1. 介绍

1.1 介绍

Elasticsearch是一款主流的实现全文检索的软件，前面福哥已经带着大家学会了使用Docker搭建ES运行环境的方法了。ES是基于HTTP协议的，我们对ES的所有操作都要以HTTP方式来提交，而且ES的命令参数还是JSON格式的，在没有任何辅助工具的情况下，我们只能通过curl命令来操作ES，实在是太不方便了！

那么有没有一个方便管理Elasticsearch的工具让我们更加高效地操作ES呢？答案是有的，这就是elastic官方提供的用于管理ES的工具Kibana。

今天我们就来学习Kibana工具的安装。因为福哥的Elasticsearch的版本是6.8.18版本，所以Kibana的版本也应该是6.8.18版本。

Kibana是ELK组合里面的K，今天我们就来把这个“K”搞明白！

2. 环境

3. 安装

3.1 镜像

Kibana工具的版本必须和Elasticsearch的版本一致，所以福哥用的是kibana:6.8.18这个版本。

拉取镜像kibana:6.8.18，添加到registry.tongfu.net:5000私有仓库里面。

docker pull kibana:6.8.18
docker tag kibana:6.8.18 registry.tongfu.net:5000/kibana:6.8.18
docker rmi kibana:6.8.18
docker images | grep kibana

3.2 启动Elasticsearch

先把Elasticsearch启动起来，没有这个Kibana什么都干不了。

docker start tfelasticsearch

3.3 启动Kibana

使用下面的命令基于kibana:6.8.18镜像启动一个容器，将5601端口映射到宿主机上面。

Kibana默认会寻找主机名为elasticsearch、端口为9200的Elasticsearch进行绑定，但是福哥的ES的主机名是tfelasticsearch，这里需要用link改一下主机名。

docker run -tid \
--name tfkibana \
-h tfkibana \
--net tfnet \
-p 5601:5601 \
--link tfelasticsearch:elasticsearch \
registry.tongfu.net:5000/kibana:6.8.18

4. 使用

打开浏览器，输入网址http://192.168.168.68:5601/进入Kibana。

上来就问我们“要不要使用他们的演示数据”，还是用我们自己的数据吧，点击“Explore on my own”按钮！

这是Kibana的默认首页！又问我们“愿不愿意帮助他们提升产品体验”，不就是想采集我们的数据吗？不行！

Kibana没有使用数据库，所有的设置都是存在浏览器的本地存储（Local storage）里的，所以换了浏览器就要重新设置一遍~

4.1 调试工具Dev Tools

点击左侧菜单里的Dev Tools，这是一个调试工具，可以用来执行ES命令。图形化的界面加上各种自动完成的支持，使得这个工具操作ES变得非常舒服！

默认会有一个查询全部数据的命令，我们可以直接运行看看！

我们在下面写一个插入数据的命令，往user索引里面插入几条数据，这次要加上那些日期字段的值。

福哥一共插入了6条数据，一个7天前的，三个3天前的，两个昨天的。

POST /user/user/_bulk
{"index":{"_id":1}}
{"userId": 1, "userName": "鬼谷子叔叔", "createDT": "2023-10-11T09:15:21"}
{"index":{"_id":2}}
{"userId": 2, "userName": "福哥", "createDT": "2023-10-15T10:25:12"}
{"index":{"_id":3}}
{"userId": 3, "userName": "鬼谷子叔叔学Kibana", "createDT": "2023-10-15T08:55:18"}
{"index":{"_id":4}}
{"userId": 4, "userName": "福哥玩Kibana", "createDT": "2023-10-15T11:15:21"}
{"index":{"_id":5}}
{"userId": 5, "userName": "TONGFU", "createDT": "2023-10-17T15:10:32"}
{"index":{"_id":6}}
{"userId": 6, "userName": "TONGFU.net", "createDT": "2023-10-17T16:19:06"}

然后查一下刚刚插入的数据。

现在有数据了，我们拿这几条数据学学Kibana的各种功能吧！

4.2 发现Discover

点击左侧菜单里的Discover，这个是发现功能，可以针对一个或者一组索引进行管理。默认是没有索引模式的，福哥写了一个“user”匹配我们的user索引。点击Next step继续。

这里要我们选择一个时间字段，福哥选择的是“createDT”。点击Create index pattern创建索引模式。

索引模式创建完成了，这里列出了索引的字段信息。

再次回到Discover页面，发现什么数据都没有，这是怎么回事？哦，想起来了，福哥添的数据的createDT时间是过去的时间，所以Kibana默认的“Last 15 minutes”肯定就查不出来了！

点击右上角的“Last 15 minutes”改成“This month”看看！这下有数据了！

4.3 视图Visualize

点击左侧菜单的Visualize，这是视图功能，可以将ES里的数据以各种图表形式展示出来，包括曲线图、柱状图、饼状图等等。

点击Create a visualization创建一个视图。

在图表类型里面选择实心曲线图Area。

点击user索引模式，用这个来提供数据。

默认的图表是这样的，X轴只有一个all。

这叫什么玩意儿啊？！福哥给它改改！

点击左下的Buckets > X-Axis编辑X轴设置。

点击Aggregation选择“Date Histogram”。

点击“播放”按钮使设置生效，可以看到右边的图表显示正常的数据了。

这个尖尖的不太好看啊，我们调一调！

点击Metrics & Axes标签页，修改Metrics > Count > Chart Type设置为“bar”，点击“播放”看看效果，好看多了~

点击最上面的Save按钮保存视图，福哥起的名字是“visual by tongfu”。

4.4 看板Dashboard

点击左侧菜单Dashboard，这个是看板功能，看板就是把一堆的视图放到一起，方便查看各种数据的。我们刚刚已经创建了一个视图“visual by tongfu”，现在我们把这个视图放到一个看板里面。

点击Create new dashboard创建一个看板。

点击中间的Add按钮添加元素到看板里。

在Visualization里点击刚刚创建的视图“visual by tongfu”将它添加到看板里。

完成后的看板效果就是这样的了！

点击最上面的Save按钮保存视图，福哥起的名字是“dashboard by tongfu”。

4.5 时间序列Timelion

点击左侧菜单Timelion，这个是时间序列功能，福哥后面再找时间给大家讲啊！

4.6 图表Canvas

点击左侧菜单Canvas，这个是图表功能，就是可以自己绘制图表显示各种数据，福哥后面再找时间给大家讲啊！

4.7 地图Maps

点击左侧菜单Maps，这个是地图功能，福哥后面再找时间给大家讲啊！

4.8 机器学习Machine Learning

这是Kibana的研发的一套机器学习的模块，它提供了一些基本的功能，要体验完整的功能是收费的，但是我们可以试用30天。

这个模块的功能福哥打算单独讲解，敬请期待吧~

4.9 基础设施Infrastructure

点击左侧菜单Infrastructure，这个是基础设施管理，就是针对各种场合ELK提供了各种解决方案，福哥后面再找时间给大家讲啊！

4.10 日志Logs

点击左侧菜单Logs，这个是日志管理，就是把基础设置里的日志给抽出来了！

4.11 应用程序性能监控APM

点击左侧菜单APM，这个是应用程序性能监控，就是跟踪应用程序的运行过程中的性能变化，福哥后面再找时间给大家讲啊！

4.12 启动时间Uptime

点击左侧菜单Uptime，这个是在线时间功能，就是监听ES服务器心跳产生在线状态信息，福哥后面再找时间给大家讲啊！

4.13 监视器Monitoring

点击左侧菜单Monitoring，这个是监视器功能，就是监听ES服务器CPU、内存、磁盘状态信息，福哥后面再找时间给大家讲啊！

4.14 管理Management

点击左侧菜单Management，这个是管理功能，包括Elasticsearch的管理和Kibana的管理。我们常用的就是Elasticsearch的索引管理Index Management，还有Kibana的索引模式管理Index Patterns。

索引管理界面是这样的。

索引模式管理界面是这样的。

5. 总结

今天福哥带着大家学习了ELK的Kibana的安装和使用方法，通过Kibana可以更加方便的操作Elasticsearch搜索引擎的索引数据，Kibana还提供了大量的实用功能，可以利用ES解决更多的难题，可以更加系统地管理ES。

这个ELK的最后一个Logstash福哥会在后面给大家讲解，敬请期待吧~

https://m.tongfu.net/home/35/blog/514036.html