Kibana + ElasticSearch

本文介绍了如何使用Docker安装Kibana,并将其与ElasticSearch连接,以便进行图形化的日志查看和数据分析。详细解释了如何配置indexpattern,选择时间戳字段,以及如何利用时间戳创建索引名称,以提高搜索性能。

上面一张介绍了ElasticSearch的安装和简单用法。

现在应该都知道ElasticSearch是用来做全文搜索的,那今天我就简单介绍下Kibana。

它是专门用来查看ElasticSearch内容的工具,并且可以图形化

Docker安装Kibana

命令:

docker pull index.tenxcloud.com/docker_library/kibana

注意:这里下载的镜像是最新版本的Kibana,而我们上章下载的ElasticSearch是1.6版本的,可能比较低,需要升级下。

 

将Kibana挂载到本地的ElasticSearch镜像上,首先确保ElasticSearch已经开启。然后再执行如下命令:

docker run  --link elasticsearch:elasticsearch -p 5601:5601 -d kibana

注意:mac还要再开个端口映射。

这时候我们在浏览器中打开 http://127.0.0.1:5601,就可以看到Kibana的服务器页面了。如图:

查看日志

在上面的图片中,我们可以:

  1. 指定一个可以匹配一个或者多个 Elasticsearch 索引的 index pattern 。默认情况下,Kibana 认为你要访问的是通过 Logstash 导入 Elasticsearch 的数据。这时候你可以用默认的 logstash-* 作为你的 index pattern。通配符(*) 匹配索引名中零到多个字符。如果你的 Elasticsearch 索引有其他命名约定,输入合适的 pattern。pattern 也开始是最简单的单个索引的名字。
  2. 选择一个包含了时间戳的索引字段,可以用来做基于时间的处理。Kibana 会读取索引的映射,然后列出所有包含了时间戳的字段(译者注:实际是字段类型为 date 的字段,而不是“看起来像时间戳”的字段)。如果你的索引没有基于时间的数据,关闭 Index contains time-based events 参数。
  3. 如果一个新索引是定期生成,而且索引名中带有时间戳,选择 Use event times to create index names 选项,然后再选择 Index pattern interval。这可以提高搜索性能,Kibana 会至搜索你指定的时间范围内的索引。在你用 Logstash 输出数据给 Elasticsearch 的情况下尤其有效。
  4. 点击 Create 添加 index pattern。第一个被添加的 pattern 会自动被设置为默认值。如果你有多个 index pattern 的时候,你可以在 Settings > Indices 里设置具体哪个是默认值。

下面就是筛选条件,查询内容了

当然,我们还能观看一些报表,图形化界面,这里就不概述了。

详细介绍请参照http://kibana.logstash.es/content/kibana/v4/setup.html

转载于:https://www.cnblogs.com/showtime813/p/5714603.html

### 实现自定义拖拽统计功能 在 KibanaElasticsearch 中实现自定义拖拽统计功能,可以通过以下方式完成。Kibana 提供了强大的仪表盘(Dashboard)功能,支持将多个可视化图表集成到一个页面,并允许用户通过拖拽、缩放和联动更新来展示数据[^1]。 #### 1. 创建自定义统计图表 在 Kibana 的 **Visualizations** 部分,可以创建多种类型的图表,如柱状图、折线图、饼图等。这些图表可以直接从 Elasticsearch 索引中获取数据并进行聚合操作。例如,可以通过 Elasticsearch 的聚合功能(Aggregations)生成统计数据,并将其以图形化的方式展示[^1]。 ```python GET /your_index_name/_search { "size": 0, "aggs": { "custom_stats": { "terms": { "field": "your_field_name.keyword", "size": 10 } } } } ``` 此代码示例展示了如何通过 Elasticsearch 的 REST API 执行聚合查询,从而为 Kibana 提供数据支持。 #### 2. 配置拖拽功能 Kibana 的仪表盘功能允许用户通过简单的拖拽操作将多个可视化图表整合到同一个页面中。每个图表都可以独立配置查询条件、时间范围和过滤规则。此外,Kibana 支持图表之间的联动更新,这意味着当用户更改某个图表的时间范围或筛选条件时,其他相关图表会自动更新以反映新的数据状态。 #### 3. 使用 Kibana Lens 进行快速配置 Kibana Lens 是一种简化数据可视化的工具,适合初学者使用。通过 Lens,用户可以快速创建复杂的可视化图表,并且无需手动编写复杂的查询语句。Lens 提供了一个直观的界面,允许用户通过拖拽字段来生成统计图表[^4]。 #### 4. 自定义交互式报告 如果需要更高级的自定义功能,可以使用 Kibana 的 **Canvas** 插件。Canvas 允许用户创建高度定制化的交互式报告和演示文稿。用户可以通过拖拽元素来自定义图表样式、背景和其他视觉效果[^1]。 #### 5. 数据探索与查询 在实现拖拽统计功能之前,建议先通过 Kibana 的 **Discover** 模块对数据进行探索。此模块提供了一个灵活的搜索查询界面,支持按时间、字段和过滤条件检索数据。同时,用户可以使用 KQL(Kibana Query Language)或 Lucene 语法编写查询语句。 ```kql your_field_name: "your_value" AND timestamp > "2023-01-01" ``` 此 KQL 示例展示了如何筛选特定字段值并在指定时间范围内查找数据。 ### 注意事项 - 确保 Elasticsearch 索引中的数据已正确映射,尤其是对于需要进行全文检索的字段,应配置适当的分析器[^3]。 - 如果需要中文分词功能,可以安装 IK 分词器插件以提高搜索精度[^3]。 ---
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