首先，我想说的是这篇文章是我之前的一篇文章“Beats：运用Elastic Stack分析COVID-19数据并进行可视化分析”的续集。在今天的这篇文章中，我们来针对中国区域里的疫情按照每个省来进行展示数据。这个在之前的教程里是缺失的。这个也就是regional map。如果大家想对regional map感兴趣的话，可以参阅我之前的另外一篇文章“Kibana：在Kibana中定制Regional Map”来了解如何定制一个regional map。

在之前的索引中covid，由于一些原因，那个city应该理解为province。当初在解析数据的时候，由于有外国的数据，当时没有注意到这个。在这里纠正一些。

运用Kibana查看covid19索引

GET  covid19/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "country": "China"
    }
  }
}

我们通过上面的查询，可以找到所有China的文档：

如我前面所述的，由于一些原因city在我们的文档中应该理解为省，也即province。如上图所示，它显示了一个city为Hubei的文档。那么我们该如何在地图中显示这个数据呢？答案是regional map。通过regional map，我们可以把整个湖北省在地图上显示出来，并显示在这个省里的疫情信息。

EMS

EMS 也即Elastic Map Service。我们可以打开EMS:https://maps.elastic.co/v7.6/index.html?locale=en#file/china_provinces:

我们要记得在左边可以选择我们想要的region。如图所示，上面显示中国地区的所有region。我们可以同时发现在下面的Guangxi Zhuang Autonomous Region。显然这个名字和我们的数据中的Guangxi是不相符的。同时，我还发现Ningxia Hui Autonomous Region在我们的数据表格中是Ningxia，Taiwan Province为Taiwan。为了能够正确把数据在EMS中做显示，我们必须对这几个数据做分别处理。那么我们该如何做呢？

运用script processor对city字段进行处理

Script processor允许我们在Pipeline中对我们的数据运行一段脚本，并对它们进行处理。为此，我们重新设计我们的pipleline:

PUT _ingest/pipeline/covid19_parser
{
  "processors": [
    {
      "remove": {
        "field": ["log", "input", "ecs", "host", "agent"],
        "if": "ctx.log != null && ctx.input != null && ctx.ecs != null && ctx.host != null && ctx.agent != null"
      }
    },
    {
      "gsub": {
        "field": "message",
        "pattern": "\"",
        "replacement": "'"
      }
    },
    {
     "grok": {
        "field": "message",
        "patterns": [
          "%{NUMBER:lat:float},%{NUMBER:lon:float},'%{DATA:address}',%{DATA:city},',',%{DATA:country},%{NUMBER:infected:int},%{NUMBER:death:int}"
        ]
      }
    },
    {
      "set": {
        "field": "location.lat",
        "value": "{{lat}}"
      }
    },
    {
      "set": {
        "field": "location.lon",
        "value": "{{lon}}"
      }
    },
    {
      "script": {
        "source": """ 
        if(ctx.city == "Taiwan") {
          ctx.city = "Taiwan Province"
        }

         if(ctx.city == "Ningxia") {
          ctx.city = "Ningxia Hui Autonomous Region"
        }

        if(ctx.city == "Guangxi") {
          ctx.city = "Guangxi Zhuang Autonomous Region"
        }
        """
      }
    }              
  ]
}

请注意上面的script脚本部分。它帮我们检测city字段是否为Taiwan，如果是的话，那么就用Taiwn Province来代替。等我们执行完上面的pipeline后，我们再次执行如下的代码：

POST covid19/_update_by_query?pipeline=covid19_parser

经过上面的pipeline的执行后，我们的数据就变成为我们所希望的那样：

GET covid19/_search?size=100
{
  "query": {
    "match": {
      "city": "Guangxi Zhuang Autonomous Region"
    }
  }
}

显示的数据为：

    "hits" : [
      {
        "_index" : "covid19",
        "_type" : "_doc",
        "_id" : "jYcqEHEBPWmYf6MmsLsg",
        "_score" : 5.634789,
        "_source" : {
          "country" : "China",
          "infected" : 254,
          "address" : "Guangxi, China",
          "death" : 2,
          "city" : "Guangxi Zhuang Autonomous Region",
          "lon" : 109.0,
          "message" : "24,109,'Guangxi, China',Guangxi,',',China,254,2,250",
          "@timestamp" : "2020-03-25T05:29:23.668Z",
          "location" : {
            "lon" : "109.0",
            "lat" : "24.0"
          },
          "lat" : 24.0
        }
      }
    ]

至此，我们的数据完全符合我们的要求。在下面，我们利用EMS来对每个省或地区进行展示。