[kibana 8] Kibana Maps

elastic stack 8.4.1 을 설치 후 kibana maps 가 있길래 한번 건들여봄

국가별 ip 와 위도 경도 정보가 있는 파일을 ES에 색인하고 maps 를 실행시켜서 확인해보았다. 

 

색인 구조를 가지고 있는 index.json 파일 

나중에 아이피도 테스트 해봐야 하니까 ip 정보는 ip type 타입으로 맵핑, location 정보는 geo_point 타입으로 맵핑 나머지는 주소정보니까 대충 keyword 타입으로 맵핑

{
  "settings": {
    "number_of_shards": 2,
    "number_of_replicas": 0
  },
  "mappings": {
    "dynamic": "true",
    "_source": {
      "enabled": "true"
    },
    "properties": {
      "private_ip": {
        "type": "ip"
      },
      "public_ip": {
        "type": "ip"
      },
      "country_code": {
        "type": "keyword"
      },
      "city": {
        "type": "keyword"
      },
      "addr1": {
        "type": "keyword"
      },
      "location": {
        "type": "geo_point"
      },
      "no": {
        "type": "keyword"
      },
      "country": {
        "type": "keyword"
      }
    }
  }
}

 

색인 파일은 put_data.py 재활용 

# -*- coding: utf-8 -*-

import json
import csv

from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch.helpers import bulk

import tensorflow_hub as hub
import tensorflow_text
import kss, numpy


def is_number(x):
    try:
        # only integers and float converts safely
        num = float(x)
        return True
    except ValueError as e: # not convertable to float
        return False

##### INDEXING #####
def index_data():
    print("Creating the '" + INDEX_NAME_A + "' index.")
    client.indices.delete(index=INDEX_NAME_A, ignore=[404])

    with open(INDEX_FILE_A) as index_file:
        source = index_file.read().strip()
        client.indices.create(index=INDEX_NAME_A, body=source)

    csv_mapping_list = []
    with open(DATA_FILE) as my_data:
        csv_reader = csv.reader(my_data, delimiter=",")
        line_count = 0

        for line in csv_reader:
            if line_count == 0:
                header = line
            else:
                row_dict = {'private_ip': line[0], 'public_ip': line[1], 'country_code': line[2], 'city': line[3],
                            'addr1': line[4], 'location': {'lat':line[5], 'lon': line[6]}, 'no': line[7], 'country': line[8]}

                if is_number(line[5]) and is_number(line[6]):
                    csv_mapping_list.append(row_dict)
            line_count += 1

            if line_count % BATCH_SIZE == 0:
                index_batch_a(csv_mapping_list)
                csv_mapping_list = []

                print("Indexed {} documents.".format(line_count))
        if csv_mapping_list:
            index_batch_a(csv_mapping_list)
            print("Indexed {} documents.".format(line_count))

    client.indices.refresh(index=INDEX_NAME_A)
    print("Done indexing.")


def index_batch_a(docs):
    requests = []
    for i, doc in enumerate(docs):
        request = doc
        request["_op_type"] = "index"
        request["_index"] = INDEX_NAME_A
        requests.append(request)
    bulk(client, requests, pipeline='timestamp')


##### MAIN SCRIPT #####
if __name__ == '__main__':
    INDEX_NAME_A = "location-index"
    INDEX_FILE_A = "./data/location/index.json"
    DATA_FILE = "./data/dbip-location-2016-01.csv"
    BATCH_SIZE = 5000
    client = Elasticsearch(http_auth=('elastic', 'dlengus'))
    index_data()

    print("Done.")

csv 파싱하는데 geo_point 타입에 저장해야 하는 latitude, longitude 정보에 float 타입이 아닌 데이터가 들어와서 전체를 색인하는데 실패..  했으나

float 을 검사하는 함수를 추가해서 해결 

 

색인을 돌려보니 요렇네

사이즈 : 1GB

820만건 데이터  

 

 

 

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