最近在使用ELK工具，主要是使用kibana进行数据可视化，该工具非常方便，墙裂推荐！！！
要使用coordinate map时，需要将数据转换成它需要的geo_point类型，网上有很多使用geoip插件将ip转换成经纬度的教程，这里没有ip，只有经纬度数据。
下图为geo_point的几种形式，这里我采用的是最后一种，数组的格式
由于我不太懂这里面的语法，只是简单的使用，所以这里只能给出我的解决方案，以及踩过的坑，没有原理解释。
主要在filter中，“rdc_lon”和“rdc_lat”为我数据库中的字段名称，首先将经纬度的值赋给新的变量 geoip.location，然后将其转化为float类型，要注意的是【经度，纬度】，数组格式经度在前。
将其转换为float后，第二步是将location变成 geo_point的类型，我没有自己写模板，logstash自带的用来处理日志的logstash-*模板就能完成此种转换，因此在输出到elasticsearch中，将index的命名设为 logstash-XXXX 就能使用默认的模板。
这里踩的坑是，获取数据库里的字段rdc_lon,rdc_lat时，由于数据库里设置了大小写，在数据库中实际字段名称为“RDC_lon”，“RDC_lat”，没想到在logstash不考虑大小写，因此一直没有获取到值。
1 input { 2 jdbc { 3 jdbc_driver_library => "/opt/logstash/lib/sqlserverdriver/mssql-jdbc-6.4.0.jre8.jar" 4 jdbc_driver_class => "com.microsoft.sqlserver.jdbc.SQLServerDriver" 5 jdbc_connection_string => "jdbc:sqlserver://0.0.0.0:1433;databaseName=databaseName;" 6 jdbc_user => "user" 7 jdbc_password => "password" 8 #schedule => "* * * * *" 9 jdbc_default_timezone => "Asia/Shanghai" 10 statement => "SELECT * FROM [table_name]" 11 } 12 } 13 filter { 14 mutate { 15 add_field => ["[geoip][location]", "%{rdc_lon}"] 16 add_field => ["[geoip][location]", "%{rdc_lat}"] 17 } 18 mutate { 19 convert => ["[geoip][location]", "float"] 20 } 21 } 22 23 output { 24 elasticsearch { 25 index => "logstash-geo_demo" 26 hosts => ["0.0.0.0:9200"] 27 }最后的效果图如下
