung cấp số lượng của mỗi thành phố và liệt kê tên của chúng như được hiển thị trong biểu đồ được vẽ.
Chúng tôi có thể sử dụng Công cụ Dev để tải lên dữ liệu trong Elasticsearch mà không cần sử dụng Logstash. Chúng tôi có thể đăng, đặt, xóa, tìm kiếm dữ liệu chúng tôi muốn trong Kibana bằng Dev Tools.
Để tạo chỉ mục mới trong Kibana, chúng ta có thể sử dụng lệnh sau trong các công cụ dành cho nhà phát triển:
Tạo chỉ mục sử dụng PUT
Lệnh tạo chỉ mục như hình sau:
PUT /usersdata?pretty
Khi bạn thực hiện điều này, một dữ liệu người dùng chỉ mục trống sẽ được tạo.
Chúng ta đã hoàn thành việc tạo chỉ mục. Bây giờ sẽ thêm dữ liệu vào chỉ mục -
Thêm dữ liệu vào chỉ mục bằng PUT
Bạn có thể thêm dữ liệu vào một chỉ mục như sau:
Chúng tôi sẽ thêm một bản ghi nữa trong chỉ mục dữ liệu người dùng -
Vì vậy, chúng tôi có 2 bản ghi trong chỉ mục dữ liệu người dùng.
Tìm nạp dữ liệu từ chỉ mục bằng GET
Chúng ta có thể lấy chi tiết của bản ghi 1 như sau:
Bạn có thể lấy tất cả các bản ghi như sau:
Do đó, chúng ta có thể lấy tất cả các bản ghi từ dữ liệu người dùng như hình trên.
Cập nhật dữ liệu trong Chỉ mục bằng PUT
Để cập nhật bản ghi, bạn có thể làm như sau:
Chúng tôi đã đổi tên từ “Ervin Howell” thành “Clementine Bauch”. Bây giờ chúng ta có thể lấy tất cả các bản ghi từ chỉ mục và xem bản ghi được cập nhật như sau:
Xóa dữ liệu khỏi chỉ mục bằng DELETE
Bạn có thể xóa bản ghi như được hiển thị ở đây -
Bây giờ nếu bạn thấy tổng số bản ghi, chúng tôi sẽ chỉ có một bản ghi -
Chúng ta có thể xóa chỉ mục đã tạo như sau:
Bây giờ nếu bạn kiểm tra các chỉ số có sẵn, chúng tôi sẽ không có chỉ mục dữ liệu người dùng trong đó vì đã xóa chỉ mục.
Kibana Monitoring cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất của ngăn xếp ELK. Chúng tôi có thể lấy thông tin chi tiết về bộ nhớ được sử dụng, thời gian phản hồi, v.v.
Chi tiết giám sát
Để biết chi tiết giám sát trong Kibana, hãy nhấp vào tab giám sát như hình dưới đây -
Vì chúng tôi đang sử dụng giám sát lần đầu tiên nên chúng tôi cần BẬT nó. Đối với điều này, hãy nhấp vào nútTurn on monitoringnhư được trình bày ở trên. Đây là các chi tiết được hiển thị cho Elasticsearch -
Nó cung cấp phiên bản của tìm kiếm đàn hồi, đĩa có sẵn, các chỉ số được thêm vào tìm kiếm đàn hồi, sử dụng đĩa, v.v.
Chi tiết giám sát cho Kibana được hiển thị ở đây -
Nó cung cấp các Yêu cầu và thời gian phản hồi tối đa cho yêu cầu cũng như các phiên bản đang chạy và sử dụng bộ nhớ.
Có thể dễ dàng tạo báo cáo bằng cách sử dụng nút Chia sẻ có sẵn trong Kibana UI.
Các báo cáo trong Kibana có sẵn ở hai dạng sau:
- Permalinks
- Báo cáo CSV
Báo cáo dưới dạng Permalinks
Khi thực hiện trực quan hóa, bạn có thể chia sẻ như sau:
Sử dụng nút chia sẻ để chia sẻ hình ảnh với những người khác dưới dạng Mã nhúng hoặc Liên kết cố định.
Trong trường hợp mã Nhúng, bạn nhận được các tùy chọn sau:
Bạn có thể tạo mã iframe dưới dạng url ngắn hoặc url dài cho ảnh chụp nhanh hoặc đối tượng đã lưu. Ảnh chụp nhanh sẽ không cung cấp dữ liệu gần đây và người dùng sẽ có thể xem dữ liệu được lưu khi liên kết được chia sẻ. Mọi thay đổi được thực hiện sau đó sẽ không được phản ánh.
Trong trường hợp đối tượng đã lưu, bạn sẽ thực hiện các thay đổi gần đây đối với trực quan đó.
Ảnh chụp nhanh mã IFrame cho url dài -
<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>
Ảnh chụp nhanh mã Iframe cho url ngắn -
<iframe src="http://localhost:5601/goto/f0a6c852daedcb6b4fa74cce8c2ff6c4?embed=true" height="600" width="800"><iframe>
Dưới dạng ảnh chụp nhanh và url ảnh chụp.
Với url ngắn -
http://localhost:5601/goto/f0a6c852daedcb6b4fa74cce8c2ff6c4
Khi tắt url ngắn, liên kết trông như dưới đây:
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))
Khi bạn nhấn vào liên kết trên trong trình duyệt, bạn sẽ có được hình ảnh tương tự như hình trên. Các liên kết trên được lưu trữ cục bộ, vì vậy nó sẽ không hoạt động khi được sử dụng bên ngoài môi trường cục bộ.
Báo cáo CSV
Bạn có thể nhận được Báo cáo CSV trong Kibana nơi có dữ liệu, phần lớn nằm trong tab Khám phá.
Chuyển đến tab Khám phá và lấy bất kỳ chỉ mục nào bạn muốn có dữ liệu. Ở đây chúng tôi đã lấy chỉ số: countrydata-26.12.2018 . Đây là dữ liệu được hiển thị từ chỉ mục -
Bạn có thể tạo dữ liệu dạng bảng từ dữ liệu trên như hình dưới đây -
Chúng tôi đã chọn các trường từ các trường Có sẵn và dữ liệu nhìn thấy trước đó được chuyển đổi thành định dạng bảng.
Bạn có thể lấy dữ liệu ở trên trong báo cáo CSV như được hiển thị bên dưới -
Nút chia sẻ có tùy chọn cho báo cáo CSV và liên kết cố định. Bạn có thể nhấp vào Báo cáo CSV và tải xuống tương tự.
Xin lưu ý để nhận được Báo cáo CSV, bạn cần lưu dữ liệu của mình.
Xác nhận Lưu và nhấp vào nút Chia sẻ và Báo cáo CSV. Bạn sẽ nhận được màn hình hiển thị sau -
Nhấp vào Tạo CSV để nhận báo cáo của bạn. Sau khi hoàn tất, nó sẽ hướng dẫn bạn chuyển đến tab quản lý.
Chuyển đến Tab Quản lý → Báo cáo
Nó hiển thị tên báo cáo, được tạo tại, trạng thái và các hành động. Bạn có thể nhấp vào nút tải xuống như được đánh dấu ở trên và nhận báo cáo csv của bạn.
Tệp CSV chúng tôi vừa tải xuống như được hiển thị ở đây -