Elasticsearch 核心技术与实战
阮一鸣
eBay Pronto 平台技术负责人
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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
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全部留言(35)

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超威丶
老师,请问一个问题: 如果搜索hello world 第一条数据为:hello1 第二条数据为:hello world 666 这个时候数据展示是第一条还是第二条在最前面?会不会出现第一条数据在最前面,毕竟长度短?

作者回复: 如果你搜索hello,应该是第一条。搜索hello world,应该第二条,因为会对每个搜索的term算分做相加

2019-07-25
5
3
无笔秀才
老师请教一下,如何才能获得一个查询语句中 所用到的字段呢?包括source,filter,agg里的。我是想做一些对使用字段的监控。

作者回复: option 1.你可以打开es的满查询,实现对满的query 实现监控 option 2: 你可以在你的application中去把相应的语句打到log文件中,然后用filebeat导入es实现查询 option 3: 你可以通过开发插件的方式实现 public class SearchRequestActionFilter extends ActionFilter.Simple { 我建议优先考虑 option 1 和 option 2 3

2019-07-16
3
2
吴亮
“的”这个词,在tf*idf中本身就会得分很低,根本就不需要通过停用词去掉。

作者回复: 文档足够多,的的idf应该不会特别高。致于是否加入停用词,作为es得使用者,需要自己做权衡。没有完全的对错之分。

2019-08-16
1
有铭
老师,这个相关性算分,会随着我扫描的文档的范围而改变吗?我最近遇到一个奇怪的现象,我有一个建好的index库,我用不同的时间范围来过滤的时候,得到的搜索结果有极大的不同,比如说,我搜索2019-07-01 到2019-07-10这个时间范围,给定特定的term,搜索特定字段content(分词器都是预先设定的),并按时间反向排序,此时2019-07-10里的结果集,定义为A,此时,我缩短时间范围,改为2019-07-05 到2019-07-10这个时间范围,此时2019-07-10里的结果集,定义为B。从理论上讲,A和B的结果集应该是完全相同的,但是我实际得到的结果差异很大,有的时候,是A和B的结果集完全不同,A有的B没有,有的时候,是A的结果集和B结果集里排序不同。我完全无法理解这是怎么发生的

作者回复: 算分是在filter后结果中进行的,你修改了条件,那就会在不同的文档中进行计算

2019-08-08
1
earthxuan
老师,我觉得可以出一个查官方文档思路的教程,有很多细节查起来都非常慢

作者回复: 细节需要自己看。整体不知道如何定位,可以看一下脑图和学习路径。 在考试认证环节,我会讲一下文档的大题结构分布,现在我去讲这个,很多概念大家不知道,可能会听的比较晕,反而生成更加多的问题。

2019-07-16
1
故事、自己写
老师请问下汉字模糊查询类似like该怎么用?用了match,query_string等,一个汉字正常,多个汉字就查不出来了。

作者回复: 中文建议安装中文的分词插件,有专门的一节介绍的。需要自己对字库进行维护

2019-12-22
2
黄文韬
老师,我想问一下,是不是所有的查询默认都是会算分的?只有constant_score就不会算分??感谢,比较困惑

作者回复: filter content的都不算分,例如 bool查询中的filter和must_not子句

2019-07-31
时磊
我每次看老师视频先看评论,就是看完评论,在评论里也get到了好多技能,然后在看视频。效果非常好。向顶级码农致敬,感谢老师

作者回复: 谢谢评论区里很多同学的分享,也为你分享的学习方法点👍

2019-07-26
3
WL
请问一下老师demo中最后一个例子是什么意思,有点没太看懂在查询什么, 麻烦老师解释一下. POST tmdb/_search { "_source": ["title","overview"], "query":{ "more_like_this":{ "fields":[ "title^10","overview" ], "like":[{"_id":"14191"}], "min_term_freq":1, "max_query_terms":12 } } }

作者回复: 这个应该是后面的一个某节课的例子,被我不小心写进去了。你可以暂时忽略,是关于term vector的

2019-07-20
原来只是梦
老师你好,视频中页面切换能否慢一点?经常是刚说了一个知识点,还没来得及看,就切到下一页了。包括demo也是

作者回复: 好的,在后续的课程中,我注意一些

2019-07-17
3
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