Ինչպե՞ս վերբեռնել տվյալները Kibana-ում:
Ինչպե՞ս վերբեռնել տվյալները Kibana-ում:

Video: Ինչպե՞ս վերբեռնել տվյալները Kibana-ում:

Video: Ինչպե՞ս վերբեռնել տվյալները Kibana-ում:
Video: Ինչպե՞ս ներբեռնել Իդրամ և դառնալ Պրեմիում Պլյուս օգտատեր 2024, Նոյեմբեր
Anonim

Պարզապես ներմուծում . Շրջանակներում Կիբանա , սեղմեք Machine Learning-ի վրա: Subnav-ում կտտացրեք Տվյալներ Վիզուալիզատոր. Տակ Ներմուծման տվյալները , սեղմել Վերբեռնել Ֆայլ.

Հաշվի առնելով սա՝ ինչպե՞ս կարող եմ բեռնել նմուշի տվյալները Kibana-ում:

Սկսելու համար գնացեք Կիբանա գլխավոր էջ և սեղմեք «Ավելացնել» տակ գտնվող հղումը նմուշային տվյալներ . Երբ դուք բեռնել եք ա տվյալները սահմանել, սեղմել Դիտել տվյալները դիտելու նախապես փաթեթավորված վիզուալիզացիաներ, վահանակներ, կտավների աշխատատեղեր, Քարտեզներ և մեքենայական ուսուցման աշխատանքները: Ժամանակի դրոշմանիշները նմուշային տվյալներ Կոմպլեկտները հարաբերական են այն ժամանակ, երբ դրանք տեղադրվում են:

Կարելի է նաև հարցնել, թե ինչպես կարող եմ ստեղծել ինդեքսային օրինակ Kibana-ում: Ստեղծեք ձեր առաջին ինդեքսի օրինաչափության խմբագրումը

  1. Kibana-ում բացեք Կառավարում և սեղմեք Index Patterns:
  2. Եթե սա ձեր առաջին ինդեքսային օրինաչափությունն է, ապա «Ստեղծել ինդեքսային օրինակ» էջը ինքնաբերաբար բացվում է:
  3. Մուտքագրեք ցնցումներ* Index pattern դաշտում:
  4. Սեղմեք Հաջորդ քայլը:
  5. Կարգավորել կարգավորումներում սեղմեք «Ստեղծել ինդեքսային օրինակ»:

Նմանապես, հարցնում են, թե ինչպես կարող եմ ներմուծել CSV ֆայլ Kibana:

Կարգավորել CSV ներմուծում File Data Visualizer-ում Ֆայլի տվյալների վիզուալիզատորի ֆունկցիան կարելի է գտնել այստեղ Կիբանա Machine Learning > Data Visualizer բաժնի տակ: Օգտագործողին ներկայացվում է էջ, որը թույլ է տալիս ընտրել կամ քաշել և թողնել ֆայլ: 6.5-ի դրությամբ մենք սահմանափակված ենք ֆայլի առավելագույն չափով 100 ՄԲ:

Ի՞նչ է Elasticsearch Kibana-ն:

Կիբանա բաց կոդով տվյալների վիզուալիզացիայի վահանակ է Elasticsearch . Այն ապահովում է վիզուալիզացիայի հնարավորություններ՝ ինդեքսավորված բովանդակության վրա Elasticsearch կլաստեր. Օգտագործողները կարող են ստեղծել գծապատկերներ, գծերի և ցրման սյուժեներ կամ կարկանդակ գծապատկերներ և քարտեզներ մեծ ծավալի տվյալների վրա:

Խորհուրդ ենք տալիս: