Kibana使用指南

一、什么是Kibana

Kibana是Elasticsearch旗下的数据分析和可视化平台,它提供了易于使用的界面,可以方便地查询、分析和可视化各种数据。Kibana支持对Elasticsearch中的文档进行搜索、聚合和可视化,并可以将结果以多种方式展示,如图表、仪表盘和地图等,从而让用户更好地了解和利用数据。

二、Kibana安装与配置

1、下载Kibana

wget https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.12.0-linux-x86_64.tar.gz
tar -zxvf kibana-7.12.0-linux-x86_64.tar.gz

2、启动Kibana服务

cd kibana-7.12.0-linux-x86_64/
./bin/kibana

3、配置文件

安装完成后,我们需要对kibana.yml文件进行修改,以开启Kibana的https(默认端口为5601)和密码验证功能。

server.host: "0.0.0.0"
server.port: 5601
elasticsearch.hosts: ["http://localhost:9200"]
xpack.security.enabled: true
xpack.security.encryptionKey: "something_secret"

三、Kibana使用实例分析

1、创建索引模式

在使用Kibana之前,需要先创建索引模式,以便Kibana能够正确地解析数据。在「Management -> Index Patterns」中,可以创建并管理索引模式。首先需要输入需要分析的索引名称,然后通过Kibana的模式管理页面自定义索引分析的形式。如下图所示,输入索引模式名称,并确认索引模式中的字段合理性:

2、可视化分析

Kibana提供了多种可视化工具,可用于将数据转化为图表、仪表盘和地图等形式进行展示。以图表为例,Kibana支持多种类型图表的展示(如饼图、柱状图、线性图等),并支持对图表的自定义。在Kibana中选择「Visualize -> Create a Visualization」即可创建一个新的可视化分析。在该页面中,可以使用Kibana查询语句选择适当的数据,然后从可视化选项中选择一种合适的图表类型并自定义图表的展示。

3、建立仪表盘

仪表盘是多种可视化工具的组合,可以在Kibana中创建并保存。通过仪表盘,可以就多个相关的可视化结果进行组合展示,并对数据进行更加全面和深入的分析。在Kibana中选择「Dashboard -> Create a Dashboard」即可创建一个新的仪表盘。在该页面中,拖动可视化分析工具到仪表盘上,并自定义每个分析工具的参数。

四、使用Kibana进行数据分析的进阶操作

1、聚合分析

聚合分析是一种在Elasticsearch中进行分类汇总的操作,可以在Kibana中继续实现。在Kibana中使用聚合分析可以对数据进行深入挖掘,从而得到更加准确的分析结果。Kibana支持多种聚合方式,如计数、求和、平均值等。

POST /sales/_search
{
  "size": 0,
  "aggs": {
    "group_by_region": {
      "terms": {
        "field": "region.keyword"
      },
      "aggs": {
        "sales_sum": {
          "sum": {
            "field": "sales"
          }
        }
      }
    }
  }
}

2、高级筛选

为保持数据的准确性和完整性,Kibana提供了多种高级筛选功能。可以使用JSON格式创建一个查询语句并应用到搜索结果中,也可以使用自定义脚本和函数对结果进行筛选。

GET /sales/_search
{
  "query": {
    "bool": {
      "must": [
        {"match": {"region.keyword": "Asia"}},
        {"range": {"date": {"gte": "2020-01-01"}}}
      ],
      "must_not": [
        {"term": {"product_type.keyword": "Clothing"}}
      ],
      "filter": [
        {"term": {"payment_status.keyword": "Paid"}}
      ]
    }
  }
}

3、数据流分析

Kibana可以通过使用Elasticsearch Ingest Node、Logstash和Beats等数据流分析工具来对实时数据进行分析。使用数据流分析可以对实时数据进行更准确、实时、高效地分析。

总结

本篇文章我们介绍了Kibana的基础使用,包括下载、安装和基础配置,以及实际使用中的可视化分析、聚合分析、高级筛选和数据流分析等方面的内容。通过本文对Kibana的介绍和具体操作,希望读者能够更好地理解和掌握Kibana的使用方法,并能够将数据分析和可视化应用到实际生产中。

原创文章,作者:小蓝,如若转载,请注明出处:https://www.506064.com/n/151986.html

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