溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點擊 登錄注冊 即表示同意《億速云用戶服務條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
這篇文章將為大家詳細講解有關kibana的可視化該怎么理解，文章內容質量較高，因此小編分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。
kibana是elasticsearch(以下簡稱ES)的可視化平臺，筆者平時使用kibana的dev tools比較多，在這里可以更便捷的使用ES的各種命令，DSL查詢語句等。
但是kibana的可視化功能遠不止于次。Kibana可以用來搜索，查看ES索引中的數據，可以輕松地進行高級數據分析，并可在各種圖表，表格和地圖中顯示數據。并且可以基于瀏覽器的界面快速創建和共享動態儀表板，實時反饋ES中數據的更改。
kibana可視化的很多組件其實都是基于ES聚合的結果。
下面使用的示例全部都是基于kibana自帶的示例數據，讀者自己有興趣也可以實際操作一下。
操作使用的ES和kibana都是基于7.1.0版本。
index pattern是kibana可視化的前提。它相當于告訴kibana要使用哪些索引作為數據進行可視化展示。索引我們第一步就來創建一個index pattern。
如上圖所示，先在左側菜單找到management，然后點擊index patterns -- create index pattern。新建一個index pattern，這里拿kibana自帶的電商的索引舉例。
在上圖中通過輸入index pattern的名稱，kibana會自動顯示匹配的索引，然后點擊next。
選擇索引中的時間維度的字段，如果有多個的話根據具體的業務場景選擇。比如這里我選擇的是訂單的創建時間字段。
需要說明的是，這個時間字段是用來方便基于時間過濾數據用的。如果你的業務上不需要基于時間范圍篩選，也可以不選擇這一步。
到這里我們的index pattern就建好了。讀者自己可以參考上面的流程，為航班數據索引新建一個index pattern。
discovery在日志搜索用的比較多，現在很多公司都會把服務的日志搜集到ES然后通過kibana的discovery功能查找日志。這樣比以前登陸到線上服務器一臺臺grep方便很多。
如上圖所示，在菜單中選擇discovery，然后就能看到我們前面章節新建的index pattern。
在上圖的1的位置，我選擇了電商的index pattern，然后在2的位置選擇時間進行過濾，這里我選擇是的1年前的所有數據。時間過來的維度很多，大家可以一一嘗試下。1的旁邊有個搜索框，可以輸入任意信息對索引進行搜索。除了一般的直接輸入字符串進行搜索之外，這里還支持指定搜索某個字段，只需要在搜索框里輸入類似下面：
user:"youssef"
就可以搜索user字段值滿足youssef的數據。
在圖中3的位置以直方圖的形式匯總了數據的分布情況，可以看到我們的數據主要都集中在2019年12月到2020年1月這段時間內。
圖中4的位置就是數據本身了，可以支持table和json兩種方式顯示。左側的菜單里支持過濾指定的字段顯示，這里不展開來講了。
kibana自帶了很多可視化的組件，方便我們對聚合后的結果進行可視化的展示。下面來看一個例子。
在左側菜單選擇visualize，然后點擊右邊的+號，如下圖所示：
這里有很多可視化組件，我這里以pie餅圖為例子說明。
如上圖所示，我們在左邊選擇分桶聚合模式，然后分桶的字段是用戶性別字段，度量單位是count，然后點擊上方的三角按鈕運行，結果就是上圖中展示的效果。在這個圖中可以看到男女的比例。
假如我們還想看下男女各自的城市分布情況，可以添加一個子分桶，在左側下方點擊add sub buckets。
如上圖，在子分桶里我們同樣選擇了terms分桶，然后分桶的字段是用戶所在的城市。運行之后就是上圖中的效果。點擊左上角的save按鈕，還可以把當前的可視化結果保存。保存了之后我們就可以在dashboard上展示了。
dashboard可以理解為一個展示各種可視化組件的面板，我們可以把之前保存的可視化結果添加到面板中進行展示。
點擊左側菜單中的dashboard，然后點擊create new dashboard，然后點擊add，選擇我們前面保存的可視化組件。
下圖是一個基于我們前面講的電商的index制作的面板展示示例
關于kibana的可視化該怎么理解就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，可以學到更多知識。如果覺得文章不錯，可以把它分享出去讓更多的人看到。
免責聲明：本站發布的內容（圖片、視頻和文字）以原創、轉載和分享為主，文章觀點不代表本網站立場，如果涉及侵權請聯系站長郵箱：is@yisu.com進行舉報，并提供相關證據，一經查實，將立刻刪除涉嫌侵權內容。
