Elasticsearch核心技术与实战

Elasticsearch核心技术与实战 / 快速构建分布式搜索和分析引擎

阮一鸣 eBay Pronto平台技术负责人

  • 课程介绍

  1. 06 | Kibana的安装与界面快速浏览

  2. 07 | 在Docker容器中运行Elasticsearch Kibana和Cerebro

  3. 08 | Logstash安装与导入数据

  4. 09 | 基本概念：索引、文档和REST API

  5. 10 | 基本概念：节点、集群、分片及副本

  6. 11 | 文档的基本CRUD与批量操作

  7. 12 | 倒排索引介绍

  8. 13 | 通过Analyzer进行分词

  9. 14 | Search API概览

  10. 15 | URI Search详解

  11. 16 | Request Body与Query DSL简介

  12. 17 | Query String&Simple Query String查询

  13. 18 | Dynamic Mapping和常见字段类型

  14. 19 | 显式Mapping设置与常见参数介绍

  15. 20 | 多字段特性及Mapping中配置自定义Analyzer

  16. 21 | Index Template和Dynamic Template

  17. 22 | Elasticsearch聚合分析简介

  18. 23 | 第一部分总结

  19. 24 | 基于词项和基于全文的搜索

  20. 25 | 结构化搜索

  21. 26 | 搜索的相关性算分

  22. 27 | Query&Filtering与多字符串多字段查询

  23. 28 | 单字符串多字段查询：Dis Max Query

  24. 29 | 单字符串多字段查询：Multi Match

  25. 30 | 多语言及中文分词与检索

  26. 31 | Space Jam，一次全文搜索的实例

  27. 32 | 使用Search Template和Index Alias查询

  28. 33 | 综合排序：Function Score Query优化算分

  29. 34 | Term&Phrase Suggester

  30. 35 | 自动补全与基于上下文的提示

  31. 36 | 配置跨集群搜索

  32. 37 | 集群分布式模型及选主与脑裂问题

  33. 38 | 分片与集群的故障转移

  34. 39 | 文档分布式存储

  35. 40 | 分片及其生命周期

  36. 41 | 剖析分布式查询及相关性算分

  37. 42 | 排序及Doc Values&Fielddata

  38. 43 | 分页与遍历：From, Size, Search After & Scroll API

  39. 44 | 处理并发读写操作

  40. 45 | Bucket & Metric聚合分析及嵌套聚合

  41. 46 | Pipeline聚合分析

  42. 47 | 作用范围与排序

  43. 48 | 聚合分析的原理及精准度问题

  44. 49 | 对象及Nested对象

  45. 50 | 文档的父子关系

  46. 51 | Update By Query & Reindex API

  47. 52 | Ingest Pipeline & Painless Script

  48. 53 | Elasticsearch数据建模实例

  49. 54 | Elasticsearch数据建模最佳实践

  50. 55 | 第二部分总结回顾

  51. 56 | 集群身份认证与用户鉴权

  52. 57 | 集群内部安全通信

  53. 58 | 集群与外部间的安全通信

  54. 59 | 常见的集群部署方式

  55. 60 | Hot & Warm架构与Shard Filtering

  56. 61 | 分片设计及管理

  57. 62 | 如何对集群进行容量规划

  58. 63 | 在私有云上管理Elasticsearch集群的一些方法

  59. 64 | 在公有云上管理与部署Elasticsearch集群

  60. 65 | 生产环境常用配置与上线清单

  61. 66 | 监控Elasticsearch集群

  62. 67 | 诊断集群的潜在问题

  63. 68 | 解决集群Yellow与Red的问题

  64. 69 | 提升集群写性能

  65. 70 | 提升集群读性能

  66. 71 | 集群压力测试

  67. 72 | 段合并优化及注意事项

  68. 73 | 缓存及使用Breaker限制内存使用

  69. 74 | 一些运维的相关建议

  70. 75 | 使用Shrink与Rollover API有效管理时间序列索引

  71. 76 | 索引全生命周期管理及工具介绍

  72. 77 | Logstash入门及架构介绍

  73. 78 | 利用JDBC插件导入数据到Elasticsearch

  74. 79 | Beats介绍

  75. 80 | 使用Index Pattern配置数据

  76. 81 | 使用Kibana Discover探索数据

  77. 82 | 基本可视化组件介绍

  78. 83 | 构建Dashboard

  79. 84 | 用Monitoring和Alerting监控Elasticsearch集群

  80. 85 | 用APM进行程序性能监控

  81. 86 | 用机器学习实现时序数据的异常检测（上）

  82. 87 | 用机器学习实现时序数据的异常检测（下）

  83. 88 | 用ELK进行日志管理

  84. 89 | 用Canvas做数据演示

  85. 90 | 项目需求分析及架构设计

  86. 91 | 将电影数据导入Elasticsearch

  87. 92 | 搭建你的电影搜索服务

  88. 93 | 需求分析及架构设计

  89. 94 | 数据Extract & Enrichment

  90. 95 | 构建Insights Dashboard

  91. 96 | Elastic认证介绍

  92. 97 | 考点梳理

  93. 98 | 集群数据备份

  94. 99 | 基于Java和Elasticseach构建应用

  95. 100 | 结课测试&结束语

课程介绍

618 狂欢 | 课程专属口令 你将获得 掌握 Elasticsearch 核心技能； 熟练进行生产环境中的部署与优化； 灵活运用 ELK 进行搜索与大数据分析； 具备通过 Elastic 官方认证的能力。 讲师介绍...

618 狂欢 | 课程专属口令


你将获得

  1. 掌握 Elasticsearch 核心技能；
  2. 熟练进行生产环境中的部署与优化；
  3. 灵活运用 ELK 进行搜索与大数据分析；
  4. 具备通过 Elastic 官方认证的能力。

讲师介绍

毕业于浙江大学电子工程专业，拥有近20年的开发经验，除了在惠普等大型企业的从业经历外，还有丰富的创业经验，包括手机游戏，手机游戏模拟器 WebPod，个性化音乐推荐与分享社区 8box.com 等。


课程介绍

Elasticsearch 是一款非常强大的开源搜索及分析引擎。

在 DB-Engines Ranking 的数据库评测中，Elasticsearch 在 Search Engine 分类中长期位列第一。

除了搜索，结合 Kibana、Logstash和Beats，Elasticsearch 还被广泛运用在大数据近实时分析，包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。

在国内，阿里巴巴、腾讯、滴滴、今日头条、饿了么、360安全、小米、vivo 等诸多知名公司都在使用 Elasticsearch。

这门课将带你全面掌握 Elasticsearch 在生产环境中的核心实战技能。学完后，你可以在工作中快速构建出符合自身业务的分布式搜索和数据分析系统。

  • 由浅入深：从基础概念到进阶用法，再到集群管理和大数据分析，学完即可应用到实际生产环境中；
  • 实战演练：通过两个 Elasticsearch 实战项目，手把手带你进行实战服务搭建，巩固所学知识点；
  • 认证备考：课程内容涵盖 Elastic 认证的全部考点，有助于你顺利通过认证考试。

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