在前面介绍了如何把Hive中的帖子保存到Elasticsearch中。有了数据，就有好多玩法了。下面介绍如何通过Kibana对Hive中文区的发帖数据进行可视化分析。


![image.png](https://images.hive.blog/DQmZJu57r2LBRyYK6uWrh7V5sSWtCCrKJWQVgnVS51wYZqb/image.png)


## 关于数据的说明

获取下面数据的代码，是根据上篇文章最后的代码稍作改编而得到的。作为演示，只读取了HIVE CN 中文社区的最新100篇文章。由于这篇文章的重点是介绍如何进行数据可视化，而不是可视化报告本身，后面有时间的话可以从链上把数据都抓取下来，放在ES中，那样生成的报告本身就更有意义了。
## 操作环境

Elasticsearch: 7.7.0
Kibana: 7.7.0

## 创建索引模式(Index Pattern)

ES中的索引模式(Index Pattern)可以针对多个索引，因此在创建时支持通配符。

在Kibana的页面中选择：Kibana -> Management -> Index Patterns -> Create index pattern

创建完毕后会看到如下界面：

![image](https://user-images.githubusercontent.com/63479035/84082737-44c4ce00-a9d8-11ea-90b8-e101d8382310.png)

可以看到有的字段可以被搜索的(Searchable)，有的字段是可以被聚合的(Aggregatable)。

## 在Kibana中查看数据

单击Discovery后，可以输入KQL来检索数据。

比如，输入：

    author = aafeng

你会看到：

![image](https://user-images.githubusercontent.com/63479035/84083328-52c71e80-a9d9-11ea-9c74-427123fcd90d.png)

KQL的语法和SQL非常相似，简单好用，比如：

    author = aafeng and created = 2020-06-08*

可以通过左侧菜单选择索引，以及字段。    

## Kibana可视化

下面把每个作者在所统计的区间(这100篇文章所覆盖的时间段)内的发文数做一个统计，并以饼图的形式呈现出来。

选择Visualize -> Create visualization -> Pie，由于目前没有对源数据进行定义，因此，初始饼图看起来这是这样的：

![image](https://user-images.githubusercontent.com/63479035/84083627-ea2c7180-a9d9-11ea-9bdd-054280c548e0.png)

选择Buckets -> Add -> Split slices -> Terms，选取Author字段，并选择Metric: Count。

![image](https://user-images.githubusercontent.com/63479035/84084219-f36a0e00-a9da-11ea-8e6d-03caec550293.png)

可以看到更新后的饼图：

![image](https://user-images.githubusercontent.com/63479035/84084365-3deb8a80-a9db-11ea-905e-1b2591593c94.png)

最后不要忘记保存你的Visualization。

还可以把这些数据以不同的图形来展示，比如：柱形图。同时也可以通过KQL把数据做筛选后再绘制图形。例如：下面的柱形图展示了中文区6月7日的发帖（注意这里的文章可能不全，只是我抓取的数据中发于6月7日的文章）统计：

![image](https://user-images.githubusercontent.com/63479035/84084893-48f2ea80-a9dc-11ea-8968-baf3a0a72298.png)

下一步计划把中文区的数据都抓过来，制作一些更有意义的报告。