python获取ELK数据进行统计分析-创新互联

首先,我们现在kiban上面绘制自己需要统计出来的数据

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python获取ELK数据进行统计分析

然后点击右上角inspect,将request的json格式复制

python获取ELK数据进行统计分析

粘贴到Dev Tools上面,这样会将我们需要的数据,已json的形式返回

python获取ELK数据进行统计分析

将请求的json格式保存下来,开始写py文件

from elasticsearch import Elasticsearch import datetime #初始化链接 es = Elasticsearch([{'host':'10.3.2.1','port':9200}]) #获取当前时间和7天前的UTC格式时间戳 last_7day=datetime.datetime.utcnow()-datetime.timedelta(days=6, hours=16) now_time=datetime.datetime.utcnow()+datetime.timedelta(hours=8) last_7day=last_7day.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z') now_time=now_time.strftime('%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f%z') #定义DSL请求体 query_json={     "aggs": {         "2": {             "terms": {                 "field": "message.keyword",                 "size": 30,                 "order": {                     "_count": "desc"                 }             }         }     },     "size": 0,     "_source": {         "excludes": []     },     "stored_fields": [         "*"     ],     "script_fields": {},     "docvalue_fields": [         {             "field": "@timestamp",             "format": "date_time"         },         {             "field": "timestamp",             "format": "date_time"         }     ],     "query": {         "bool": {             "must": [                 {                     "query_string": {                         "query": "level:error",                         "analyze_wildcard": "true",                         "default_field": "*"                     }                 },                 {                     "range": {                         "@timestamp": {                             "gte": last_7day,                             "lte": now_time,                         }                     }                 }             ],             "filter": [],             "should": [],             "must_not": []         }     } } res=es.search(index='index-*', body=query_json) res=res['aggregations']['2']['buckets'] for i in res:     print(i)

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