使用kibana构建各种图

1.3.1：建立索引

以下命令来为莎士比亚数据集设置 mapping（映射）: 
curl -XPUT http://hadoop01:9200/shakespeare -d '
{
 "mappings" : {
  "_default_" : {
   "properties" : {
    "speaker" : {"type": "string", "index" : "not_analyzed" },
    "play_name" : {"type": "string", "index" : "not_analyzed" },
    "line_id" : { "type" : "integer" },
    "speech_number" : { "type" : "integer" }
   }
  }
 }
}
';

索引index

这个参数可以控制字段应该怎样建索引，怎样查询。它有以下三个可用值：

· no: 不把此字段添加到索引中，也就是不建索引，此字段不可查询 
· not_analyzed:将字段的原始值放入索引中，作为一个独立的term，它是除string字段以外的所有字段的默认值。 
· analyzed:string字段的默认值，会先进行分析后，再把分析的term结果存入索引中
该 mapping（映射）指定了数据集下列特质 :

字段解释：

1.  speaker 字段是不分析的字符串。在这个 filed（字段）中的字符串被视为一个单独的单元，即使在这个 fileld（字段）中有多个单词。
2.  这同样适用于 play_name 字段。
3.  line_id 和 speech_number 字段是整数。

日志数据集需要映射，通过将 **geo_point**``类型应用于这些字段，将日志中的 latitude（纬度）/longitude（纬度）对标记为地理位置。

使用以下命令建立日志 geo_point mappig（映射）：

curl -XPUT http://hadoop01:9200/logstash-2015.05.18 -d '
{
  "mappings": {
    "log": {
      "properties": {
        "geo": {
          "properties": {
            "coordinates": {
              "type": "geo_point"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}
';
curl -XPUT http://hadoop01:9200/logstash-2015.05.19 -d '
{
  "mappings": {
    "log": {
      "properties": {
        "geo": {
          "properties": {
            "coordinates": {
              "type": "geo_point"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}
';
curl -XPUT http://hadoop01:9200/logstash-2015.05.20 -d '
{
  "mappings": {
    "log": {
      "properties": {
        "geo": {
          "properties": {
            "coordinates": {
              "type": "geo_point"
            }
          }
        }
      }
    }
  }
}
';

1.3.2：导入数据

accounts（账目）数据集不需要任何 mapping（映射），所以在这一点上，我们已经准备好使用 Elasticsearch 的 bulk API 加载数据集，使用以下命令 :

curl -XPOST 'hadoop01:9200/bank/account/_bulk?pretty' --data-binary @accounts.json
curl -XPOST 'hadoop01:9200/shakespeare/_bulk?pretty' --data-binary @shakespeare.json
curl -XPOST 'hadoop01:9200/_bulk?pretty' --data-binary @logs.jsonl