Elasticsearch 核心技术与实战
阮一鸣
eBay Pronto 平台技术负责人
66492 人已学习
新⼈⾸单¥68
课程目录
已完结/共 100 讲
第八章:保护你的数据 (3讲)
第十一章:索引生命周期管理 (2讲)
第十二章:用Logstash和Beats构建数据管道 (3讲)
第十三章:用Kibana进行数据可视化分析 (4讲)
实战1:电影搜索服务 (3讲)
实战2:Stackoverflow用户调查问卷分析 (3讲)
备战:Elastic认证 (5讲)
Elasticsearch 核心技术与实战
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01 | 课程介绍
02 | 内容综述及学习建议
03 | Elasticsearch简介及其发展历史
04 | Elastic Stack家族成员及其应用场景
05 | Elasticsearch的安装与简单配置
06 | Kibana的安装与界面快速浏览
07 | 在Docker容器中运行Elasticsearch Kibana和Cerebro
08 | Logstash安装与导入数据
09 | 基本概念:索引、文档和REST API
10 | 基本概念:节点、集群、分片及副本
11 | 文档的基本CRUD与批量操作
12 | 倒排索引介绍
13 | 通过Analyzer进行分词
14 | Search API概览
15 | URI Search详解
16 | Request Body与Query DSL简介
17 | Query String&Simple Query String查询
18 | Dynamic Mapping和常见字段类型
19 | 显式Mapping设置与常见参数介绍
20 | 多字段特性及Mapping中配置自定义Analyzer
21 | Index Template和Dynamic Template
22 | Elasticsearch聚合分析简介
23 | 第一部分总结
24 | 基于词项和基于全文的搜索
25 | 结构化搜索
26 | 搜索的相关性算分
27 | Query&Filtering与多字符串多字段查询
28 | 单字符串多字段查询:Dis Max Query
29 | 单字符串多字段查询:Multi Match
30 | 多语言及中文分词与检索
31 | Space Jam,一次全文搜索的实例
32 | 使用Search Template和Index Alias查询
33 | 综合排序:Function Score Query优化算分
34 | Term&Phrase Suggester
35 | 自动补全与基于上下文的提示
36 | 配置跨集群搜索
37 | 集群分布式模型及选主与脑裂问题
38 | 分片与集群的故障转移
39 | 文档分布式存储
40 | 分片及其生命周期
41 | 剖析分布式查询及相关性算分
42 | 排序及Doc Values&Fielddata
43 | 分页与遍历:From, Size, Search After & Scroll API
44 | 处理并发读写操作
45 | Bucket & Metric聚合分析及嵌套聚合
46 | Pipeline聚合分析
47 | 作用范围与排序
48 | 聚合分析的原理及精准度问题
49 | 对象及Nested对象
50 | 文档的父子关系
51 | Update By Query & Reindex API
52 | Ingest Pipeline & Painless Script
53 | Elasticsearch数据建模实例
54 | Elasticsearch数据建模最佳实践
55 | 第二部分总结回顾
56 | 集群身份认证与用户鉴权
57 | 集群内部安全通信
58 | 集群与外部间的安全通信
59 | 常见的集群部署方式
60 | Hot & Warm架构与Shard Filtering
61 | 分片设计及管理
62 | 如何对集群进行容量规划
63 | 在私有云上管理Elasticsearch集群的一些方法
64 | 在公有云上管理与部署Elasticsearch集群
65 | 生产环境常用配置与上线清单
66 | 监控Elasticsearch集群
67 | 诊断集群的潜在问题
68 | 解决集群Yellow与Red的问题
69 | 提升集群写性能
70 | 提升集群读性能
71 | 集群压力测试
72 | 段合并优化及注意事项
73 | 缓存及使用Breaker限制内存使用
74 | 一些运维的相关建议
75 | 使用Shrink与Rollover API有效管理时间序列索引
76 | 索引全生命周期管理及工具介绍
77 | Logstash入门及架构介绍
78 | 利用JDBC插件导入数据到Elasticsearch
79 | Beats介绍
80 | 使用Index Pattern配置数据
81 | 使用Kibana Discover探索数据
82 | 基本可视化组件介绍
83 | 构建Dashboard
84 | 用Monitoring和Alerting监控Elasticsearch集群
85 | 用APM进行程序性能监控
86 | 用机器学习实现时序数据的异常检测(上)
87 | 用机器学习实现时序数据的异常检测(下)
88 | 用ELK进行日志管理
89 | 用Canvas做数据演示
90 | 项目需求分析及架构设计
91 | 将电影数据导入Elasticsearch
92 | 搭建你的电影搜索服务
93 | 需求分析及架构设计
94 | 数据Extract & Enrichment
95 | 构建Insights Dashboard
96 | Elastic认证介绍
97 | 考点梳理
98 | 集群数据备份
99 | 基于Java和Elasticseach构建应用
100 | 结课测试&结束语
本节摘要

你好,我是阮一鸣,目前在 ebay 从事云计算和大数据方面的研发工作。我所负责的 Pronto 平台,管理了 eBay 内部上百个 Elasticsearch 集群,超过 4000 个数据节点的规模。这些集群在 ebay 的生产环境中,支撑了包括订单搜索,商品推荐,集中化日志管理,风险控制,IT 运维,安全监控等不同领域的服务。

Elasticsearch 能做什么?

Elasticsearch 是一款非常强大的开源搜索及分析引擎。可以帮助你从海量数据中,快速找到相关的信息。例如,当你在 GitHub 上搜索时,Elasticsearch 不仅可以帮你找到相关的代码仓库,还可以帮助你实现代码级的搜索与高亮显示 ;当你在网上购物时,Elasticsearch 可以帮你推荐相关的商品;当你下班打车回家时,Elasticsearch 可以通过定位附近的乘客和司机,帮助平台优化调度。

除了搜索,结合 Kibana、Logstash、Beats,Elastic Stack 还被广泛运用在大数据近实时分析领域,包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。它可以帮助你探索海量结构化、非结构化数据,按需创建可视化报表,对监控数据设置报警阈值。甚至通过使用机器学习技术,自动识别异常状况。

为什么要学习 Elasticsearch?

在 DBRanking 2019 年 5 月的数据库评测中,Elasticsearch 在 Search Engine 分类中名列第一。2019 年 Dice 技术薪资报告显示,今年美国 IT 薪资最高技能排名中,Elasticsearch 技术排名第六。

国内现在也有大量的公司都在使用 Elasticsearch,包括滴滴、今日头条、饿了么、360 安全、小米,vivo 等诸多知名公司。今天,Elasticsearch 在全球的下载量已超过 3.5 亿次。Google、亚马逊,微软和阿里巴巴等云计算巨头也都云平台上提供了 Elasticsearch 的托管服务。

目前有越来越多的人希望学习 Elasticsearch,所以 Elastic 公司也推出了 Elatic 工程师的认证考试。这是一门含金量很高的技术认证。

如果你想增强专业技能,提升薪酬待遇,那你就应当学习 Elasticsearch,去参加 Elastic 的工程师认证 。开发人员、运维工程师、架构师、数据分析师、产品经理,也都值得学习 Elasticsearch。在大数据的时代,掌握近实时的搜索和分析能力,才能掌握核心竞争力,洞见未来。

这门课会讲哪些内容?

在课程中,我会使用最新的 7.1 版本进行教学,帮助你对 Elacticsearch 新特性有更为全面和直观的了解。例如使用机器学习进行异常检测;使用 Canvas 展示你的数据,使用索引的生命周期管理工具对你的索引数据进行优化。

我会带着你从最基本的概念入手,逐步探索更加高级的搜索技术。我们的课程会覆盖 Elastic 认证考试的全部考点。同时,在课程中,我会穿插底层技术原理的细致讲解,帮助你更为系统的了解 Elasticsearch 的工作机制。例如,Query-then-fetch 的机制是如何工作的,它会对搜索的算分产生怎么样的影响。比如,Elasticsearch 的统计结果在什么情况下会不准,如何才可以避免这样情况的发生。数据建模,对于搜索和分析的性能也非常重要,在课程中我们也会分享数据建模相关的最佳实践。

我会给你演示再公有云上部署 Elasticsearch ,讲解在私有云上平台上构建 Elasticsearch 管理平台的一些 Pattern。我还会分享在实际生产环境中积累的运维及性能优化的建议,帮助你在生产环境中更为高效的管理 Elasticsearch 的集群。

在课程的最后,我设计了电影搜索和 Stackoverflow 用户数据分析这样两个实战项目。希望通过具体的项目的实践,帮助你巩固所学的知识点,并运用到实际项目中.

相信学完这门课程,并认真完成课程中的练习与实践后,你一定能顺利通过 Elastic 认证。更为关键的是,我相信,你一定能学以致用,构建出你自己的搜索和数据分析产品。

我是阮一鸣,我在极客时间等你!

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全部留言(86)

  • 最新
  • 精选
业余草
冲老师这发际线,必须的买!

作者回复: 感谢您的支持,感谢发际线^_^

2019-06-24
5
143
罗罗
第一眼看到这个大佬就知道很强

作者回复: 技术面前,人人平等,大家相互学习。而且最近打黑,你这样喊,我怕引起误会^_^

2019-06-24
4
41
jeffery
Elastic考试链接能发出来吗 学完准备报名考试

作者回复: Elasticsearch Certification https://www.elastic.co/cn/training/certification

2019-06-25
2
28
yida
大神,你讲课是读稿子的吧?我看你眼珠没有往上扬,也就是说没有想就讲出来了,O(∩_∩)O哈哈~我是不是狄仁杰?

作者回复: 录制视频没有相关的经验。所以面对镜头比较不自然。看着屏幕是怕漏讲或者讲的时候没有及时间翻页。没有读稿子,毕竟也没时间先去写好稿子

2019-06-26
3
17
lizhaochao
老师 考过认证了吗

作者回复: 我有通过认证

2019-09-19
11
ljf10000
难道这就是聪明绝顶? 我一直有一个疑问:当一个系统进化到足够稳定时,一定会有其它模仿者(一般会用其它语言研发),比如zookeeper==>etcd,为什么es没看到后来者?老师螚分析一下吗?

作者回复: 这是一个好问题。我个人的分析是,es借助资本,通过收购,围绕着elasticsearch,推出了elk。构建起了自己的竞争壁垒。开箱即用的特性,需要大量的研发投入,这导致竞争对手需要花费大量的投入。

2019-06-27
7
珍惜
老师,学这个需要哪些基础知识

作者回复: 会任何一门编程语言,或者一些数据库sql的使用经验。都是可以的。 但是这些都不是必需的

2019-06-25
2
7
林杰😶
很感兴趣,老师可以多介绍下过咨询下关于电商搜索这块吗?

作者回复: 记录下了,看看是否到后面可以考虑结合电商的例子,讲一下相关性和数据建模的问题

2019-06-25
6
练卫明
老师有好的书籍推荐吗

作者回复: Elasticsearch 权威指南,虽然是基于 ES2.x的,但是内容还是非常不错的

2019-06-26
5
机警的Q
老师的发型就感觉很靠谱

作者回复: 这还能算发型么?

2019-08-06
4
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