ElasticSearch中自定义Kibana仪表板的位置

Question

我知道保存的Kibana仪表板(即仪表板的JSON文件)保存在与特定ElasticSearch实例关联的OR中.如果我在连接到托管ElasticSearch的一台服务器时保存我的Kibana实例,并且我将我的ElasticSearch服务器切换到另一个地址,我将丢失我保存的仪表板.但是,如果我要切换回原始服务器地址,我将恢复保存的仪表板.

因此,我的问题是elasticsearch安装目录中保存的仪表板的确切位置.我宁愿能够运行脚本来自动加载我预先创建的Kibana仪表板,而不是每次启动新的ElasticSearch实例时都强制通过Web控制台复制/粘贴JSON.

感谢您的帮助.

UPDATE

根据此Google网上论坛帖子,仪表板会保存到kibana-int_index中,其中包含_type dashboard和_id.因此,要将我的仪表板保存到新的ElasticSearch实例中,我是否只需要通过CURL对此_index执行PUT？有一个更好的方法吗？

Answer 1

是的,Kibana仪表板正在kibana-int索引下保存在Elasticsearch中(默认情况下,您可以覆盖config.js文件中的那个).如果要将Kibana仪表板移动到另一个ES群集,您有两种选择:

1. 手动导出仪表板.单击Save - > Advanced - > Export Schema.您必须保存文件,然后在新的Kibana中导入,单击"加载" - >"高级" - >"选择文件",然后选择已选择的文件.这很痛苦,因为您必须按要迁移的仪表板执行此操作.
2. 您可以使用实用程序将ES索引从一个ES群集迁移到另一个ES群集.已有一些实用程序可以执行此操作.在SO中搜索,我发现这个答案建议您使用Elasticsearch.pm库(Perl:S)来执行此操作.可能有更多这样的实用程序,但我不认为做一个将索引迁移到另一个集群的脚本是一项艰巨的任务.

编辑:对于第二个选项,您可以使用Python elasticsearch库及其助手reindex,如果你觉得与Python更舒适:https://elasticsearch-py.readthedocs.org/en/latest/helpers.html#elasticsearch.helpers.重新索引

Answer 2

其实非常简单,复制两个文件夹:

1) .\elasticsearch\data\nodes\0\indices\.kibana 
2) .\elasticsearch\data\nodes\0\indices\kibana-int

粘贴在新的弹性搜索中.

Answer 3

这是一个独立的Python脚本，可以将Kibana仪表板从elasticsearch主机复制到另一个主机。

#!/bin/env python

"""Migrate all the kibana dashboard from SOURCE_HOST to DEST_HOST.

This script may be run repeatedly, but any dashboard changes on
DEST_HOST will be overwritten if so.

"""

import urllib2, urllib, json


SOURCE_HOST = "your-old-es-host"
DEST_HOST = "your-new-es-host"


def http_post(url, data):
    request = urllib2.Request(url, data)
    return urllib2.urlopen(request).read()


def http_put(url, data):
    opener = urllib2.build_opener(urllib2.HTTPHandler)
    request = urllib2.Request(url, data)
    request.get_method = lambda: 'PUT'
    return opener.open(request).read()


if __name__ == '__main__':
    old_dashboards_url = "http://%s:9200/kibana-int/_search" % SOURCE_HOST

    # All the dashboards (assuming we have less than 9999) from
    # kibana, ignoring those with _type: temp.
    old_dashboards_query = """{
       size: 9999,
       query: { filtered: { filter: { type: { value: "dashboard" } } } } }
    }"""

    old_dashboards_results = json.loads(http_post(old_dashboards_url, old_dashboards_query))
    old_dashboards_raw = old_dashboards_results['hits']['hits']

    old_dashboards = {}
    for doc in old_dashboards_raw:
        old_dashboards[doc['_id']] = doc['_source']

    for id, dashboard in old_dashboards.iteritems():
        put_url = "http://%s:9200/kibana-int/dashboard/%s" % (DEST_HOST, urllib.quote(id))
        print http_put(put_url, json.dumps(dashboard))