一节课让你学会从 MySQL 到 Kibana 微博用户及推文数据可视化

先上图，有图有真相！

微博数据可视化

熟悉 Elastic Stack 的小伙伴对上面的图会感觉并不新鲜，对其中的技术栈也如数家珍，如下图一把梭走起：

数据同步

MySQL 数据借助 Logstash 同步到 Elasticsearch，然后借助 Kibana 进行可视化。

但是，如下问题该如何解决呢？

• 问题 1：MySQL 不是全部字段都是结构化的，其中一个详情字段存储了 Json？

MySQL 数据源

• 问题 2：地图打点数据需要经纬度坐标，原始数据并没有，怎么办？
• 问题 3：Logstash 部署时，宿主机内存所剩无几，同步数据经常会出现内存耗尽，怎么办？
• 问题 4：Logstash 同步能否用 Kibana 可视化监控起来？
• 问题 5：8.X 系列和以往版本有没有什么不同或创新地方？
• 问题 6：数据如何建模才能更好的实现可视化？
• 问题7：字段无法满足可视化需求，Logstash filter 预处理和 Elasticsearch 预处理孰优孰劣？
• 问题 8：Kibana 可视化时，单字：”的“、”你“、”有“、”好“、”乐“等噪音数据非常多，如何一键搞定？而非手动过滤？

带着如上8个问题，我们开始今天的探索。

1、整体看待 Elastic Stack 技术栈的用途

Elastic Stack 架构

• Elasticsearch：大数据预处理、存储和检索
• Kibana：大数据可视化

Kibana 功能图解

Logstash：数据同步管道，同步一切可同步数据源。借助其强大的同步插件实现，包含但不限于：

2、从数据流全局视角看待数据

当我们要进行数据分析、数据可视化的时候，首先要梳理清楚的是：数据从哪里来？数据要到那里去？

我们手头拿到的数据来自 MySQL，而你真实项目需求可能来自：Oracle、MongoDB、Spark、Kafka、Flink等等......

其实，来自哪里并不重要。

这些我们都统一归类为：数据源。

以终为始，最终我们期望借助 kibana 实现数据的可视化的分析。

那么最终数据需要落脚点为：Kibana，而 Kibana 是基于 Elasticsearch 数据进行分析的，所以：MySQL 数据需要先同步到 Elasticsearch。

借助什么来同步呢？当然可以自己写代码批量读、批量写。数据量大涉及到增量同步和全量分布，前文提到 Logstash 类似管道，可以实现同步一切可以同步的数据。

所以，可以借助：logstash 实现同步。当然，其他的同步工具：flume、Debezium、阿里开源的 canal 等等也可以实现。

选型方面可以参考如下的脑图：

同步选型脑图

Logstash 支持增量和全量同步，我们选择 Logstash 实现 MySQL 到 Elasticsearch 同步。

所以整个数据流基本敲定：MySQL -> Logstash -> Elasticsearch -> Kibana。

3、从数据模型角度看待 Kibana 可视化

Kibana 可供可视化的维度最核心是基于 Elasticsearch 聚合实现的，而 Elasticsearch 聚合对应于 MySQL 的 groupby 等分组统计语句。

了解了这个本质之后，我们最终要考虑对数据可视化，往前推最重要的是需要考虑数据的模型和建模。

而数据源是微博数据（假数据），微博数据又细分为微博用户数据及微博推文数据，我们是一整条宽表存储到一起的。

可以预估实现的维度包含但不限于：

这个环节为以 MySQL 已有数据为蓝本，然后构造出上面的表格。进而会发现问题。

当前问题主要包括：

• 1）MySQL 有一个字段 wb_detail Json 形式存储的，如何打散以便于后续的逐个字段分析？
• 2）有省份名称，没有经纬度，但是我们期望打点地图显示？

这些都是亟待解决的问题。

4、具体实现效果

4.1 MySQL 同步 Elasticsearch实现

批量值自己定义的，我内存不足，设定一次 10000条（后期调整为 20000，再大内存扛不住）数据。

Logstash 同步截图

写入环节 Kibana 可视化监控效果图：

4.2 Logstash 监控的同步写入效果

写入比较平稳，资源利用率整体可控。

4.3 可视化效果

整体流程会比较清晰，但涉及的细节会非常多，篇幅原因，没有穷尽所有实现。