低调大师

实战 | ELK实现全量Elastic日报(2017-2019)多维度可视化分析

云栖社区-编程语言 2019-7-1 0:0 26已围观 收藏 加入我们

题记

Elastic社区主席M大、Elastic源码解析书作者超哥都曾多次强调Elastic日报是非常好的学习资料,然后呢?
Elastic日报自2017年7月30日发布第一篇文章,截止2019年6月6日,近10位责任编辑累计贡献了1653篇文章。
日报分散在社区文章专区,全部看完至少需要翻页40次+(每页18条数据,还需要过滤掉非日报文章),检索相对不方便。
能不能把Elastic日报爬取并导入Elasticsearch,借助ELK实现分析呢?
好想法,开搞!很期待~~

1、需求

当成一个小项目处理,自定义下需求。
想象一下,导入Elastic日报能在Kibana做哪些分析呢?
1)title 词频统计
2)编辑发布文章统计
3)2017,2018,2019日报量统计
4)日报按月统计
5)编辑发日报时间按区间统计
6)关键词检索,如:性能、设计、优化、实战等
7)…
的确,有了数据,能实现N多分析!

2、架构设计

编码之前,设计先行。一图胜千言,核心架构设计图如下所示:
20190609095404325.png

架构层面要考虑的核心工作:

1、模块划分

可分为几个模块:爬虫模块、同步模块、存储检索模块、可视化模块。

2、数据流

爬虫->Mysql->logstash->ES->Kibana

3、数据ETL

日报数据算是半结构化数据,需要自定义正则解析、抽取后才能做分析用。
日期字段的时区原因,需要借助logstash filter进行日期格式转换。

4、数据存储建模

一方面:同步数据格式的定义;
另一方面:为后续可视化做数据铺垫。

3、爬虫模块

3.1 抓包分析网页

步骤1:根据需求,结合postman抓包分析日报模块的请求和返回内容。
步骤2:评估核心字段(标题、URL、编辑、发布时间等)是否好获取。

3.2 日报解析

Java + Jsoup + 正则 分页解析、并构造出字段信息。
记录了第几期日报字段,且给每一篇文章构造定义了唯一id。

20190609095036464.png

3.3 日报入库

写入Mysql。
坑1:日期字段设置timestamp,避免精度损失,影响后面的分析。

20190609095057845.png

4、同步模块

借助logstash_input_jdbc实现Mysql到ES的同步。

坑1:为便于后续字段的自定义分析,务必不要使用动态映射,全部字段提前自定义。下一节详细论述。
坑2:同步ES后默认时区为ETC,发布时间会比实际落后8小时。需要filter阶段处理。

核心处理如下:

filter {
  date {
    match => ["publish_time", "yyyy-MM-dd HH:mm:ss"]
    target => "publish_time"
    timezone => "Asia/Shanghai"
  }
 ruby {
   code => "event.set('timestamp', event.get('publish_time').time.localtime + 8*60*60)"
 }
 ruby {
   code => "event.set('publish_time',event.get('timestamp'))"
 }
 mutate {
   remove_field => ["timestamp"]
 }
}

5、存储分析模块

最核心就是Mapping的定义。如前分析,要自定义Mapping各字段,不要使用默认动态的Mapping。

原因1、string类型全部解析为:text和keyword,实际我们不一定需要,会浪费存储空间。

原因2:采用默认分词器analyzer,实际我们需要自定义分词:采用中文ik分词,使用ik_max_word或者ik_smart进行自定义分词。
为便于后续扩展和维护,使用template、alias实现。

坑1:第一次导入分词结果不理想,可能会有大量的停用词。比如:1、2、3、的、你、日、中、在、与、来、一、二、三、到等。

处理方案:在stopword.dic添加如上关键词,重启ES,重建索引并再次导入数据。

坑2:text类型的字段聚合。

处理方案:定义索引Mapping的时候,指定"fielddata": "true",

推荐阅读:
Elasticsearch词频统计实现与原理解读

6、可视化模块

20190609095201492.png

关于title 词频统计,对应上图的左上角:词云和如下的细化词频统计。

20190609095229711.png

日报在:搜索、分析、实践、性能、监控方面都有大量的中英文优秀精选文章。

其他3张图,对应需求2)编辑发布文章统计、3)2017,2018,2019日报量统计、4)日报按月统计趋势图。
针对需求5)编辑发日报时间按区间统计,实践一把:

POST  es_daily_info/_search
{
  "size": 0, 
    "aggs" : {
        "time_range" : {
            "range" : {
                "script" : {
                    "source": "doc['publish_time'].date.getHourOfDay()",
                    "lang": "painless"
                },
                "ranges" : [
                    { "from":0, "to" : 6 },
                    { "from" : 6, "to" : 20 },
                    { "from" : 20, "to": 24}
                ]
            }
        }
    }
}

返回结果如下:

 [
        {
          "key" : "0.0-6.0",
          "from" : 0.0,
          "to" : 6.0,
          "doc_count" : 21
        },
        {
          "key" : "6.0-20.0",
          "from" : 6.0,
          "to" : 20.0,
          "doc_count" : 1524
        },
        {
          "key" : "20.0-24.0",
          "from" : 20.0,
          "to" : 24.0,
          "doc_count" : 108
        }
      ]

可以看出: 有21篇文章是凌晨以后发的,有108篇是晚上8点到晚24点发布的。(辛苦各位日报编辑了!)
针对需求6):
一个检索语句搞定:Elasticsearch+性能优化干货文章,比Google搜出来的靠谱。
因为:这些文章都是编辑们人工筛选的,可谓是优中选优。

POST  es_daily_info/_search
{
  "_source": {
    "includes": ["title","url"]
  },
  "query": {
    "match_phrase": {
      "title": "性能优化"
    }
  }
}

7、小结

数据获取是整个小项目的最核心一环,有了数据,展开多维度的分析不再是难事。
当前互联网环境下,Elasticsearch学习资料网上一搜会是一箩筐,但搜索引擎毕竟是根据相关度推荐,到实际业务可用还有差距。
Elastic日报不同点核心在于人工精选,优中选优。如果你还在为学习资源发愁,不妨过一遍。
本文的实现,就是对日报资源抽丝破茧、条分缕析的对每条数据建立倒排索引,可极大提高Elastic学习和实战的效率。

8、禅定时刻

其实,Elastic中文社区完全可以上线日报搜索功能,方便大家O(1)复杂度获取想要的日报文章。

20190117225823895.png

铭毅天下——Elasticsearch基础、进阶、实战第一公众号

文章转载至:https://yq.aliyun.com/articles/707020
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