企业官网建设流程全解析

网站开发费如何入账,外贸网站建设seo,建e室内设计网如何使用,网站空间数据库需要多大作者#xff1a;来自 Elastic Nathan_Reese Kibana 地图 教程 “构建地图#xff0c;用于按国家或地区对比指标” 使用 Elasticsearch 的 DSL 查询 来创建地图。最近新增的 ES|QL 函数 LOOKUP JOIN#xff08; 8.18 #xff09;和 ST_GEOTILE#xff08; 9.2 #xff09;…作者来自 Elastic Nathan_ReeseKibana 地图 教程 “构建地图用于按国家或地区对比指标” 使用 Elasticsearch 的 DSL 查询 来创建地图。最近新增的 ES|QL 函数 LOOKUP JOIN 8.18 和 ST_GEOTILE 9.2 使得可以使用 ES|QL 重新创建该教程中的地图。下面是使用 ES|QL 重新创建该教程地图的步骤。随后这些步骤还超出了原始教程的能力范围并按国家人口对分级设色图层进行归一化处理。前提条件如果你还没有 Kibana请使用我们的 免费试用 进行设置。本教程需要 web logs 示例数据集。你必须具备创建地图和创建索引的正确权限。步骤 1创建 地图前往 Dashboards。点击 Create dashboard。将时间范围设置为 Last 7 days。点击 Add 按钮并选择 New panel最后点击 Maps。步骤 2. 添加一个 choropleth 图层你将添加的第一个图层是一个 choropleth 图层用于按 web 日志流量为世界各国着色。较深的颜色表示 web 日志流量较多的国家较浅的颜色表示流量较少的国家。索引世界国家下载世界国家 GeoJSON 文件在 Kibana maps 中点击 Add layer选择 Upload file在文件选择器中选择世界国家 GeoJSON 文件将 Index name 设置为 world_countries打开 Advanced 部分将 Index settings 设置为 { index.mode: lookup }。添加 choropleth 图层点击 Add layer选择 ES|QL将 ES|QL statement 设置为FROM kibana_sample_data_logs | STATS count COUNT() BY geo.dest | RENAME geo.dest AS iso2.keyword | LOOKUP JOIN world_countries ON iso2.keyword | RENAME iso2.keyword AS geo.dest | KEEP count, geometry, geo.dest点击 Add and continue在 Layer settings 中设置将 Name 设置为 Total Requests by Destination。将 Opacity 设置为 50%。在 Layer style 中将 Fill color 设置为 By value by count。选择 “grey to black” 颜色渐变。将 Border color 设置为 “white”。4.点击 Keep changes。你的地图现在应该看起来像步骤 3. 为 Elasticsearch 数据添加图层为了避免一次向用户展示过多数据你将为 Elasticsearch 数据添加两个图层。第一个图层在用户放大地图时显示单个文档。第二个图层在用户缩小地图时显示聚合数据。为单个文档添加图层此图层将 web 日志文档显示为点。该图层仅在用户放大时可见。点击 Add layer选择 ES|QL将 ES|QL statement 设置为FROM kibana_sample_data_logs | KEEP geo.coordinates, agent, bytes, clientip, host, machine.os, request, response, timestamp | LIMIT 10000在 ES|QL 编辑器中点击 Run query点击 Add and continue在 Layer settings 中设置将 Name 设置为 Actual Requests。将 Visibility 设置为范围 [9, 24]。在 Layer style 中设置将 Fill color 设置为 #2200FF。将 Border width 设置为 0。点击 Keep changes。你的地图现在应该看起来像为聚合数据添加图层你将创建一个聚合数据图层并仅在地图缩小时显示。较深的颜色表示 web 日志流量更多的网格较浅的颜色表示流量较少的网格。较大的圆表示传输总字节更多的网格较小的圆表示字节较少的网格。点击 Add layer选择 ES|QL将 ES|QL statement 设置为FROM kibana_sample_data_logs | EVAL geotile ST_GEOTILE(geo.coordinates, 6) | STATS count COUNT(geotile), sumOfBytes SUM(bytes), centroid ST_CENTROID_AGG(geo.coordinates) BY geotile在 ES|QL 编辑器中点击 Run query点击 Add 并继续在 Layer settings 中设置将 Name 设置为 Total Requests and Bytes。将 Visibility 设置为范围 [0, 9]。在 Layer style 中设置将 Fill color 设置为 By value by count将 Border width 设置为 0。将 Symbol size 设置为 By value by sumOfBytes。将最小尺寸设置为 7最大尺寸设置为 25。将 Label 设置为 By value by count点击 Keep changes。你的地图现在应该看起来像步骤 4. 按国家人口标准化 choropleth 图层第 2 步创建的 choropleth 图层按 web 日志流量为世界各国着色。由于各国人口不同直接比较各国的计数并不公平。人口较多的国家可能有更多的 web 流量而人口较少的国家流量较少。相反你希望按人口调整后的 web 日志流量为世界各国着色。ES|QL 可以通过考虑每个国家的总人口来对 web 日志计数进行标准化。我们将可视化每 100,000 人的 web 日志计数而不是原始计数。现在我们可以比较各国的标准化计数。索引世界国家人口下载 populations_2024.csv文件。该文件来源于 World Bank Group。 下载完毕后我们必须重新命名文件后缀为 .csv 而不是 .txt。在 Kibana 中通过全局搜索字段进入 File upload。在文件选择器中选择 populations_2024.csv将 New index name 设置为 populations点击 Import向 world_countries 索引添加人口字段使用 enrich processor 将人口数据添加到世界国家集合中。通过导航菜单或全局搜索字段进入 Developer tools。创建一个 match enrichment policyPUT /_enrich/policy/population_lookup { match: { indices: populations, match_field: iso3, enrich_fields: [ population_2024] } }要初始化该策略运行POST /_enrich/policy/population_lookup/_execute要创建一个 ingest pipeline运行PUT _ingest/pipeline/add_population_to_world_countries { processors: [ { enrich: { field: iso3, policy_name: population_lookup, target_field: population, ignore_missing: true, ignore_failure: true } } ] }要向 world_countries 添加人口数据运行POST world_countries/_update_by_query?pipelineadd_population_to_world_countries在 Discover 中查看 world_countries 索引。每一行现在都包含 population.population_2024 列。在 ES|QL statement 中按人口标准化计数点击 Total Requests by Destination 图层的 edit 按钮。将 ES|QL statement 替换为FROM kibana_sample_data_logs | STATS count COUNT() BY geo.dest | RENAME geo.dest AS iso2.keyword | LOOKUP JOIN world_countries ON iso2.keyword | RENAME iso2.keyword AS geo.dest | KEEP count, geometry, geo.dest, population.population_2024 | EVAL normalized_count TO_DOUBLE(count) / population.population_2024 * 100000在 ES|QL 编辑器中点击 Run query在 Layer style 中将 Fill color 设置为 By value by normalized_count。点击 Keep changes。注意你可能已经猜到为什么不使用 lookup 设置导入 populations CSV 来对地图查询执行第二次 LOOKUP JOIN。那是可行的但要注意每增加一次 join 都会有性能开销。原文https://discuss.elastic.co/t/dec-14th-2025-en-build-a-map-to-compare-metrics-by-country-or-region-with-es-ql/383243