Elasticsearch, Kibanaの勉強用メモ

• 1. サンプルを動かす
• 2. Elasticsearchメモ
• 3. Kibanaメモ
  • 作りたいチャート
• 4. Elasticsearchに入れるデータ
• 5. Elasticsearchにデータ入れたり

1. サンプルを動かす

• こちらを参考に以下をやった
  • https://qiita.com/kiyokiyo_kzsby/items/344fb2e9aead158a5545
• Dockerfileなど
  • https://github.com/ki4070ma/elasticsearch-kibana-sample

1. DockerでElasticsearch, Kibanaを構築
2. curl を使用してElasticsearchに対していろいろリクエストを送る
   • ローカルにあるサンプルデータ(.json)をElasticsearchへ登録
3. Kibanaで↑で登録したサンプルデータを使ってbalanceに関してPie chartを作成

2. Elasticsearchメモ

1. (Tips) 手元でcurlでelasticsearchに対してrequestを送って, jsonを見やすくするためには jq を使うと良いかも
   • (参考) https://qiita.com/takeshinoda@github/items/2dec7a72930ec1f658af
2. (Note) ローカルにあるサンプルデータ(.json)をアップロードするとき

• account.json内にあるようにindexが必要そう
• link

3. サンプルデータ

3. Kibanaメモ

1. Pie chartの作成
   • こちらでできた
     • https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-elasticsearch-service-kibana6-tutorial-02/
2. Kibanaからデータの登録
   • Machine learning -> DnD
     • きれいなデータになっていればよさそう. filed名もこのときに決められる
   • https://www.elastic.co/jp/blog/importing-csv-and-log-data-into-elasticsearch-with-file-data-visualizer
3. 確認するリンク
   • https://thinkit.co.jp/article/14128

作りたいチャート

1. 日付毎の特定の値のカウント(A, B, C)
2. 日付毎のログから特定の値のカウント

4. Elasticsearchに入れるデータ

1. TBU

5. Elasticsearchにデータ入れたり

https://github.com/elastic/elasticsearch-py を使用すると吉

ref: https://qiita.com/atsushi0521/items/1d6342ef553babded8c5