Elasticsearch核心技术与实战

讲师介绍: eBay Pronto平台技术负责人

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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 | 结束语

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