Splunk是業內領先的機器數據平臺，有非常易用的用戶界面的可視化的選項。Splunk的可視化圖表是使用開源的highcharts構建的。但是Splunk內置的可視化選項不夠靈活，不能動態的進行數據到圖表的綁定。可喜的是，最新版本的Splunk提供了客戶自定義圖表的功能， 利用該功能，我們可以打造一個類似Tableau或者ggplot的語法驅動的可視化工具。
代碼在
- github https://github.com/gangtao/echarts_for_splunk
- 碼雲 http://git.oschina.net/gangtao/echarts_for_splunk
主要邏輯代碼代碼是echarts_app/appserver/static/visualizations/echarts/src/visualization_source.js，不超過600行代碼，大家有興趣可以去看一下。
安裝比較簡單，拷貝echarts_app到SPLUNK_HOME/etc/apps目錄下,
然後在 echarts_app/appserver/static/visualizations/echarts/ 在運行以下命令：
npm install
npm run build
當然，你需要在本機事先安裝好Splunk的最近版本和npm，並設置SPLUNK_HOME的環境變量。
目錄下自帶了幾個數據的樣本，下面就詳細說明一下如何使用：
數據綁定
先解釋一下數據綁定，Splunk的SPL返回一個Table結構的數據表，利用該表我們可以把某一列數據綁定在某個可視化的選項上。
例如以下的SPL：
source="drinks.csv"
| table country, wine_servings, beer_servings, spirit_servings, total_litres_of_pure_alcohol
| head 5會返回這樣的數據表
我們用上表中每一列的索引來進行綁定，這裏country的索引是0，beer_servings的索引是2。
點擊可視化選項Format，可以看到，凡是名字中包含Binding的選項，都可以進行數據的綁定。，綁定時，直接輸入對應的逗號分割索引列表就好了，例如，要綁定第2和3列數據，輸入1，2
單軸
餅圖
SPL:
source="drinks.csv"
| table country, wine_servings, beer_servings, spirit_servings, total_litres_of_pure_alcohol
| head 5語法設置：
Coordinates -> Coordinates Type ＝ Single Axis
Single Axis -> Axis Binding = 0 (country)
Data Series -> Data Type = Pie
Data Series -> Data Color Binding = 1 (wine_servings)
單軸散點圖
SPL:
source="drinks.csv"
| table country, wine_servings, beer_servings, spirit_servings, total_litres_of_pure_alcohol 語法設置：
Coordinates -> Coordinates Type ＝ Single Axis
Single Axis -> Axis Binding = 0 (country)
Data Series -> Data Type = Scatter
Data Series -> Data Color Binding = 1 (wine_servings)
X－Y 座標系
柱狀圖
SPL
source="drinks.csv"
| table country, wine_servings, beer_servings, spirit_servings, total_litres_of_pure_alcohol
| head 10語法設置：
Coordinates -> Coordinates Type ＝ X-Y
X-Y Axis -> X-Axis Binding = 0 (country)
X-Y Axis -> X-Axis Type = Category
X-Y Axis -> Y-Axis Binding = 1,2 (wine_servings, beer_servings)
X-Y Axis -> Y-Axis Type = Value
Data Series -> Data Type = Bar
堆疊（Stack）模式只要利用echarts的工具箱，點擊換爲堆疊／換爲平鋪，直接可以切換
修改 Data Series -> Data Type = Bar 可獲得折線（Line）圖
同樣可以切換爲堆積模式
折線圖和區域（Area）圖本質是一樣的，只需要選擇 Data Series -> Show Area ＝ True／False
同樣的可以切換爲堆疊（stack）模式
對換X-Y軸的綁定可以得到Bar Chart
X-Y Axis -> X-Axis Binding = 1,2 (wine_servings, beer_servings)
X-Y Axis -> X-Axis Type = Value
X-Y Axis -> Y-Axis Binding = 0 (country)
X-Y Axis -> Y-Axis Type = Category
散點圖
SPL
source="drinks.csv"
| table country, wine_servings, beer_servings, spirit_servings, total_litres_of_pure_alcohol 語法設置：
Coordinates -> Coordinates Type ＝ X-Y
X-Y Axis -> X-Axis Binding = 1 (wine_servings)
X-Y Axis -> X-Axis Type = Value
X-Y Axis -> Y-Axis Binding = 2 (beer_servings)
X-Y Axis -> Y-Axis Type = Value
Data Series -> Data Type = Scatter
增加對第四列的分析，綁定爲顏色
Data Series -> Data Color Binding = 3 （spirit_servings）
增加對第四列的分析，綁定爲數據點的大小
Data Series -> Data Size Binding = 4 （total_litres_of_pure_alcohol）
地圖
等值線圖 (Choropleth Map)
SPL
source="drinks.csv"
| table country, wine_servings, beer_servings, spirit_servings, total_litres_of_pure_alcohol 語法設置：
Coordinates -> Coordinates Type ＝ Geomap
Geomap -> Map Type = World
Geomap -> Geo Naming Binding = 0 (country)
Data Series -> Data Type = Map
Data Series -> Data Color Binding = 1 (wine_servings)
散點圖
SPL:
source="police_killings.csv" | table latitude,longitude,p_income語法設置：
Coordinates -> Coordinates Type ＝ Geomap
Geomap -> Map Type = World
Geomap -> Longitude and Latitude Binding = 1,0 (longitude,latitude)
Data Series -> Data Type = Scatter
Data Series -> Data Color Binding = 2 (p_income)
切換爲美國地圖 Geomap -> Map Type = USA
增加綁定數據p_income到點的大小
缺省內置了世界地圖，中國地圖和美國地圖，如果用戶需要增加其他地圖，需要調用echarts.registerMap方法來增加新的地圖。
其它設置
echart提供非常多的可視化的visual選項，這裏更多的爲了數據分析，並沒有提供很多和分析無關的選項。在Settings裏面，用戶可以選擇修改顏色綁定的默認值和數據點最大最小的範圍值（單位是像素）。
總結
相比起Splunk內置的圖表，使用語法驅動的圖表更爲靈活，但是用戶需要理解每一個綁定的含義，有一定的難度，但相信如果用戶熟悉話，應該是很好用的。歡迎大家來指教。