elasticsearch(6.3.0)+kibana(6.3.0)をwindows環境で動作させる

はじめに

俺も世の中のイケてるエンジニアみたいにビッグデータを可視化してドヤ顔したい！
…ので友人から教えてもらったelasticsearchとkibanaを
へっぽこエンジニアがローカル環境で動作させるまでのメモ

環境

• Windows 10 Home 1803
• elasticsearch 6.3.0
• kibana 6.3.0
• curl 7.61.0

今回テストに使用するデータ

各家庭や工場等の電力消費量を集めたデータセット
https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/ElectricityLoadDiagrams20112014

特徴

• データ取得期間: [2011/1/1, 2015/1/1]
• 測定欠測値は存在しない
• 期間中に利用開始・終了がある場合、測定値は0と表示される

データ形式

• CSV形式
• カラム区切り文字: semicolon (;)
• 小数点区切り文字: colon (,) (ポルトガルではこれが標準らしい)
• 1番目のカラム: データ取得時間 (15分間隔)
• 2番目のカラムから: 消費電力 (kW単位)

インストール

Java

elasticsearchはJava製なのでJREのインストール

java version "1.8.0_171"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_171-b11)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.171-b11, mixed mode)

設定してなければJAVA_HOMEを環境変数に設定

C:\Program Files\Java\jre1.8.0_171(インストールした場所を指定)

elasticsearchとkibana

elasticsearch

https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
windows環境なのでzipを選択

kibana

https://www.elastic.co/downloads/kibana
windowsのリンクをクリックしてzipをダウンロード

起動

• elasticsearchは以下のバッチファイルを起動
  elasticsearch-6.3.0\bin\elasticsearch.bat
• kibanaは以下のバッチファイルを起動
  kibana-6.3.0-windows\bin\kibana

今回は以下のようなバッチファイルを作成して1つにまとめる

start elasticsearch-6.3.0\bin\elasticsearch
start kibana-6.3.0-windows\bin\kibana

起動しているか確認

• elasticsearch
  http://localhost:9200/
  以上のURLにアクセスしてversion情報とかが入ったJSONが出力されればOK
• kibana
  http://localhost:5601/
  以上のURLにアクセスして画面が表示されればOK

curl

今回はすでに入っていたものを使用(買ったばっかのWindows機なのになんで？)

curl 7.55.1 (Windows) libcurl/7.55.1 WinSSL
Release-Date: [unreleased]
Protocols: dict file ftp ftps http https imap imaps pop3 pop3s smtp smtps telnet tftp
Features: AsynchDNS IPv6 Largefile SSPI Kerberos SPNEGO NTLM SSL

データ挿入

index作成

まずはindexを作成(MySQLで言うところのデータベース)
?pretty をつけると改行付きのjsonが帰ってくる

curl -XPUT "localhost:9200/electric_power?pretty"

indexが作られているか確認

curl -XGET "localhost:9200/_cat/indices?v"

json作成

elasticsearchのBulkAPIで読み込むには以下のようにデータを2行1組のjsonへ変換する
IDを指定しない場合は適当な一意のIDが付与される。

{ "index" : { "_index" : "(挿入したいindex)", "_type" : "(挿入したいtype)", "_id" : "(一意のid)" } }
{ (実データのjson) }

今回はpythonを使用してjsonに変換

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import csv
import json

PATH = './dataset.txt'
JSON_BASE_NAME = './dataset'


def main():
    with open(PATH, mode='r', encoding='utf-8', newline='') as f:
        dialect = csv.Sniffer().sniff(f.readline(), delimiters=';')
        f.seek(0)
        reader = csv.reader(f, dialect)
        header = reader.__next__()
        header[0] = "datetime"

        file_num = 0
        writer = open(JSON_BASE_NAME + '_' + str(file_num) + '.json', mode='w', encoding='utf-8')
        line_num = 0
        for line in reader:
            line_num = line_num + 1
            writer.writelines(json.dumps({'index': {'_index': 'electric_power', '_type': 'portugal'}}))
            writer.writelines('\n')
            line_dict = make_line_dict(header, line)
            writer.writelines(json.dumps(line_dict))
            writer.writelines('\n')

            # でかいのでファイル分割
            if line_num >= 1000:
                line_num = 0
                file_num = file_num + 1
                writer.close()
                writer = open(JSON_BASE_NAME + '_' + str(file_num) + '.json', mode='w', encoding='utf-8')

    writer.writelines('\n')
    writer.close()


def make_line_dict(header, line):
    line = list(map(lambda l: l.replace(',', '.'), line))
    line[1:] = list(map(lambda val: float(val), line[1:]))
    line_dict = dict(zip(header, line))
    return line_dict


if __name__ == '__main__':
    main()

elasticsearchに投入

変換したjsonをBulkAPIで投入。(データが大きすぎてcurlが動かなかったので分割)

ちなみにElasticsearch6系からContent-Typeヘッダが必須のようです。
私はここでハマりました。 (半ギレ)

#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-

import os

# ファイルの個数
FILE_NUM = 141


def main():
    for i in range(FILE_NUM):
        cmd = 'curl --noproxy localhost -H "Content-Type: application/json" ' \
              '-XPUT localhost:9200/_bulk --data-binary @dataset_' + str(i) + '.json'
        print(cmd)
        os.system(cmd)


if __name__ == '__main__':
    main()

以下にアクセスすると入れたデータが確認できる。
http://localhost:9200/electric_power/_search?pretty

データ可視化

データはelasticsearchに入れたので表示ができるはず
http://localhost:5601/ にアクセスするとkibanaのホーム画面が表示されるので
左側メニューの visualize メニューをクリックして
index patternに electric_power と入力し Next Step ボタンを押せば
なんかグラフができるはず
…と思っていたがなんかうまく行かない。 (キレそう)

マッピングの確認

elasticsearchは何もしなくてもフィールドの型を定義してくれるらしいので
以下のURLにアクセスして、デフォルトの型を確認する。
http://localhost:9200/electric_power/_mapping?pretty

～ 略 ～

"datetime" : {
            "type" : "text",
            "fields" : {
              "keyword" : {
                "type" : "keyword",
                "ignore_above" : 256
              }
            }
          }

～ 略 ～

どうも、デフォルトだと時刻フィールドがtextとして扱われているのが原因のよう

マッピングの変更

時刻として扱って欲しいので、自動生成されたマッピングのdatetimeの定義を以下のように修正

{
    "mappings" : {
        "portugal" : {
            "properties" : {
                "MT_001" : {
                    "type" : "float"
                },
                "MT_002" : {
                    "type" : "float"
                },

～ 略 ～

                "datetime" : {
                    "type" : "date",
                    "format" : "YYYY-MM-dd HH:mm:ss"
                }
            }
        }
    }
}

以下のコマンドで定義したマッピングを登録

curl -XDELETE "localhost:9200/*"
curl -H "Content-Type: application/json" -XPUT localhost:9200/electric_power --data-binary @mapping.json

再びアクセスして意図した定義になっているか確認
http://localhost:9200/electric_power/_mapping?pretty

今度こそデータの可視化

もう一度データをelasticsearchへ投入
http://localhost:5601/ にアクセスするとkibanaのホーム画面が表示されるので
左側メニューの Discover メニューをクリックして
index pattern に electric_power と入力し
Time Filter field name に datetime を選択して Next Step ボタンをクリック
再び Discover メニューをクリックで…

やった～～～～

おわり

• とりあえず可視化はできたので一旦終わり
• どんなグラフがあるかはまたあとで覚える

おまけ

• indexを削除するときはDELETEすればOK

  curl -XDELETE "localhost:9200/*"
  

• proxyサーバーがある環境の場合は --noproxy localhost で動作するかも

参考

以下の記事を見ながら作業してました。記事ありがとう！

https://qiita.com/kws9/items/7695262be0befb94897f
https://qiita.com/hiyuzawa/items/bad1a7e29fc8d1820bea