서울시 지하철 대시보드1 - 전처리

• reference

https://github.com/eskrug/elastic-demos 

GitHub - eskrug/elastic-demos: Elastic 한국 커뮤니티에서 만든 데모 모음입니다

https://www.youtube.com/watch?v=ypsEZXVYLo4&list=PLhFRZgJc2afqxJx0RBKkYUxSUDJNusXPl 

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1. 준비

프로그램 준비

• 디렉토리 생성

> git 파일 복제 후, seoul-metro-logs 디렉토리에 진입

$ cd
$ git clone https://github.com/eskrug/elastic-demos.git
$ cd elastic-demos/seoul-metro-logs

• data 디렉토리 생성

$ mkdir data

 

공공데이터 수집

• 데이터 다운로드 (wget 안됨, 로컬에 직접 받아준다)

> 데이터가 많이 바뀌어서 반드시 첨부한 데이터로 사용바랍니다. 

> 서울시 열린데이터 광장

1. 서울시 역코드로 지하철역 위치 조회

https://gaussian37.github.io/python-etc-수도권-지하철/ 

수도권 지하철 좌표

station_info.json

0.11MB

2. 서울교통공사 지하철 역명 다국어 표기 정보

http://data.seoul.go.kr/dataList/OA-2751/F/1/datasetView.do 

서울교통공사 지하철 역명 다국어 표기 정보

station_lang.json

0.05MB

3. 서울교통공사 연도별 일별 시간대별 역별 승하차 인원

http://data.seoul.go.kr/dataList/OA-12921/F/1/datasetView.do 

서울교통공사 연도별 일별 시간대별 역별 승하차 인원

> 2018년도 데이터 다운로드

> 1행 삭제, '구분' 열 삭제

> 인코등 EUC-KR에서 UTF-8로 변경

 

• 다운로드 받은 파일을 source 디렉토리에 저장

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2. 전처리

파일 변환 프로그램 실행

• npm 설치

$ cd /elastic-demos/seoul-metro-logs

$ apt install npm

$ npm install 
elastic-demo@1.0.0 /root/elastic-demos/seoul-metro-logs
└── csv-parse@1.3.3

#만약 npm install이 잘 안되면 다음 명령어를 통해 패키지 모두 삭제 후 다시 설치한다.
$ apt autoremove npm

• 변환 프로그램 수정 (데이터도 다르고ㅡ 코드가 업데이트돼서 별도로 수정 필요)

station_meta.js

var fs = require('fs');
// var parse = require('csv-parse');

var sInfo = fs.readFileSync('source/station_info.json', 'utf8');
var sLang = fs.readFileSync('source/station_lang.json', 'utf8');
var sLocation = JSON.parse(sInfo).DATA;
var sNames = JSON.parse(sLang).DATA;
// console.log(sLocation.length);
// console.log(sNames);

// 2020-01 지하철역 주소 및 전화번호 정보 추가
//var fsAddr1to4 = fs.readFileSync('source/station_addr_1to4.json', 'utf8');
//var sAddr1to4 = JSON.parse(fsAddr1to4).DATA;
//var fsAddr5to8 = fs.readFileSync('source/station_addr_5to8.json', 'utf8');
//var sAddr5to8 = JSON.parse(fsAddr5to8).DATA;

//위치정보 정리
//var location_meta = new Object();
var location_meta = new Array();
for(var i = 0; i < sLocation.length; i++){
  if(sLocation[i].xpoint !== "" && 
      (sLocation[i].line_num === "1" || sLocation[i].line_num === "2" || sLocation[i].line_num === "3" || sLocation[i].line_num === "4" || 
      sLocation[i].line_num === "5" || sLocation[i].line_num === "6" || sLocation[i].line_num === "7" || sLocation[i].line_num === "8" ||
       sLocation[i].line_num === "I" || sLocation[i].line_num === "B")
    ){
    //"서울" 은 "서울역" 으로 이름 변경.
    if(sLocation[i].station_nm === "서울"){ sLocation[i].station_nm = "서울역" }
    //
    
    location_meta.push({
      //"line_num" : sLocation[i].line_num,
      //"station_code" : parseInt(sLocation[i].station_cd),
      "station_nm" : sLocation[i].station_nm,
      //"line_num" : Number(sLocation[i].line_num),
      "geo_x" : Number(sLocation[i].xpoint),
      "geo_y" : Number(sLocation[i].ypoint)
    });
    // console.log("%j",location_meta[location_meta.length-1]);
  }
}
//console.log(location_meta); //드디어 잘 쌓임

//다국어 역 정보 정리
var language_meta = new Object();
for(var i = 0; i < sNames.length; i++){
  if(sNames[i].stn_nm !== ""){
    var stn_name = sNames[i].stn_nm;
    
    var stn_nm_short = "";

    // 광나루\n(장신대) 같은 줄바꿈 이름 앞 이름만 따옴.
    if(sNames[i].stn_nm.indexOf("\n") > 0){
      stn_nm_short = sNames[i].stn_nm.split("\n")[0];
    } else {
      stn_nm_short = sNames[i].stn_nm;
    }

    // 총신대입구(이수) 같은 "(" 앞 이름만 따옴
    if(sNames[i].stn_nm.indexOf("(") > 0){
      stn_nm_short = sNames[i].stn_nm.split("(")[0];
    } else {
      stn_nm_short = sNames[i].stn_nm;
    }

    language_meta[stn_nm_short] = {
      "stn_nm_kor" : sNames[i].stn_nm,
      "stn_nm_chc" : sNames[i].stn_nm_chc,
      "stn_nm_eng" : sNames[i].stn_nm_eng,
      "stn_nm_chn" : sNames[i].stn_nm_chn,
      "stn_nm_jpn" : sNames[i].stn_nm_jpn
    }
  }
}
//console.log(language_meta);

//메타 병합
var stations_meta = new Object();
// console.log(location_meta.length); //629
for(var i=0; i < location_meta.length; i++){
  //console.log(language_meta[location_meta[i].station_nm]);
  //console.log(location_meta[i].station_nm);

  if(location_meta[i].station_nm === "총신대입구(이수)") { location_meta[i].station_nm = "이수"; }
  if(language_meta[location_meta[i].station_nm]){
    stations_meta[location_meta[i].station_nm] = {
      //"line_num" : location_meta[i].line_num,
      //"station_code" : location_meta[i].station_code,
      "stn_nm" : location_meta[i].station_nm.replace("\n",""),
      "stn_nm_kor" : language_meta[location_meta[i].station_nm].stn_nm_kor.replace("\n",""),
      "stn_nm_chc" : language_meta[location_meta[i].station_nm].stn_nm_chc.replace("\n",""),
      "stn_nm_eng" : language_meta[location_meta[i].station_nm].stn_nm_eng.replace("\n",""),
      "stn_nm_chn" : language_meta[location_meta[i].station_nm].stn_nm_chn.replace("\n",""),
      "stn_nm_jpn" : language_meta[location_meta[i].station_nm].stn_nm_jpn.replace("\n",""),
      "geo_x" : location_meta[i].geo_x,
      "geo_y" : location_meta[i].geo_y
    }
  } else {
    stations_meta[location_meta[i].station_nm] = {
      //"station_code" : location_meta[i].station_code,
      "stn_nm" : location_meta[i].station_nm.replace("\n",""),
      "geo_x" : location_meta[i].geo_x,
      "geo_y" : location_meta[i].geo_y
    }
  }
}
//console.log(stations_meta); //드디어 잘 쌓임
module.exports = stations_meta;

//for(var i=0; i < sAddr1to4.length; i++){
  // console.log(sAddr1to4[i]);
//  if(sAddr1to4[i].statn_nm === "신천") { sAddr1to4[i].statn_nm = sAddr1to4[i].statn_nm.replace("신천","잠실새내") }
//  if(sAddr1to4[i].statn_nm === "총신대입구") { sAddr1to4[i].statn_nm = sAddr1to4[i].statn_nm.replace("총신대입구","이수") }
  
//  if(stations_meta[sAddr1to4[i].statn_nm]){
//    stations_meta[sAddr1to4[i].statn_nm].address = sAddr1to4[i].adres;
//    stations_meta[sAddr1to4[i].statn_nm].road_address = sAddr1to4[i].rdnmadr;
//    stations_meta[sAddr1to4[i].statn_nm].phone = sAddr1to4[i].telno;
//  }
  // console.log(sAddr1to4[i]);
//}

//for(var i=0; i < sAddr5to8.length; i++){
//  if(sAddr5to8[i] && sAddr5to8[i].stn_nm !== "서울역" ){
//    if(sAddr5to8[i].stn_nm === "역촌역"){
//      sAddr5to8[i].stn_nm = "역촌";
//    } else {
//      sAddr5to8[i].stn_nm = sAddr5to8[i].stn_nm.split("역")[0];
//    }
//  }
//  if(stations_meta[sAddr5to8[i].stn_nm]){
//    stations_meta[sAddr5to8[i].stn_nm].address = sAddr5to8[i].stn_addr;
//    stations_meta[sAddr5to8[i].stn_nm].road_address = sAddr5to8[i].stn_road_addr;
//    stations_meta[sAddr5to8[i].stn_nm].phone = sAddr5to8[i].stn_phone;
//  }
  // console.log(sAddr5to8[i]);
//}

run.js

var fs = require('fs');
var parse = require('csv-parse');
var s_meta = require('./stations_meta');

//분석할 파일 이름 정확히 기입
var f1to4 = fs.readFileSync('source/metro_log_2018.csv', 'utf8');

parse(f1to4, {comment:"#"}, function(csv_err, csv_data){
  if (csv_err) {
    return console.log(csv_err);
  }
  
  // csv 파일 형태는 아래와 같이 되어야 함.
  // 0            1      2        3       4     5       6       7       ... 23      24      25
  // 날짜,        호선,   역번호, 역명,   구분, 05~06,  06~07,  07~08,  ... 23~24,  00~01,  합계
  // 2018-01-01,  1호선,  150,    서울역, 승차, 373,    318,    365,    ... 781,    96,     40393

  // 2줄씩 루프 돌면서 0~3 열 까지의 데이터가 동일한지 확인
  for(var cd=1; cd< csv_data.length ; cd+=2){
    var dataIn = csv_data[cd];
    var dataOut = csv_data[cd+1];
    if(dataIn[0]===dataOut[0] && dataIn[1]===dataOut[1] 
      && dataIn[2]===dataOut[2] && dataIn[3]===dataOut[3]){
      // 역명
      var station_name = dataIn[3];
      // 날짜
      var ldateTemp = dataIn[0].split('-');
      // 시간 값으로 루프
      for(var h=0; h < 20; h++){
        var ldate = new Date(ldateTemp[0],Number(ldateTemp[1])-1,ldateTemp[2],h);
        // 승차인원
        var people_in = dataIn[5+h];
        people_in = Number(people_in);

        // 하차인원
        var people_out = dataOut[5+h];
        people_out = Number(people_out);
        
        var line_num_lang = {
          "1호선" : "Line 1", "2호선" : "Line 2", "3호선" : "Line 3", "4호선" : "Line 4", 
          "5호선" : "Line 5", "6호선" : "Line 6", "7호선" : "Line 7", "8호선" : "Line 8"
        }

        // 역명에 () 포함하는 값들 모두 치환
        var stn_nm_full = station_name;
        if(station_name.indexOf("(") > 0){
          station_name = station_name.split("(")[0];
        }

        // if(h===0){
        //   console.log("station_name: "+station_name);
        //   console.log("stn_nm_full: "+ stn_nm_full);
        // }
        var s_logs = {};
        var t_st_nm = station_name;


        if(station_name === "총신대입구") {
          t_st_nm = "이수"; 
          stn_nm_full = "총신대입구(이수)"
        } else {
          if(!s_meta[t_st_nm]){
            // if(h===0){ console.log("s_meta[stn_nm_full]: %j ",s_meta[stn_nm_full]); }
            t_st_nm = stn_nm_full;
          }
        }
        // if(h===0 ){ console.log(t_st_nm); }

        if(s_meta[t_st_nm].stn_nm_kor){
          s_logs = {
            "@timestamp" : ldate,
            "code": dataIn[2],
            "line_num" : dataIn[1],
            "line_num_en" : line_num_lang[dataIn[1]],
            "station": {
              "name" : stn_nm_full,
              "kr" : s_meta[t_st_nm].stn_nm_kor,
              "en" : s_meta[t_st_nm].stn_nm_eng,
              "chc" : s_meta[t_st_nm].stn_nm_chc,
              "ch" : s_meta[t_st_nm].stn_nm_chn,
              "jp" : s_meta[t_st_nm].stn_nm_jpn
            },
            "location" : {
              "lat" : s_meta[t_st_nm].geo_x,
              "lon" : s_meta[t_st_nm].geo_y
            },
            "people":{
              "in" : people_in,
              "out" : people_out,
              "total" : people_in+people_out
            }
          }
        } else {
          s_logs = {
            "@timestamp" : ldate,
            "code": dataIn[2],
            "line_num" : dataIn[1],
            "line_num_en" : line_num_lang[dataIn[1]],
            "station": {
              "name" : stn_nm_full
            },
            "location" : {
              "lat" : s_meta[t_st_nm].geo_x,
              "lon" : s_meta[t_st_nm].geo_y
            },
            "people":{
              "in" : people_in,
              "out" : people_out,
              "total" : people_in+people_out
            }
          }
        }

        // if( t_st_nm.indexOf("구파발") > -1 ) { console.log(s_logs); }
        // console.log(s_logs);
        //console.log(ldate.toISOString().slice(0,10).replace(/-/g,""));
        // var fileName = "1to4_"+ldateTemp[0]+ldateTemp[1]+ldateTemp[2]+".log";
        //var fileName = "1to4_"+ldate.toISOString().slice(0,10).replace(/-/g,"")+".log";
        var logdata = JSON.stringify(s_logs)+"\n";
        
        // data 디렉토리 아래 저장할 파일 이름. data 디렉토리 없으면 생성해야 함
        fs.appendFileSync("data/seoul-metro-2018.logs", logdata);
      }

    }

  }

});

• 변환 프로그램 실행

$ cd /elastic-demos/seoul-metro-logs

$ node bin/run.js

• 만들어진 로그 데이터 확인

$ cd /elastic-demos/seoul-metro-logs/data

$ ls 
seoul-metro-2018.logs

$ wc -l seoul-metro-2018.logs
2007500 seoul-metro-2018.logs

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3. Logstash 를 이용해서 Elasticsearch 로 색인

Logstash 설정

• 출력테스트

$ cd elastic-demos/seoul-metro-logs/config
$ vi seoul-metro-logs.conf

## 위에서 생성한 log 데이터 위치 정확히 기입
input {
  file {
    path => "/root/elastic-demos/seoul-metro-logs/data/seoul-metro-2018.logs"
    codec => "json"
    start_position => "beginning"
    sincedb_path => "/dev/null"
  }
}

filter {
  mutate {
    remove_field => ["host","path","@version"]
  }
}

output {
  stdout { }
}

• Logstash로 log파일 elasticsearch에 전송하기 위한 설정 변경

$ cd elastic-demos/seoul-metro-logs/config
$ vi seoul-metro-logs.conf

## 위에서 생성한 log 데이터 위치 정확히 기입
input {
  file {
    path => "/root/elastic-demos/seoul-metro-logs/data/seoul-metro-2018.logs"
    codec => "json"
    start_position => "beginning"
    sincedb_path => "/dev/null"
  }
}

filter {
  mutate {
    remove_field => ["host","path","@version"]
  }
}

output {
  #stdout { }

  # 환경변수 설정:
  # $LS_HOME/config/startup.options 또는
  # $LS_HOME/bin/logstash-keystore

  elasticsearch {
    hosts => ["localhost:9200"]
    index => "seoul-metro-logs-2018"
  }
}

• 전송

$ /usr/share/logstash/bin/logstash -f /root/elastic-demos/seoul-metro-logs/config/seoul-metro-logs.conf

## 실행 결과
Using JAVA_HOME defined java: /usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
WARNING, using JAVA_HOME while Logstash distribution comes with a bundled JDK
WARNING: Could not find logstash.yml which is typically located in $LS_HOME/config or /etc/logstash. You can specify the path using --path.settings. Continuing using the defaults
Could not find log4j2 configuration at path /usr/share/logstash/config/log4j2.properties. Using default config which logs errors to the console
[INFO ] 2021-07-31 01:06:41.175 [main] runner - Starting Logstash {"logstash.version"=>"7.13.2", "jruby.version"=>"jruby 9.2.16.0 (2.5.7) 2021-03-03 f82228dc32 OpenJDK 64-Bit Server VM 25.292-b10 on 1.8.0_292-8u292-b10-0ubuntu1~18.04-b10 +indy +jit [linux-x86_64]"}
[WARN ] 2021-07-31 01:06:41.540 [LogStash::Runner] multilocal - Ignoring the 'pipelines.yml' file because modules or command line options are specified
[INFO ] 2021-07-31 01:06:42.695 [Api Webserver] agent - Successfully started Logstash API endpoint {:port=>9601}
[INFO ] 2021-07-31 01:06:43.398 [Converge PipelineAction::Create<main>] Reflections - Reflections took 43 ms to scan 1 urls, producing 24 keys and 48 values 
[WARN ] 2021-07-31 01:06:44.604 [Converge PipelineAction::Create<main>] elasticsearch - Relying on default value of `pipeline.ecs_compatibility`, which may change in a future major release of Logstash. To avoid unexpected changes when upgrading Logstash, please explicitly declare your desired ECS Compatibility mode.
[INFO ] 2021-07-31 01:06:44.696 [[main]-pipeline-manager] elasticsearch - New Elasticsearch output {:class=>"LogStash::Outputs::ElasticSearch", :hosts=>["//localhost:9200"]}
[INFO ] 2021-07-31 01:06:45.180 [[main]-pipeline-manager] elasticsearch - Elasticsearch pool URLs updated {:changes=>{:removed=>[], :added=>[http://localhost:9200/]}}
[WARN ] 2021-07-31 01:06:45.366 [[main]-pipeline-manager] elasticsearch - Restored connection to ES instance {:url=>"http://localhost:9200/"}
[INFO ] 2021-07-31 01:06:45.563 [[main]-pipeline-manager] elasticsearch - Elasticsearch version determined (7.13.2) {:es_version=>7}
[WARN ] 2021-07-31 01:06:45.565 [[main]-pipeline-manager] elasticsearch - Detected a 6.x and above cluster: the `type` event field won't be used to determine the document _type {:es_version=>7}
[INFO ] 2021-07-31 01:06:45.784 [Ruby-0-Thread-10: :1] elasticsearch - Using a default mapping template {:es_version=>7, :ecs_compatibility=>:disabled}
[INFO ] 2021-07-31 01:06:45.859 [[main]-pipeline-manager] javapipeline - Starting pipeline {:pipeline_id=>"main", "pipeline.workers"=>8, "pipeline.batch.size"=>125, "pipeline.batch.delay"=>50, "pipeline.max_inflight"=>1000, "pipeline.sources"=>["/root/elastic-demos/seoul-metro-logs/config/seoul-metro-logs.conf"], :thread=>"#<Thread:0x52f14142 run>"}
[INFO ] 2021-07-31 01:06:46.981 [[main]-pipeline-manager] javapipeline - Pipeline Java execution initialization time {"seconds"=>1.12}
[INFO ] 2021-07-31 01:06:47.296 [[main]-pipeline-manager] javapipeline - Pipeline started {"pipeline.id"=>"main"}
[INFO ] 2021-07-31 01:06:47.392 [Agent thread] agent - Pipelines running {:count=>1, :running_pipelines=>[:main], :non_running_pipelines=>[]}
[INFO ] 2021-07-31 01:06:47.488 [[main]<file] observingtail - START, creating Discoverer, Watch with file and sincedb collections

kibana에서 데이터 확인하고 전체 데이터 전송하기 위해 ctrl + c 로 전송 끊어줌

 

• Kibana에서 데이터 확인

명령어 한번 씩 쳐보면서 데이터 확인

• Remapping

1) 깔끔하게 보이기 위해

2) 인데스를 최적화 하기 위해

→ text 타입으로 저장하면, 저장 인덱스만 늘어나기 때문에 용량 차지 많고, 성능 떨어짐

• mapping 전, elastic search에 nori-tokenizer 사용

→ "홍대입구"라고 치면 데이터가 출력되는데 "홍대"라고 치면 데이터가 출력되지 않음

→ 이러한 문제를 보안하기 위해 nori-tokenizer 사용

• nori-tokenizer 설치 전, elastic search 설정 변경

##elasticsearch.yml에서 discovery설정 바꿔주어야 함

$ cd /etc/elasticsearch
$ vi elasticsearch.yml

# --------------------------------- Discovery ----------------------------------
#
# Pass an initial list of hosts to perform discovery when this node is started:
# The default list of hosts is ["127.0.0.1", "[::1]"]
#
discovery.seed_hosts: ["127.0.0.1", "[::1]"]

#wget으로 엘라스틱 서치 설치했을 때 default 경로
$ cd /usr/share/elasticsearch/bin
$ ./elasticsearch-plugin install analysis-nori

warning: usage of JAVA_HOME is deprecated, use ES_JAVA_HOME
Future versions of Elasticsearch will require Java 11; your Java version from [/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/jre] does not meet this requirement. Consider switching to a distribution of Elasticsearch with a bundled JDK. If you are already using a distribution with a bundled JDK, ensure the JAVA_HOME environment variable is not set.
-> Installing analysis-nori
-> Downloading analysis-nori from elastic
[=================================================] 100%   
-> Installed analysis-nori
-> Please restart Elasticsearch to activate any plugins installed

#서비스 재시작
$ sudo systemctl restart elasticsearch.service

• Mapping & Template 생성

→ 단, search시에는 standard 사용

 

→ 복합어를 붙여서 검색하기 위해 shingle 사용

PUT _template/seoul-metro
{
  "order": 5,
  "index_patterns": [
    "seoul-metro-logs*"
  ],
  "settings": {
    "number_of_shards": 2,
    "analysis": {
       "analyzer": {
        "nori": {
          "tokenizer": "nori_t_discard",
          "filter": "my_shingle"
        }
      },
      "tokenizer": {
        "nori_t_discard": {
          "type": "nori_tokenizer",
          "decompound_mode": "discard"
        }
      },
      "filter": {
        "my_shingle": {
          "type": "shingle",
          "token_separator": "",
          "max_shingle_size": 3
        }
      }
    }
  }, 
  "mappings" : {
      "properties" : {
        "@timestamp" : {
          "type" : "date"
        },
        "code" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "line_num" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "line_num_en" : {
          "type" : "keyword"
        },
        "location" : {
          "type": "geo_point"
        },
        "people" : {
          "properties" : {
            "in" : {
              "type" : "integer"
            },
            "out" : {
              "type" : "integer"
            },
            "total" : {
              "type" : "integer"
            }
          }
        },
        "station" : {
          "properties" : {
            "ch" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "chc" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "en" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "jp" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "kr" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "nori" : {
                  "type" : "text",
                  "analyzer" : "nori",
                  "search_analyzer" : "standard"
                },
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            },
            "name" : {
              "type" : "text",
              "fields" : {
                "nori" : {
                  "type" : "text",
                  "analyzer" : "nori",
                  "search_analyzer" : "standard"
                },
                "keyword" : {
                  "type" : "keyword",
                  "ignore_above" : 256
                }
              }
            }
          }
        }
      }
    }  
}

• reindex

?wait_for_completion=false 를 붙여주지 않으면 timeout 오류 발생

→ Reindex API 호출은 기본적으로 백그라운드 재색인 작업이 완료되기를 기다리지만, Kibana에서 이것을 호출하는 경우 Kibana는 30s표시 에서 요청을 중단하기 때문

POST _reindex?wait_for_completion=false
{
  "source": {
    "index": "seoul-metro-logs-2018"
  },
  "dest": {
    "index": "seoul-metro-logs-temp"
  }
}

처리과정 확인

GET _tasks?actions=*reindex&detailed

 

• 토크나이저 적용 확인

GET seoul-metro-logs-temp/_search
{
  "query": {
    "match": {
      "station.name.nori": "홍대"
    }
  }
}

• 데이터 전송 확인

GET seoul-metro-logs*/_count