Как да кача данни в Kibana?
Как да кача данни в Kibana?

Видео: Как да кача данни в Kibana?

Видео: Как да кача данни в Kibana?
Видео: Кин-дза-дза! (FullHD, комедия, реж. Георгий Данелия, 1986 г.) 2024, Ноември
Anonim

Просто внос . В рамките на Кибана , щракнете върху Машинно обучение. В поднавигацията щракнете върху Данни Визуализатор. Под Импортиране на данни , щракнете Качване Файл.

Като се има предвид това, как да заредя примерни данни в Kibana?

За да започнете, отидете на Кибана начална страница и щракнете върху връзката под Добавяне примерни данни . След като сте заредили a данни задайте, щракнете върху Преглед данни за да видите предварително опаковани визуализации, табла за управление, работни подложки на Canvas, карти и задачи за машинно обучение. Печатите за време в примерни данни комплектите са по отношение на това кога са инсталирани.

Човек може също да попита как да създам индексен модел в Kibana? Създайте своя първи индексен шаблон за редактиране

  1. В Kibana отворете Управление и след това щракнете върху Индексни модели.
  2. Ако това е първият ви шаблон на индекс, страницата Създаване на шаблон на индекс се отваря автоматично.
  3. Въведете shakes* в полето Index pattern.
  4. Щракнете върху Следваща стъпка.
  5. В Конфигуриране на настройките щракнете върху Създаване на шаблон на индекс.

По същия начин се пита как да импортирам CSV файл в Kibana?

Конфигурирайте Импортиране на CSV във File Data Visualizer Функцията File Data Visualizer може да бъде намерена в Кибана под секцията Машинно обучение > Визуализатор на данни. На потребителя се представя страница, която му позволява да избере или плъзне и пусне файл. От 6.5 сме ограничени до максимален размер на файла от 100 MB.

Какво е Elasticsearch Kibana?

Кибана е табло за визуализация на данни с отворен код за Elasticsearch . Той предоставя възможности за визуализация върху съдържанието, индексирано на Elasticsearch клъстер. Потребителите могат да създават лентовидни, линейни и разпръснати диаграми или кръгови диаграми и карти върху големи обеми данни.

Препоръчано: