Kibana是一种开源可视化工具，主要用于分析线形图，条形图，饼图，热图等形式的大量日志。Kibana与Elasticsearch和Logstash协同工作，两者共同形成了所谓的ELK堆栈。

ELK代表Elasticsearch，Logstash和Kibana。 ELK是全球流行的日志管理平台之一，用于日志分析。

在ELK堆栈中-

• Logstash从不同的输入源中提取日志记录数据或其他事件。它处理事件，然后将其存储在Elasticsearch中。

• Kibana是一种可视化工具，可从Elasticsearch访问日志，并能够以折线图，条形图，饼图等形式向用户显示。

在本教程中，我们将与Kibana和Elasticsearch紧密合作，以不同形式可视化数据。

在本章中，让我们了解如何一起使用ELK堆栈。此外，您还将看到如何-

• 将Logstash的CSV数据加载到Elasticsearch中。
• 使用Kibana中Elasticsearch的索引。

将CSV数据从Logstash加载到Elasticsearch

我们将使用CSV数据使用Logstash将数据上传到Elasticsearch。要进行数据分析，我们可以从kaggle.com网站获取数据。 Kaggle.com网站上载了所有类型的数据，用户可以使用它来进行数据分析。

我们已从此处获取country.csv数据： https : //www.kaggle.com/fernandol/countries-of-the-world 。您可以下载csv文件并使用它。

我们将使用的csv文件具有以下详细信息。

文件名-countrydata.csv

列- “国家”，“地区”，“人口”，“区域”

您还可以创建一个虚拟csv文件并使用它。我们将使用logstash这个数据转储从countriesdata.csv到elasticsearch。

在您的终端中启动elasticsearch和Kibana并保持其运行。我们必须为logstash创建配置文件，该文件将包含有关CSV文件的列的详细信息以及其他详细信息，如下面给出的logstash-config文件所示：

input {
   file {
      path => "C:/kibanaproject/countriesdata.csv"
      start_position => "beginning"
      sincedb_path => "NUL"
   }
}
filter {
   csv {
      separator => ","
      columns => ["Country","Region","Population","Area"]
   }
   mutate {convert => ["Population", "integer"]}
   mutate {convert => ["Area", "integer"]}
}
output {
   elasticsearch {
      hosts => ["localhost:9200"]
      => "countriesdata-%{+dd.MM.YYYY}"
   }
   stdout {codec => json_lines }
}

在配置文件中，我们创建了3个组件-

输入项

我们需要指定输入文件的路径，在本例中为csv文件。将csv文件的存储路径指定给path字段。

过滤

将使用带有分隔符的csv组件(在本例中为逗号)，以及可用于csv文件的列。由于logstash将所有数据视为字符串，因此如果我们希望将任何列用作整数，则必须使用mutate来指定浮点数，如上所示。

输出

对于输出，我们需要指定需要放置数据的位置。在这里，在我们的情况下，我们使用的是Elasticsearch。需要提供给Elasticsearch的数据是运行它的主机，我们已经将其称为localhost。在未来的领域是我们给予的名称作为国家-currentdate指数。在Elasticsearch中更新数据后，我们必须在Kibana中使用相同的索引。

将上述配置文件另存为logstash_countries.config 。请注意，在下一步中，我们需要将此配置的路径提供给logstash命令。

要将数据从csv文件加载到elasticsearch，我们需要启动elasticsearch服务器-

现在，在浏览器中运行http：// localhost：9200以确认elasticsearch是否成功运行。

我们正在运行Elasticsearch。现在转到安装logstash的路径，然后运行以下命令将数据上传到elasticsearch。

> logstash -f logstash_countries.conf

上面的屏幕显示了从CSV文件到Elasticsearch的数据加载。要知道我们是否在Elasticsearch中创建了索引，我们可以如下进行检查-

我们可以看到如上所述创建的countrysdata-28.12.2018索引。

该指数的详细信息-country-28.12.2018如下-

请注意，当从logstash上传数据到elasticsearch时，将创建具有属性的映射详细信息。

在Kibana中使用来自Elasticsearch的数据

当前，我们有Kibana运行在localhost，端口5601- http：// localhost：5601上。 Kibana的UI如下所示-

请注意，我们已经将Kibana连接到Elasticsearch，并且应该能够在Kibana中看到index：countries- 28.12.2018。

在Kibana UI中，单击左侧的“管理菜单”选项-

现在，单击索引管理-

Elasticsearch中存在的索引显示在索引管理中。我们将在Kibana中使用的索引是countrysdata-28.12.2018。

因此，由于我们已经在Kibana中有了elasticsearch索引，因此接下来将了解如何在Kibana中使用该索引以饼图，条形图，折线图等形式显示数据。