Bagaimanakah saya boleh memuat naik data ke Kibana?
Bagaimanakah saya boleh memuat naik data ke Kibana?

Video: Bagaimanakah saya boleh memuat naik data ke Kibana?

Video: Bagaimanakah saya boleh memuat naik data ke Kibana?
Video: ELK: Elasticsearch, logstash, beats (Часть 1) / Java Tech Talk 2024, Mungkin
Anonim

Cuma import . dalam Kibana , klik pada Pembelajaran Mesin. Dalam subnav, klik pada Data Visualizer. Di bawah Import Data , klik Muat naik Fail.

Dengan mengambil kira perkara ini, bagaimanakah saya boleh memuatkan data sampel dalam Kibana?

Untuk bermula, pergi ke Kibana halaman utama dan klik pautan di bawah Tambah data sampel . Sebaik sahaja anda telah memuatkan a data tetapkan, klik Lihat data untuk melihat visualisasi yang telah dibungkus, papan pemuka, pad kerja Kanvas, Peta dan kerja Pembelajaran Mesin. Cap masa dalam data sampel set adalah relatif kepada apabila ia dipasang.

Seseorang juga mungkin bertanya, bagaimana saya membuat corak indeks dalam Kibana? Buat suntingan pola indeks pertama anda

  1. Dalam Kibana, buka Pengurusan, dan kemudian klik Corak Indeks.
  2. Jika ini adalah corak indeks pertama anda, halaman Cipta corak indeks dibuka secara automatik.
  3. Masukkan gegaran* dalam medan Corak indeks.
  4. Klik Langkah seterusnya.
  5. Dalam tetapan Konfigurasikan, klik Cipta corak indeks.

Begitu juga, ditanya, bagaimana saya mengimport fail CSV ke Kibana?

Konfigurasikan Import CSV dalam File Data Visualizer Ciri File Data Visualizer boleh didapati dalam Kibana di bawah bahagian Pembelajaran Mesin > Data Visualizer. Pengguna dibentangkan dengan halaman yang membolehkan mereka memilih atau menyeret dan melepaskan fail. Mulai 6.5, kami terhad kepada saiz fail maksimum 100MB.

Apakah Elasticsearch Kibana?

Kibana ialah papan pemuka visualisasi data sumber terbuka untuk Elasticsearch . Ia menyediakan keupayaan visualisasi di atas kandungan yang diindeks pada Elasticsearch kelompok. Pengguna boleh membuat petak bar, garisan dan serakan, atau carta pai dan peta di atas volum data yang besar.

Disyorkan: