python - 映射地理多边形Elastic Search/Kibana 5.3

Question

我有20,000个以下格式的geojson文件:

{
    "geometry": {
        "type": "Polygon",
        "coordinates": [
            [
                [long,lat],
                [long,lat],
                [long,lat],
                [long,lat],
                [long,lat]
            ]
        ]
    },

我尝试使用geo_shape和geo_point进行的所有映射都没有显示在Kibana中，也没有显示在Kibana中，但是没有数据。将其映射到多个文件的最佳方法是什么？ (如果没有好的方法，我的下一个想法是，如果我无法使用所有坐标，则为每个文件创建一个中心点。也许采用第一个长而纬度的数组，并为每个json文件设置geo_point中心点。去解决这个问题)

当我不做任何更改而建立索引时，这是ES的默认映射:

{
  "indexname" : {
    "mappings" : {
      "my_type" : {
        "properties" : {
          "geometry" : {
            "properties" : {
              "coordinates" : {
                "type" : "float"
              },
              "type" : {
                "type" : "text",
                "fields" : {
                  "keyword" : {
                    "type" : "keyword",
                    "ignore_above" : 256
                  }
                }
              }
            }
          },

更新
这是我的新映射:

{
  "indexname" : {
    "mappings" : {
      "my_type" : {
        "properties" : {
          "geometry" : {
            "type" : "geo_shape",
            "tree" : "quadtree",
            "precision" : "1.0m"
          },
          "id" : {
            "type" : "text",
            "fields" : {
              "keyword" : {
                "type" : "keyword",
                "ignore_above" : 256
              }
            }
          },

但是，当我去kibana时，尝试在增强的tilemap上可视化时仍然出现错误:

No Compatible Fields: The "indexname" index pattern does not contain any of the following field types: geo_point

EDIT2
这是我创建映射的命令:

curl -XPUT "http://localhost:9200/indexname" -d "{\"mappings\" : {\"my_type\" : {\"properties\" : {\"geometry\" : {\"type\":\"geo_shape\", \"tree\": \"quadtree\", \"precision\": \"1m\"}}}}}"

我通过遍历并发送发布请求来索引文件:

r = requests.post(url_of_index, data=file(jsonfiles).read()) 

当我尝试将类型更改为geo_point并为文件建立索引时，遇到了映射器解析器异常。

Answer 1

您需要做的是创建自己的包含 geo_shape 类型的映射，因为ES本身不会从GeoJSON文档中推断出该类型。

PUT indexname
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "geometry": {
          "type": "geo_shape",
          "tree": "quadtree",
          "precision": "1m"
        }
      }
    }
  }
}

创建此索引和映射后，您将能够索引GeoJSON文件:

PUT indexname/my_type/1
{
  "geometry": {
    "type": "Polygon",
    "coordinates": [
        [
            [long,lat],
            [long,lat],
            [long,lat],
            [long,lat],
            [long,lat]
        ]
    ]
  }
}

更新

根据我们的讨论，您可能需要在映射中创建一个新的geo_point字段，如下所示:

PUT indexname
{
  "mappings": {
    "my_type": {
      "properties": {
        "location": {
          "type": "geo_point"
        },
        "geometry": {
          "type": "geo_shape",
          "tree": "quadtree",
          "precision": "1m"
        }
      }
    }
  }
}

然后，从Python代码中，您需要通过从JSON文件中读取第一个坐标来创建该新字段，类似于下面的伪代码:

import json

doc = json.loads(file(jsonfiles).read())
# create the new location field
doc['location'] = doc['geometry']['coordinates'][0][0]
r = requests.post(url_of_index, data=json.dumps(doc))