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README.md

《Elasticsearch 核心技术与实战》

第一部分:初识 Elasticsearch

第 1 章:概述

  1. 课程介绍
  2. 课程综述及学习建议
  3. Elasticsearch 简介及其发展历史
  4. Elastic Stack 家族成员及其应用场景

第 2 章:安装上手

  1. Elasticsearch 的安装与简单配置
  2. Kibana 的安装与界面快速浏览
  3. 在 Docker 容器中运行 Elasticsearch,Kibana 和 Cerebro
  4. Logstash 安装与导入数据

第 3 章:Elasticsearch 入门

  1. 基本概念(1):索引,文档和 REST API
  2. 基本概念(2):节点,集群,分片及副本
  3. 文档的基本 CRUD 与批量操作
  4. 倒排索引入门
  5. 通过分析器进行分词
  6. Search API 概览
  7. URI Search 详解
  8. Request Body 与 Query DSL 简介
  9. Query String & Simple Query String 查询
  10. Dynamic Mapping 和常见字段类型
  11. 显式 Mapping 设置与常见参数介绍
  12. 多字段特性及 Mapping 中配置自定义 Analyzer
  13. Index Template 和 Dynamic Template
  14. Elasticsearch 聚合分析简介
  15. 第一部分总结

第二部分:深入了解 Elasticsearch

第 4 章:深入搜索

  1. 基于词项和基于全文的搜索
  2. 结构化搜索
  3. 搜索的相关性算分
  4. Query & Filtering 与多字符串多字段查询
  5. 单字符串多字段查询:Dis Max Query
  6. 单字符串多字段查询:Multi Match
  7. 多语言及中文分词与检索
  8. Space Jam,一次全文搜索的实例
  9. 使用 Search Template 和 Index Alias 查询
  10. 综合排序:Function Score Query 优化算分
  11. Term & Phrase Suggester
  12. 自动补全与基于上下文的提示
  13. 配置跨集群搜索

第 5 章:分布式特性及分布式搜索的机制

  1. 集群分布式模型及选主与脑裂问题
  2. 分片与集群的故障转移
  3. 文档分布式存储
  4. 分片及其生命周期
  5. 剖析分布式查询及相关性算分
  6. 排序及 Doc Values & Fielddata
  7. 分页与遍历:From, Size, Search After & Scroll API
  8. 处理并发读写操作

第 6 章:深入聚合分析

  1. Bucket & Metric 聚合分析及嵌套聚合
  2. Pipeline 聚合分析
  3. 作用范围与排序
  4. 聚合分析的原理及精准度问题

第 7 章:数据建模

  1. 对象及 Nested 对象
  2. 文档的父子关系
  3. Update By Query & Reindex API
  4. Ingest Pipeline & Painless Script
  5. Elasticsearch 数据建模实例
  6. Elasticsearch 数据建模最佳实践
  7. 第二部分总结回顾

第三部分:管理 Elasticsearch 集群

第 8 章:保护你的数据

  1. 集群身份认证与用户鉴权
  2. 集群内部安全通信
  3. 集群与外部间的安全通信

第 9 章:水平扩展 Elasticsearch 集群

  1. 常见的集群部署方式
  2. Hot & Warm 架构与 Shard Filtering
  3. 如何对集群进行容量规划
  4. 分片设计及管理
  5. 在私有云上管理 Elasticsearch 集群的一些方法
  6. 在公有云上管理与部署 Elasticsearch 集群

第 10 章:生产环境中的集群运维

  1. 生产环境常用配置与上线清单
  2. 监控 Elasticsearch 集群
  3. 诊断集群的潜在问题
  4. 解决集群 Yellow 与 Red 的问题
  5. 提升集群写性能
  6. 提升进群读性能
  7. 集群压力测试
  8. 段合并优化及注意事项
  9. 缓存及使用 Breaker 限制内存使用
  10. 一些运维的相关建议

第 11 章:索引生命周期管理

  1. 使用 Shrink 与 Rollover API 有效管理时间序列索引
  2. 索引全生命周期管理及工具介绍

第四部分:利用 ELK 做大数据分析

第 12 章:用 Logstash 和 Beats 构建数据管道

  1. Logstash 入门及架构介绍
  2. Beats 介绍

第 13 章:用 Kibana 进行数据可视化分析

  1. 使用 Index Pattern 配置数据
  2. 使用 Kibana Discover 探索数据
  3. 基本可视化组件介绍
  4. 构建 Dashboard

第 14 章:探索 X-Pack 套件

  1. 用 Monitoring 和 Alerting 监控 Elasticsearch 集群
  2. 用 APM 进行程序性能监控
  3. 用机器学习实现时序数据的异常检测(上)
  4. 用机器学习实现时序数据的异常检测(下)
  5. 用 ELK 进行日志管理
  6. 用 Canvas 做数据演示

第五部分:应用实战工作坊

实战 1:电影搜索服务

  1. 项目需求分析及架构设计
  2. 将音乐数据导入 Elasticsearch
  3. 搭建你的电影搜索服务
  4. 基于 Java 和 Elasticsearch 构建应用

实战 2:Stackoverflow 用户调查问卷分析

  1. 需求分析及架构设计
  2. 数据 Extract & Enrichment
  3. 构建 Insights Dashboard

备战:Elastic 认证

  1. Elastic 认证介绍
  2. 考点梳理
  3. 集群的数据备份

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  1. ELK 7.x 推荐官网直接下载,如网速低,可使用以下链接 - 百度网盘下载(https://pan.baidu.com/s/1CRT3W4wEESglCBDnslk2AA)
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