Elasticsearch基础：使用Kibana Lens进行数据可视化

// 假设我们有一个Elasticsearch索引叫做"kibana_sample_data_flights"，我们将使用Kibana的Lens功能来可视化航班延误的数据。
 
// 步骤1: 加载索引模式
PUT _index_template/flights
{
  "index_patterns": ["kibana_sample_data_flights*"],
  "template": {
    "settings": {
      "number_of_shards": 1,
      "number_of_replicas": 0
    },
    "mappings": {
      "properties": {
        "@timestamp": {
          "type": "date"
        },
        "DestWeather": {
          "properties": {
            "SkyCondition": {
              "type": "keyword"
            },
            "Temperature": {
              "type": "long"
            }
          }
        },
        // ... 其他字段定义 ...
      }
    }
  }
}
 
// 步骤2: 加载样本数据
POST /_bulk
{ "index" : { "_index" : "kibana_sample_data_flights", "_id": "1" } }
{ "DestWeather": { "SkyCondition": "SKC", "Temperature": 30 }, "FlightDelay": true, "FlightNum": 1001, "OriginWeather": { "SkyCondition": "CLR", "Temperature": -10 } }
// ... 其他文档 ...
 
// 步骤3: 使用Kibana Lens创建可视化
// 在Kibana的Lens界面，选择"kibana_sample_data_flights*"索引模式，然后选择字段进行可视化。
// 例如，可以创建一个条形图来显示各天气状况的出发航班数量分布。

在这个例子中，我们首先定义了一个索引模板来描述航班数据的索引结构。然后，我们通过POST请求将一些航班数据加载到Elasticsearch中。最后，我们假设用户正在使用Kibana的Lens界面来探索数据并创建可视化图表，例如条形图、散点图或直方图等。这个过程展示了如何将数据加载到Elasticsearch以及如何使用Kibana的Lens功能进行数据可视化分析。