はじめに
相変わらず、いつの間にやら色々な機能が追加される 7.x/master ブランチです。
Machine Learningのところに、データフレームを作成する機能が紛れ込んでいました。
＃以前から、Issueとかでは見かけてましたが。
使い方
APIの説明は以下にあります。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/configuring-tls-docker.html
が、面倒なのでGUIを使います。
使って見る
準備
データが無いと意味ないので、まずはサンプルデータをロードしておきます。
Data frame作成画面の表示
まずは、ML Appを起動して、Data frame job作成画面を表示します。
当たり前ですが、なーんもありません。
Data frame jobの作成
では、jobを作ります。
先ほどの画面で「Create data frame」ボタンを押すと、使用するインデックスを選択する画面が表示されます。
「kibana_sample_data_ecommerce」を選択します。
次の画面で、少なくとも一つの「Order by」と「Aggregations」を選択します。上手では、Order byに
- category.keyword
- region_name
Aggregationsに、
- avg(taxful_total_price)
を選択しています。そして「Next」ボタンを押します。
ここではジョブ名とデータフレームを格納するインデックス名をしています。そして「Next」ボタンを押します。
ここまでできたところで、データフレームの作成を行います。データフレームを作成するだけ（Create data frame）、データフレームを作成してデータを読み込み（多分・・・）（Create and start data frame）を選びます。
「Create data frame」を選んでも、ジョブのスタートを選ぶ必要があるので、ここでは「Create and start data frame」ボタンを押します。
右下に、インデックスパターンの作成成功とかデータフレームジョブのスタート成功とか出てますね。
Discoverでの表示
インデックスパターンができているので、Discoverで表示してみます。
商品カテゴリ、リージョン名、トータル金額が集計表示されているのがわかります。
Visualizeとかで、色々と加工して見るのも面白いかもしれません。
おわりに
簡単に試して見ましたが、いかんせんドキュメントが無いので（たぶん・・・）使いこなすまではできてません。
早くドキュメントこーい！