东坑东莞网站建设,外网加速,高端广告公司名字,网站内链的作用在今天的练习中#xff0c;我们将使用 Kibana 自带的数据来进行一些可视化的展示。希望对刚开始使用 Kibana 的用户有所帮助。 前提条件
如果你还没有安装好自己的 Elastic Stack#xff0c;你可以参考如下的视频来开启 Elastic Stack 并进行下面的练习。你可以开通阿里云检…在今天的练习中我们将使用 Kibana 自带的数据来进行一些可视化的展示。希望对刚开始使用 Kibana 的用户有所帮助。 前提条件
如果你还没有安装好自己的 Elastic Stack你可以参考如下的视频来开启 Elastic Stack 并进行下面的练习。你可以开通阿里云检索服务 Elasticsearch 版并免费试用一个月数据节点 2核 4 GB 20GB*3节点Kibana 2核 4 GB。 免费开通检索分析服务 Elasticsearch 及 如何创建 Kibana 仪表板 在下面我们将通过三个小的实验来进行展示。在这篇文章中我们仅展示第一个实验。 装载数据
我们通过如下的步骤来进行装载数据 这样我们就在 Elasticsearch 中生成了一个叫做 kibana_sample_data_flights 的索引 实验一 本实验基于 Kibana Discover 功能来搜索航班信息例如航班号、航班状态、目的地天气等并保存搜索和导出搜索结果为 CSV 报告。通过本实验你将掌握 Kibana Discover 的使用方法帮助你更加快速地筛选和搜索数据从而提高工作效率。 在查询栏下添加过滤器
我们首先进行入到 Discover 界面 我们通过时间过滤器来过滤我们想要的数据部分。 创建一个仅显示目的地天气为多云Cloudy的航班的过滤器 添加一个显示取消的航班的过滤器 添加一个显示取消的航班的过滤器 添加一个航空公司为 Logstash Airways 或 JetBeats 的过滤器 最后添加一个航班延误时间在1100分钟之间的过滤器 在查询栏中使用 KQL 语法过滤数据
KQL 是一种强大的查询语言你可以在任何字段上进行自由搜索。例如and Thunder* 能够在任何字段中搜索 Thunder*它将匹配起点或目的地天气。我们首先取消上面定义的过滤器 我们在 KQL 输入框中输入
DestWeather :Cloudy and not Cancelled : true and Carrier :(Logstash Airways OR JetBeats ) and FlightDelayMin 0 and FlightDelayMin 100 为筛选和查询保存搜索
本部分将创建一个自定义表格视图并将其保存。详细步骤 我们依次添加 OriginCityName、DestCityName、Carrier 和 FlightDelayMin。 这样我们就得到了这样的表格。 我们按照上面的方法重新来定义那些过滤器 搜索结果导出报告 你也可以在 Stack Management 告警和洞见 Reporting中获取 如果你已经完成了上面的练习请阅读第二篇文章 “Kibana使用 Kibana 自带数据进行可视化二”。
