Yandex Cloud
  • Сервисы
  • Решения
  • Почему Yandex Cloud
  • Сообщество
  • Тарифы
  • Документация
  • Связаться с нами
Подключиться
Language / Region
Проект Яндекса
© 2023 ООО «Яндекс.Облако»
Практические руководства
  • Веб-сервис
    • Все руководства
    • Статический сайт в Object Storage
    • Сайт на LAMP- или LEMP-стеке
    • Отказоустойчивый сайт с балансировкой нагрузки с помощью Network Load Balancer
    • Отказоустойчивый сайт с балансировкой нагрузки с помощью Application Load Balancer
    • Сайт на базе Joomla с БД PostgreSQL
    • Создание сайта на WordPress
    • Сайт на WordPress с БД MySQL
    • Перенос WordPress сайта с хостинга в Yandex Cloud
    • Сайт на базе 1С-Битрикс
    • Организация виртуального хостинга
    • Создание балансировщика с защитой от DDoS
    • Публикация обновлений для игр с помощью Cloud CDN
    • Интеграция L7-балансировщика с Cloud CDN и Object Storage
    • Сине-зеленое и канареечное развертывание версий сервиса
    • Терминирование TLS-соединений
  • Интернет-магазины
    • Все руководства
    • Интернет-магазин на 1С-Битрикс
    • Интернет-магазин на OpenCart
  • Архив данных
    • Все руководства
    • Однонодовый файловый сервер
    • Настройка SFTP-сервера на Centos 7
    • Резервное копирование в Object Storage через Acronis
    • Резервное копирование в Object Storage с помощью CloudBerry Desktop Backup
    • Резервное копирование в Object Storage через Duplicati
    • Резервное копирование в Object Storage с помощью Bacula
    • Резервное копирование в Object Storage с помощью Veritas Backup Exec
    • Распознавание архива изображений в Vision
  • Тестовая среда
    • Все руководства
    • Тестирование приложений с помощью GitLab
    • Создание тестовых ВМ через GitLab CI
    • Высокопроизводительные вычисления на прерываемых ВМ
    • Эмуляция множества IoT-устройств
    • Нагрузочное тестирование gRPC-сервиса
    • Развертывание и нагрузочное тестирование gRPC-сервиса с масштабированием
    • HTTPS-тест с постоянной нагрузкой с помощью Phantom
    • HTTPS-тест со ступенчатой нагрузкой с помощью Pandora
    • Нагрузочное тестирование с нескольких агентов
  • Управление инфраструктурой
    • Все руководства
    • Начало работы с Terraform
    • Загрузка состояний Terraform в Object Storage
    • Начало работы с Packer
    • Сборка образа ВМ с набором инфраструктурных инструментов с помощью Packer
    • Автоматизация сборки образов с помощью Jenkins и Packer
    • Непрерывное развертывание контейнеризованных приложений с помощью GitLab
    • Создание кластера Linux-серверов «1С:Предприятия» с кластером Managed Service for PostgreSQL
    • Миграция в Yandex Cloud с помощью Hystax Acura
    • Защита от сбоев с помощью Hystax Acura
    • Настройка синхронизации часов с помощью NTP
    • Работа с группой ВМ с автомасштабированием
    • Масштабирование группы ВМ по расписанию
    • Автомасштабирование группы ВМ для обработки сообщений из очереди Message Queue
    • Обновление группы ВМ под нагрузкой
    • Передача логов с ВМ в Cloud Logging
    • Резервное копирование ВМ с помощью Hystax Acura Backup
    • Настройка отказоустойчивой архитектуры в Yandex Cloud
    • Создание SAP-программы в Yandex Cloud
    • Настройка локального кеширующего DNS-резолвера
    • Миграция DNS-зон из Яндекс 360 в Cloud DNS
    • Интеграция Cloud DNS и корпоративного сервиса DNS
    • Создание веб-хука резолвера ACME для ответов на DNS01-проверки
    • Запись логов балансировщика в PostgreSQL
    • Создание триггера для бюджетов, который вызывает функцию для остановки ВМ
  • Построение Data Platform
    • Все руководства
    • Миграция БД из стороннего кластера Apache Kafka® в Managed Service for Apache Kafka®
    • Поставка данных из Managed Service for MySQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for PostgreSQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for Apache Kafka® в Managed Service for ClickHouse с помощью Data Transfer
    • Перенос данных между кластерами Managed Service for Apache Kafka® с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for Apache Kafka® в Managed Service for YDB с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for MySQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Debezium
    • Поставка данных из Managed Service for PostgreSQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Debezium
    • Настройка Kafka Connect для работы с кластером Managed Service for Apache Kafka®
    • Управление схемами данных в Managed Service for Apache Kafka®
    • Использование Managed Schema Registry с Managed Service for Apache Kafka®
    • Использование Confluent Schema Registry с Managed Service for Apache Kafka®
    • Миграция базы данных из MySQL в ClickHouse с помощью Data Transfer
    • Асинхронная репликация данных из PostgreSQL в ClickHouse
    • Обмен данными между Managed Service for ClickHouse и Data Proc
    • Настройка Managed Service for ClickHouse для Graphite
    • Получение данных из Managed Service for Apache Kafka® в Managed Service for ClickHouse
    • Поставка данных из Managed Service for Apache Kafka® в Managed Service for ClickHouse с помощью Data Transfer
    • Получение данных из RabbitMQ в Managed Service for ClickHouse
    • Сохранение потока данных Data Streams в Managed Service for ClickHouse
    • Использование гибридного хранилища в Managed Service for ClickHouse
    • Шардирование таблиц Managed Service for ClickHouse
    • Настройка Cloud DNS для доступа к кластерам управляемых баз данных из других облачных сетей
    • Настройка Cloud DNS для доступа к кластеру Managed Service for ClickHouse из других облачных сетей
    • Обмен данными между Managed Service for ClickHouse и Data Proc
    • Импорт данных из Managed Service for MySQL в Data Proc с помощью Sqoop
    • Импорт данных из Managed Service for PostgreSQL в Data Proc с помощью Sqoop
    • Использование скриптов инициализации для настройки GeeseFS в Data Proc
    • Миграция данных из стороннего кластера Elasticsearch в Managed Service for Elasticsearch с помощью Reindex API
    • Миграция коллекций из стороннего кластера MongoDB в Managed Service for MongoDB
    • Миграция данных в Managed Service for MongoDB
    • Шардирование коллекций MongoDB
    • Анализ производительности и оптимизация MongoDB
    • Миграция БД из стороннего кластера MySQL в кластер Managed Service for MySQL
    • Анализ производительности и оптимизация Managed Service for MySQL
    • Синхронизация данных из стороннего кластера MySQL в Managed Service for MySQL с помощью Data Transfer
    • Миграция БД из Managed Service for MySQL в сторонний кластер MySQL
    • Миграция БД из Managed Service for MySQL в Object Storage с помощью Data Transfer
    • Импорт данных из Managed Service for MySQL в Data Proc с помощью Sqoop
    • Поставка данных из Managed Service for MySQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for MySQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Debezium
    • Миграция БД из Managed Service for MySQL в Managed Service for YDB с помощью Data Transfer
    • Создание кластера PostgreSQL для «1С:Предприятия»
    • Анализ производительности и оптимизация Managed Service for PostgreSQL
    • Миграция БД из Managed Service for PostgreSQL
    • Миграция БД из стороннего кластера PostgreSQL в Managed Service for PostgreSQL
    • Асинхронная репликация данных из PostgreSQL в ClickHouse
    • Поставка данных из Managed Service for PostgreSQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Data Transfer
    • Поставка данных из Managed Service for PostgreSQL в Managed Service for Apache Kafka® с помощью Debezium
    • Импорт данных из Managed Service for PostgreSQL в Data Proc с помощью Sqoop
    • Поставка данных из Managed Service for PostgreSQL в Managed Service for YDB с помощью Data Transfer
    • Миграция БД из Managed Service for PostgreSQL в Object Storage
    • Миграция БД из Greenplum® в ClickHouse
    • Миграция БД из Greenplum® в PostgreSQL
    • Миграция БД из стороннего кластера Redis в Managed Service for Redis
    • Использование кластера Managed Service for Redis в качестве хранилища сессий PHP
  • Продукты Microsoft в Yandex Cloud
    • Все руководства
    • Развертывание Active Directory
    • Развертывание Microsoft Exchange
    • Развертывание Remote Desktop Services
    • Развертывание группы доступности Always On с внутренним сетевым балансировщиком
    • Развертывание Remote Desktop Gateway
  • Сетевая инфраструктура
    • Все руководства
    • Архитектура и защита базового интернет-сервиса
    • Настройки DHCP для работы с корпоративным DNS-сервером
    • Маршрутизация с помощью NAT-инстанса
    • Создание туннеля IPSec VPN
    • Установка виртуального роутера Cisco CSR 1000v
    • Установка виртуального роутера Mikrotik CHR
    • Соединение с облачной сетью при помощи OpenVPN
    • Создание и настройка шлюза UserGate в режиме прокси-сервера
    • Создание и настройка шлюза UserGate в режиме межсетевого экрана
    • Настройка сети для Data Proc
  • Визуализация и анализ данных
    • Все руководства
    • Визуализация данных из файла
    • Создание и публикация диаграммы с картой Москвы из CSV-файла
    • Анализ продаж сети магазинов из БД ClickHouse
    • Анализ открытых данных ДТП на дорогах России
    • Анализ продаж и локаций пиццерий на данных из БД ClickHouse и Cloud Marketplace
    • Веб-аналитика с подключением к Яндекс Метрике
    • Веб-аналитика с расчетом воронок и когорт на данных Яндекс Метрики
    • Аналитика мобильного приложения на данных AppMetrica
    • Анализ статистики подкастов Яндекс Музыки (для авторов подкастов)
    • Визуализация данных с помощью QL-чарта
    • Анализ customer journey мобильного приложения на данных AppMetrica
    • Анализ логов Object Storage при помощи DataLens
  • Интернет вещей
    • Руководства по работе с интернетом вещей
    • Мониторинг состояния географически распределенных устройств
    • Мониторинг показаний датчиков и уведомления о событиях
  • Бессерверные технологии
    • Сокращатель ссылок
    • Ввод данных в системы хранения
    • Хранение журналов работы приложения
    • Развертывание веб-приложения с использованием Java Servlet API
    • Разработка Slack-бота
    • Разработка Telegram-бота
    • Разработка пользовательской интеграции в API Gateway
    • Разработка CRUD API для сервиса фильмов
    • Разработка навыка Алисы и сайта с авторизацией
  1. Визуализация и анализ данных
  2. Создание и публикация диаграммы с картой Москвы из CSV-файла

Создание и публикация диаграммы с картой Москвы из CSV-файла

Статья создана
Yandex Cloud
  • Перед началом работы
  • Шаг 1. Создайте подключение и датасет
  • Шаг 2. Создайте датасет
  • Шаг 3. Создайте чарт с картой районов Москвы
  • Шаг 4. Опубликуйте чарт в DataLens Public

С помощью DataLens вы можете предоставлять публичный доступ к созданным чартам и дашбордам.

Важно

Перед публикацией собственных данных убедитесь, что данные на чартах и дашбордах не являются персональными данными или коммерческой тайной. Доступ к опубликованным данным не ограничен.

В этом сценарии с помощью DataLens будут визуализированы показатели населения на карте районов Москвы и опубликованы в DataLens Public.

В качестве исходных данных будет использоваться файл Moscow Population 2018.csv с информацией о населении и площади Москвы на 2018 год. Источник — Список районов и поселений Москвы.

Для визуализации и исследования данных подготовьте DataLens к работе, затем выполните следующие шаги:

  1. Создайте подключение.
  2. Создайте датасет.
  3. Создайте чарт с картой районов Москвы.
  4. Опубликуйте чарт в DataLens Public.

Перед началом работы

Чтобы начать работать с DataLens:

Новый пользователь
Уже использую Yandex Cloud
  1. Войдите в ваш аккаунт на Яндексе. Если у вас еще нет аккаунта, создайте его.
  2. Откройте главную страницу DataLens.
  3. Нажмите Открыть DataLens.
  4. Нажмите Войти.
  1. Войдите в ваш аккаунт на Яндексе.

  2. Откройте главную страницу DataLens.

  3. Нажмите Открыть DataLens.

  4. Выберите один из вариантов:

    • Если у вас уже есть организация, выберите ее в выпадающем меню на вкладке Организации и нажмите Открыть DataLens.

      Примечание

      Для активации экземпляра DataLens пользователю нужна роль admin или owner. Подробнее про роли см. в разделе Назначение прав доступа в Organization.

    • Если у вас есть облако, но нет организации, нажмите Добавить новый DataLens. В открывшемся окне введите название и описание организации и нажмите Создать организацию и DataLens. Подробнее о работе с организациями см. в разделе Начало работы с организациями.

Если у вас возник технический вопрос по работе сервиса, обратитесь в службу поддержки Yandex Cloud. Чтобы спросить совета, обсудить решение вашей задачи или лучшие практики работы сервиса, напишите в чат DataLens в Telegram.

Шаг 1. Создайте подключение и датасет

Создайте датасет на основе подключения типа File.

  1. Перейдите в интерфейс DataLens.

  2. Нажмите кнопку Создать подключение.

    image

  3. Выберите тип подключения File.

    image

  4. Нажмите кнопку Загрузить файлы, затем выберите необходимый файл. В данном примере Moscow Population 2018.csv (ссылка на скачивание). Загрузка может занять до нескольких минут, в зависимости от скорости подключения к интернету.

    image

    После успешной загрузки вы увидите превью данных файла. Для просмотра используйте полосы прокрутки справа и внизу.

    image

  5. В правом верхнем углу нажмите кнопку Создать подключение.

  6. Введите имя подключения Moscow Population 2018 и нажмите кнопку Создать.

Подключение к файлу создано. Данные представлены в том же виде, что и в файле. Для дальнейшей работы с ними нужно создать датасет.

  1. Нажмите кнопку Создать датасет.

    image

Шаг 2. Создайте датасет

  1. Если рабочая область пустая, то перетащите таблицу Moscow Population 2018.csv из панели выбора на рабочую область.

    image

  2. Перейдите на вкладку Поля.

    image

  3. Для полей Площадь, Население и Площадь жилфонда укажите тип агрегации Сумма.

    image

    Поля с определенными функциями агрегации становятся показателями и меняют свой цвет на голубой.

    image

  4. Для поля Координаты района измените тип данных на Геополигон.

    image

  5. В правом верхнем углу нажмите кнопку Сохранить.

    image

  6. В открывшемся окне введите имя датасета Население Москвы и нажмите кнопку Создать.

  7. После сохранения датасета нажмите Создать чарт.

    image

Шаг 3. Создайте чарт с картой районов Москвы

  1. Выберите тип визуализации Карта.

    image

  2. Выберите тип слоя Полигоны (Геополигоны).

    image

  3. Добавьте на карту полигоны районов. Для этого из раздела Измерения перетащите поле Координаты в секцию Полигоны (Геополигоны).

    image

  4. Измените цвета районов относительно показателя населения. Для этого из раздела Показатели перетащите поле Население в секцию Цвета.

    image

  5. В правом верхнем углу нажмите кнопку Сохранить.

    image

  6. В открывшемся окне введите название чарта Карта населения Москвы по районам и нажмите кнопку Сохранить.

Шаг 4. Опубликуйте чарт в DataLens Public

  1. Нажмите значок и в открывшемся списке выберите Публичный доступ.

    image

  2. В открывшемся окне Настройка публичного доступа включите Доступ по ссылке.

    image

  3. Подтвердите публикацию чарта и связанных с ним данных.

  4. Скопируйте уникальный URL чарта. Нажмите Применить.

    image

  5. Откройте новую вкладку в браузере и перейдите по скопированной ссылке.

    image

Этой ссылкой можно поделиться с коллегами, партнерами или друзьями. DataLens Public не требует авторизации и аутентификации при переходе по ссылке чарта.

Попробуйте еще:

  • Построить столбчатую диаграмму по районам и населению.
  • Создать дашборд с картой, столбчатой диаграммой и селекторами.
  • Опубликовать дашборд.

Была ли статья полезна?

Language / Region
Проект Яндекса
© 2023 ООО «Яндекс.Облако»
В этой статье:
  • Перед началом работы
  • Шаг 1. Создайте подключение и датасет
  • Шаг 2. Создайте датасет
  • Шаг 3. Создайте чарт с картой районов Москвы
  • Шаг 4. Опубликуйте чарт в DataLens Public