¿Cómo subo datos a Kibana?
¿Cómo subo datos a Kibana?

Video: ¿Cómo subo datos a Kibana?

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Video: Kibana una interfaz que te permite visualizar los datos de Elasticsearch y navegar en Elastic Stack. 2024, Mayo
Anonim

Solo importar . Dentro de Kibana , haga clic en Machine Learning. En la subnav, haga clic en Datos Visualizador. Debajo Datos de importacion , haga clic en Subir Expediente.

Teniendo esto en cuenta, ¿cómo cargo datos de muestra en Kibana?

Para empezar, vaya al Kibana página de inicio y haga clic en el enlace debajo de Agregar Data de muestra . Una vez que haya cargado un datos configurar, haga clic en Ver datos para ver visualizaciones empaquetadas, paneles, paneles de trabajo Canvas, mapas y trabajos de aprendizaje automático. Las marcas de tiempo en el Data de muestra los conjuntos son relativos a cuando están instalados.

También se puede preguntar, ¿cómo creo un patrón de índice en Kibana? Crea tu primer patrón de índice

  1. En Kibana, abra Administración y luego haga clic en Patrones de índice.
  2. Si este es su primer patrón de índice, la página Crear patrón de índice se abre automáticamente.
  3. Introduzca batidos * en el campo Patrón de índice.
  4. Haga clic en Siguiente paso.
  5. En Configurar opciones, haga clic en Crear patrón de índice.

De manera similar, se pregunta, ¿cómo puedo importar un archivo CSV a Kibana?

Configurar el Importación CSV dentro del Visualizador de datos de archivo La función Visualizador de datos de archivo se puede encontrar en Kibana en la sección Aprendizaje automático> Visualizador de datos. Al usuario se le presenta una página que le permite seleccionar o arrastrar y soltar un archivo. A partir de la versión 6.5, estamos limitados a un tamaño de archivo máximo de 100 MB.

¿Qué es Elasticsearch Kibana?

Kibana es un panel de visualización de datos de código abierto para Elasticsearch . Proporciona capacidades de visualización además del contenido indexado en un Elasticsearch grupo. Los usuarios pueden crear gráficos de barras, de líneas y de dispersión, o gráficos circulares y mapas sobre grandes volúmenes de datos.

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