使用Kibana可视化你的数据

把数据保存到Elasticsearch之后，有一个重要的工作就是要对数据进行可视化，以便下一步的分析。下面通过一个官方的数据集来介绍如何通过Kibana进行数据可视化。

Kibana

操作环境

Elasticsearch: 7.7.0

Kibana: 7.7.0

下载并导入数据

从官网下载如下的数据集：https://download.elastic.co/demos/kibana/gettingstarted/accounts.zip

解压缩后会得到accounts.json这个文件，其大小大约为240K。

运行如下命令将数据导入ES：

curl -H 'Content-Type: application/x-ndjson' -XPOST 'localhost:9200/bankdemo/account/_bulk?pretty' --data-binary @accounts.json

在Kibana的Devtool中验证数据已经被导入：

GET /_cat/indices?v
GET bankdemo/_search?q=*:*

其输出类似于：

{
  "took" : 6,
  "timed_out" : false,
  "_shards" : {
    "total" : 1,
    "successful" : 1,
    "skipped" : 0,
    "failed" : 0
  },
  "hits" : {
    "total" : {
      "value" : 1000,
      "relation" : "eq"
    },
    "max_score" : 1.0,
    "hits" : [
      {
        "_index" : "bankdemo",
        "_type" : "account",
        "_id" : "1",
        "_score" : 1.0,
        "_source" : {
          "account_number" : 1,
          "balance" : 39225,
          "firstname" : "Amber",
          "lastname" : "Duke",
          "age" : 32,
          "gender" : "M",
          "address" : "880 Holmes Lane",
          "employer" : "Pyrami",
          "email" : "amberduke@pyrami.com",
          "city" : "Brogan",
          "state" : "IL"
        }
      },
……

创建索引模式(Index Pattern)

索引模式(Index Pattern)可以针对多个索引，因此在创建时支持通配符。

在Kibana的页面中选择：Kibana -> Management -> Index Patterns -> Create index pattern

Kibana

创建完毕后会看到如下界面：

Kibana

可以看到有的字段可以被搜索的(Searchable)，有的字段是可以被聚合的(Aggregatable)。如果需要的话，可以自己更改这些字段的属性。

在Kibana中查看数据

单击Discovery后，可以输入KQL来检索数据。

比如，输入：

balance >= 47500 and employer:a*

你会看到：

Kibana

KQL的语法和SQL非常相似，简单好用，比如：

balance >= 47500 and employer:a* and account_number > 100

可以通过左侧菜单选择索引，以及字段。

Kibana可视化：饼图

选择Visualize -> Create visualization -> Pie -> Bank Demo

Kibana

由于目前没有对源数据进行定义，因此，初始饼图看起来这是这样的：

Kibana

选择Buckets -> Add -> Split slices -> Range，同时设定不同的范围：

Kibana

可以看到更新后的饼图：

Kibana

还可以添加一个SUB-BUCKET，在现有聚合的基础上做进一步的划分：

Kibana

最后不要忘记保存你的Visualization。