直播:如何通过 ELK 实战实现《长津湖》影评可视化?

发布于 2022-4-20 15:05
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直播:如何通过 ELK 实战实现《长津湖》影评可视化?-开源基础软件社区
ELK 是 Elasticsearch、Logstash、Kibana 技术栈的简称。Elastic 官方已统称为:Elastic Stack,翻译成:Elastic 技术栈体系。

 

单独使用 Elasticsearch 能应对很多业务场景,包含但不限于:

 

 •  全文检索场景。

 •  日志分析场景。
 •  大数据可视化商业 BI 场景。

 

但,还不够。Elasticsearch 擅长数据存储和检索。以下两个问题问题还搞不定?

 

•  数据如何导入 Elasticsearch?
 •  如何对数据进行可视化分析?


Logstash、Beats 就是数据接入的引流器。

 

其中,Logstash 以其精简的“三段论”回答了数据流的三个经典问题:

 

 •  input:从哪里来?
 •  output:到哪里去?
 •  filter:中间做什么处理?


可视化部分就交给了 Kibana,这个貌似运维工程师开发的工具在可视化方面大放异彩。

 

 •  饼图
 •  折线图
 •  方框图
 •  坐标打点图
 •  ......
等等基础图形一应俱全。
这些技术体系听是都听过,不见得实践环节都用过。

 

直播:如何通过 ELK 实战实现《长津湖》影评可视化?-开源基础软件社区
《ELK 可视化分析热血电影长津湖15万+影评》文章发布之后,关注度比较高,读者反馈如下几个问题:

 

 •  全程没有用python采集数据,都是ES完成的不?
 •  Kibana 怎么展示词云的?
 •  脚本与配置能写个文档分享下不?
 •  想学习,有没有源码地址?


文字毕竟是干巴巴的,不能活灵活现;大家的时间宝贵,很多源码的长文反而受众少。

 

介于此,非常有必要通过直播实操分享一下具体实现步骤。

 

直播:如何通过 ELK 实战实现《长津湖》影评可视化?-开源基础软件社区
3.1 课程目标


通过一个小项目实战,打通你对 ELK 的全景认知。
 直播:如何通过 ELK 实战实现《长津湖》影评可视化?-开源基础软件社区

3.2 适合群体

 

 •  Elastic Stack 开发、运维工程师


 •  准备参加 Elastic 认证考试的工程师


 •  Elastic Stack 技术发烧友


 •  对数据可视化感兴趣的Elastic 爱好者


 •  在校大数据专业的本科生或研究生


3.3 习得干货


 •  通过本次分享,你能习得:


 •  Elasticsearch 数据预处理的强大。


 •  Elasticsearch 数据建模的重要性。


 •  Kibana 可视化的便捷和威力。


 •  全方位认识ELK(Elasticsearch、Logstash、kibana)。


3.4 细分内容


3.4.1、架构设计


 •  数据从哪里来?数据到哪里去?
 •  以终为始,可视化倒逼数据。


3.4.2、数据预处理


 •  杂乱无章数据如何清洗?
 •  Elasticsearch 预处理能做啥?
 •  如何不写或者少写代码实现新增字段和数据?


3.4.3、数据建模
 •  数据建模的作用。
 •  建模注意事项。
 •  建模遇到的坑?


3.4.4、数据同步
 •  input。
 •  filter。
 •  output。


3.4.5、数据存储与检索


 •  为可视化打下数据基础。

 

3.4.6、多维数据可视化


 •  强大的 kibana 如何用起来?
 •  词云图、饼图、走势图、地理位置坐标分布图如何使用?

 

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