成功采集项目概况数据后，采集和分析其它类型的数据具体如何操作？

1) 从示例 filebeat.yml 配置文件中，复制一段目标的配置参数段落，粘贴到测试 机的 Filebeat 配置文件中；

2) 修改 request.url，token 和 fields.project 等关键字段；

3) 在浏览器中再次确认修改后的 request.url 是否能正常访问，排除 GitHub 网站服务不好的情况。或者在命令行里使用 curl 命令测试；

4) 运行./filebeat test output 测试后端 Elasticsearch 服务器的服务是否正常；

5) 运行./filebeat-e 开始当前这个新分类的数据采集；

6) 等待命令行日志停止滚动，除了 issues 和 pulls 之外，其它分类数据，应该在分钟级别的就可以完成首次采集。对于数据量大的项目，issues 和 pulls 都可能会耗时一小时，或者更长时间；

7) filebeat 采集的滚动日志在命令行里静止的时候，按 ctrl+c 结束数据采集；

8) 在 Kibana 中，进入 Discovery，点击 open 菜单，选中对应的查询视图；可能需要先调整一下时间控件的时间设置，例如选择最近一年，观察数据在时间上的分布，观察采集到了多少条该类数据，将采集到的文档数与在 GitHub 上该项目页面上的数据做比对确认。也很可能需要多个采集周期才能追平这类数据的条数；

9) 打开单个文档，观察和熟悉这类数据都有那些字段，思考还有那些是值得分析 的字段，可以将其添加到当前的数据表格中；对于 issues 和 pull 数据文档，还需要观察 project-age 这个实时计算字段的数值，它是一个以分钟为单位的计 时器，issue 和 pull rquest 的状态为 closed 后就不会变化；

10) 尝试用右上角的时间选择控件改变时间分析区间，观察其他时间分析区间的数据分布特性和数值；

11) 返回 Dashboard–>GitHub Project Analysis 开源项目分析看板，查看相关类别数据的分析图表，也可能需要微调某数据显示控件。选择不同的时间跨度，浏 览项目数据的完整性。有些项目概况数据是保持不变的。

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