Kibana导入CVS数据

往ElasticSearch中导入.csv数据 往ElasticSearch中导入.csv数据 很多网上提供的数据集往往是csv文件格式的数据,为了能够直接向ElasticSearch中添加数据集,除了支持json文件意外以外,ES也可以支持csv文件格式。 注意: logstash的版本应当与ElasticSearch一致。 在logstash安装目录下创建xxx.conf文件(名字随意) input { file{ path =... 阅读详情

导入CVS数据

下载数据源CVS文件2018-7-12月份地震数据
https://www.elastic.co/assets/bltb0648a200c490f5e/quakes_data.csv

导入Machine Learning->DataVisualizer 点击UPLOAD
在这里插入图片描述
修改lo的数据类型为geo_ip,然后点击import
在这里插入图片描述

进度显示如下
在这里插入图片描述
数据会自动导入到ES并创建索引,我们可以在开发工具->indexManagement里面看到已经存在索引quakes

Discover数据查询和过滤数据

切换到Discover页面,如果你不在quakes索引环境,需要切换到该环境,并把时间调整到2018-12月份的始末,则可以看到如下数据,slected fields选择了只需要显示的字段,如果一个都不选则默认显示所有字段。
Add filter可以添加过滤字段,相当于sql中的where
在这里插入图片描述

Visualize数据图形化

各种图表都可以在这里生成,前提是你需要有上面的数据索引
点击进来之后默认是没有的,
1点击Create new visualization按钮
2.选择图表类型Select a visualization type
3.选择数据源的索引
然后就生成了,需要调整x,y轴你所需要的数据格式和统计方式
在这里插入图片描述
如上图,我创建了两个Y轴数据,一个是默认的count地震数量,一个是统计最大震级mag,X轴是以时间线为标准@timestamp,默认是时间直方图,还有时间范围,IP4等统计方式
调整好表格之后,点击save保存并输入名称,这样才能在Dashboard中展示出来

Dashboard仪表板

他的作用就是把各种图表展示在一起,但前提是你需要提前在Visualize中制作好你的图表并且保存了。
进入它的主界面,默认是空的,你需要添加你的数据图表进来。
点击菜单栏的Add按钮,Add panels中选择你保存的图表名称,确认即可展示在界面中了,各种图表展示到页面之后的效果如下。可以通过配置最大化,修改,删除操作这些图表,甚至可以做出联动效果。

在这里插入图片描述

GoAccess:从零掌握Web日志分析,实现流量监控与性能优化 Web日志分析是运维和开发中的基础而关键的实践,它涉及对服务器生成的访问日志进行解析、统计与可视化,以洞察系统运行状态。其核心原理在于解析日志格式(如Nginx的combined格式),提取关键字段(如IP、请求路径、状态码、响应时间),通过聚合计算转化为可度量的指标。这项技术的价值在于将非结构化的日志数据转化为可操作的业务与运维洞察,帮助团队实现主动监控与优化。典型应用场景包括流量分析(识别访问高峰与地理分布)、错误排查(定位4xx/5xx错误根源)、性能监控(分析慢请求与带宽消耗)以及安全审计(识别恶意 阅读详情

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牧竹子
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