tp

README.md

@@ -299,14 +299,17 @@ La table finale appelé "tweets" est créé en mergent les 2 tables précédente
 ## Partie 3 : Agrégation de données et visualisation dans Kibana
 Dans cette partie, vous allez d'abord importer le fichier account.json dans kibana. Vous suivez les étape suivante.
 Vous cherchez **Integrations** dans le cosole et puis **Upload a file**.
+![image](https://gitlab.insa-rennes.fr/Anh.Nguyen2/sffs_elasticsearch/-/blob/main/images/import1.png)
 
 Vous ajouter le fichier **account.json**.
+![image](https://gitlab.insa-rennes.fr/Anh.Nguyen2/sffs_elasticsearch/-/blob/main/images/import2.png)
 
-Une fois vous avez finit l'importer, vous cliquez sur le boutton **import**, vous donnez un nom au champs **index name**. Attention, vous utilizerez après ce nom.
+Une fois vous avez finit l'importer, vous cliquez sur le boutton **import** en bas à gauche. Vous donnez un nom au champs **index name**. Attention, vous utilizerez ce nom pour le tp suivant.
+![image](https://gitlab.insa-rennes.fr/Anh.Nguyen2/sffs_elasticsearch/-/blob/main/images/import3.png)
 
 
 #### Q1. Grouper par l'âge de 20 à 30 ans, l'âge de 30 à 40 ans et l'âge plus de 40 ans et calculer l'âge moyenne
-**Note**  On utilise "ranges" aggregation pour grouper par l'âge
+**Note**  On utilise **ranges** aggregation pour grouper par l'âge
 
 #### Q2. Grouper par l'âge de 20 à 30 ans, l'âge de 30 à 40 ans et l'âge plus de 40 ans et calculer le salaire moyenne pour chaque groupe