Elasticsearch 核心技术与实战 
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课程目录
已完结/共 100 讲
第一章：概述 (4讲)
时长 04:31
时长 06:36
时长 09:41
时长 11:10
第二章：安装上手 (4讲)
时长 08:23
时长 04:54
时长 03:59
第三章：Elasticsearch入门 (15讲)
时长 10:16
时长 16:28
时长 13:03
时长 06:16
时长 12:28
时长 07:29
时长 11:03
时长 05:29
时长 10:40
时长 07:54
时长 13:35
时长 10:18
时长 08:56
时长 12:15
第四章：深入搜索 (13讲)
时长 07:14
时长 05:14
时长 08:50
时长 10:44
时长 07:24
时长 09:51
时长 12:35
时长 09:33
时长 04:30
时长 07:54
时长 05:14
时长 06:59
时长 06:35
第五章：分布式特性及分布式搜索的机制 (8讲)
时长 12:24
时长 05:50
时长 04:22
时长 07:02
时长 06:02
时长 05:21
时长 05:16
第六章：深入聚合分析 (4讲)
时长 19:46
时长 09:09
时长 10:26
时长 12:27
第七章：数据建模 (7讲)
时长 09:13
时长 09:54
时长 09:05
时长 14:56
时长 12:27
时长 15:05
第八章：保护你的数据 (3讲)
第九章：水平扩展Elasticsearch集群 (6讲)
时长 05:43
时长 11:59
时长 06:49
时长 12:22
时长 08:14
时长 09:45
第十章：生产环境中的集群运维 (10讲)
时长 11:19
时长 05:12
时长 07:29
时长 11:53
时长 12:45
时长 05:03
时长 09:49
时长 04:11
时长 09:47
时长 09:58
第十一章：索引生命周期管理 (2讲)
时长 20:31
时长 16:32
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)
时长 05:10
时长 06:50
时长 16:05
时长 05:52
第十四章：探索X-Pack套件 (6讲)
时长 14:32
时长 14:39
时长 08:23
时长 14:37
时长 07:55
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)
时长 08:49
时长 15:55
时长 07:49
时长 16:58
时长 04:48
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
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全部留言(21)
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hellochenpro
阮老师，你好。
我在用 "aggs" 做聚合查询的实验时，发现，在第一行如果用 "size": 20 ,这样聚合查询会不成功，返回了类似 match_all 的查询结果。如果用 "size": 0 ,则聚合查询的结果正常。
请问，对于“size”：0 和 20，这两个值的差别是什么？
作者回复: 做聚合分析，应该讲size 设置为0，否则会返回查询结果。写20，aggs的相关结果会出现在比较后面而已。
2019-07-11
2
11
BigBang!
ES中的查询以及聚合，可以跨index吗？如果可以，这部分有讲解吗？
作者回复: 可以啊，跨index只需要在index中写上index名字，用逗号间隔，或者用通配符 例如 post index1,index2,logs*/_search 代表搜索index1 index2和全部log开头的索引
2019-08-08
2
3
Geek_5b11b8
聚合结果，有些是不准确的，老师也可以介绍一下
作者回复: 后续有章节讲解
2019-07-14
6
2
robincoin
elasticsearch可以用作时序数据库么，时序聚合分析效率如何？
作者回复: 可以。例如grafana就可以运行在es之上。es自己也有timelion，就是用来分析时序数据的
2019-07-10
2
Geek_623273
阮老师，es里metric 时在多大数据量下会出现性能瓶颈？
作者回复: 这个问题很难回答，和你的数据模型，具体的查询，集群的索引设计，硬件配置和参数设定息息相关。所以还是建议进行相关的性能测试
2020-05-05
1
SuperSnow
阮老师，您好！看了其他人的留言，我有一个问题，关于ES可以当成时序数据库。
es更重要的点是获取数据，然后搜索和分析数据吧。如果当成类似hbase之类的数据库是不是有点失去重点的感觉，虽然es可以当成这种类型的库存在。
因为前两天看了一篇文章，关于陶建辉将他写的用于物联网的TDengine的大数据平台开源了，号称比hadoop快10倍。当时我问了一个问题，就是他的这个平台与ES的区别，当时他说：我们处理的是结构化的日志数据，比如物联网、车联网的各种传感器、机器产生的数据，ES主要做文本数据的搜索和处理。
那我的问题是：
1）ES除了可以存储非结构数据，也可以存储结构性数据，是否可以将ES当成大数据库来用呢？
2）由于ES在处理数据的效率比hadoop快，这只是get的效率。那write的场景，用es来落地是否合适？还是说业务操作的数据还是存储在类似RDBMS，hbase之类的库中，然后与es搞同步，目的主要是用es的搜索与处理的这些闪光功能点呢？
作者回复: 日志处理属于es的常用case。用来做日志类数据，完全可以把es当作数据库使用，本身他就支持水平扩展。 对于一些交易信息，对于数据的trasaction要求比较高，同时数据的update操作又很多（日志型的数据其实update很少的），这时就考虑用数据库做同步。作为同步。
2019-07-16
2
zj
flight_dest这个表示什么含义
作者回复: 航班的目的地
2019-07-16
3
南山
期待kibana是如何与这些聚合信息相结合的，另外编程语言提供的API有没有只关注结果数据的功能呢？
作者回复: 不知道你说的只关注结果数据的功能是什么意思。 JAVA有high level的client
2019-07-10
2
茗
GET movies/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"years": {
"terms":{
"field":"year"
}
}
}
}
老师，您好，我用上边的查询方式查之前的movies index，发现数据不是很全，没有1995年的，实际数据是有1995年的，这个是怎么回事呢？
2019-07-14
2
1
文野
我觉得没有必要把语句都预先写好，你想着是别人自己部署一个环境试试，这无疑增加学习成本，降低学习效率
2022-08-07
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