Kibana6 入门4 - 数据可视化

在左侧导航栏选择 Visualize，进行数据可视化操作。
Visualize 功能可以多种纬度展示数据。例如，使用饼图来显示银行账户数据集合中的账户余额信息。
点击 屏幕中央的Create a visualization 按钮。

image.png

选择 Pie。

images/tutorial-visualize-wizard-step-1.png

可以通过保存的搜索创建可视化图形，也可以创建新的检索条件。
如果要创建新的检索条件，输入索引模式来指定使用哪些索引。本例选择 ba*。

images/tutorial-visualize-wizard-step-2.png

默认会搜索出所有数据， 所以会显示一个完整的饼。

images/tutorial-visualize-pie-1.png

要指定显示那些分片，可以使用 Elasticsearch bucket聚集。bucket聚集会将符合检索条件的数据分成不同的类别，即 buckets。例如，账户数据包含了每个账户的余额。
使用bucket聚集，可以按照多种区间来展示账户余额。
定义 bucket：

1. 点击 Split Slices
2. 在 Aggregation 列表中选择 Range
3. 在 Field列表中选择balance属性
4. 点击4次Add Range，总共有6个Range选项。
5. 按照如下定义：

0             999
1000         2999
3000         6999
7000        14999
15000       30999
31000       50000

6. 点击 Apply changes 按钮更新图标。
   1000个账目按照不同的余额区间进行了分组。
   
   

   images/tutorial-visualize-pie-2.png

再来考量另一个数据纬度，账户所有人的年龄。

1. 点击Add sub-buckets
2. 点击 Split Slices
3. 从aggregation list中 选择 Terms
4. 从field list中选择 age
5. 点击 Apply changes按钮。
   可以看到账户所有人的年龄在每个余额范围外侧显示。
   
   

   images/tutorial-visualize-pie-3.png

点击Save按钮可以保存这个饼图。

再来看下莎士比亚全集。我们用柱状图来显示不同剧的台词数量。

1. 点击 New ，选择 Vertical bar chart

2. 选择shakes* 索引模式。因为没有定义bucket，所以只显示一个大柱子。
   

   

   images/tutorial-visualize-bar-1.png

3. 在y轴显示每部剧台词的数量，需要定义y轴 metric aggregation。度量聚集基于从搜索结果中提取的数据来进行计算。选择 Unique Count聚集，再选择speaker,来获取台词数量。还可以给个标签 Speaking Parts

4. 在x轴显示不同的剧，选择 X-Axis buckets type，从聚集列表中选择Terms，再选择play_name。选择Ascending，可以按照字母顺序显示。然后给一个标签 Play Name

5. 点击 Apply changes 按钮查看结果。
   

   

   images/tutorial-visualize-bar-2.png

每个作品的名字都没有被分割为多个单词，因为我们在一开始就将 play_name 属性设置为不与分析。

鼠标指向图中的柱子时，提示框弹出台词的数目。要关闭提示，或者配置成别的提示，可以选择可视化构建器的 Options 标签页。

我们现在得到了一个小型的莎士比亚作品演员表，我们如果想知道哪部作品里面， 对演员的台词要求最高：

1. 点击 Add metrics 添加Y轴聚集
2. 选择 Max聚集，然后选择 speech_number 属性
3. 点击 Options，变更 Bar Mode 为 grouped
4. 点击 Apply changes 按钮，然后结果如下：
   
   

   images/tutorial-visualize-bar-3.png

可以看出， Love’s Labours Lost 的台词量最考验演员的记忆力了。

现在 Number of speaking parts Y轴是从0开始的，但是柱状图是从18开始有区别的， 为了让区别更醒目些， 让Y轴的起始值更贴近最小值， 选择 Options，再选择Scale Y-Axis to data bounds。

保存图的名字为 Bar Example。

下面，将使用地图图表来展示日志数据的地理信息。

1. 点击 New

2. 选择 Coordinate map

3. 选择 logstash-* 索引模式

4. 选择时间窗口

5. 点击时间选择器

6. 点击Absolute.

7. 设置起始时间为 May 18, 2015，结束时间为 May 20, 2015。

   

   images/tutorial-timepicker.png

8. 点击 Go 按钮，关闭时间选择器
   会展现出来一个世界地图：
   

   

   images/tutorial-visualize-map-1.png

要定位日志文件中的地理位置，选择 Geo Coordinates 作为bucket, 点击 Apply changes。显示如下：

images/tutorial-visualize-map-2.png

你可以点击，拖拽，放大缩小，可以点击 Fit Data Bounds按钮来显示所有的点，还可以点击Latitude/Longitude Filter按钮选定定特的区域。应用后的过滤器将显示在检索框下方，鼠标放在上面，可以操作该过滤器。

images/tutorial-visualize-map-3.png

保存改地图图表。
最后一步，创建一个Markdown 组件来显示扩展信息：

1. 点击 New
2. 选择 Markdown widget
3. 输入如下内容：

# This is a tutorial dashboard!
The Markdown widget uses **markdown** syntax.
> Blockquotes in Markdown use the > character.

4. 点击 Apply changes 按钮，显示最新的Markdown内容。
   
   

   images/tutorial-visualize-md-1.png
   
   
   

   image.png

保存为 Markdown Example。