1.Elasticsearch 能做什么？

ES安装教程

Elasticsearch 是一款非常强大的开源搜索及分析引擎。

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。

2.为什么要学习 Elasticsearch？

国内现在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。

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。

说白了面试要问，公司要用，想要找到一个好工作必须要学es了。

3.具体场景大分类

引用：https://hackernoon.com/elastic-stack-a-brief-introduction-794bc7ff7d4f

1 – 记录和日志分析

对于任何熟悉 Elasticsearch 的人来说，这应该不足为奇。围绕 Elasticsearch 构建的生态系统使其成为最容易实施和扩展的日志记录解决方案之一。我们平台上的许多用户也没有什么不同，他们利用这一点将日志记录添加到他们的主要用例中，或者纯粹使用我们进行日志记录。从Beats到Logstash，再到 Ingest Nodes，Elasticsearch 为您提供了大量选项，让您可以随时随地抓取数据并将其编入索引。从那里，像Kibana这样的工具让您能够创建丰富的仪表板和分析，而Curator允许您将保留期置于自动驾驶仪上。

2 – 抓取和合并公共数据

与日志数据一样，Elastic Stack 有很多工具可以轻松获取和索引远程数据。此外，与大多数文档存储一样，由于没有严格的模式，Elasticsearch 可以灵活地接收多个不同的数据源，并仍然保持所有数据的可管理性和可搜索性。您可以查看的一个很酷的示例是我们的Twitter 连接器，它允许您设置主题标签以在 Twitter 上观看，然后获取所有带有这些主题标签的推文并在 Kibana 中进行分析。我们在核心 Elastic Stack 组件的基础上构建了该产品，并添加了一些额外的组件来帮助它扩展。

3 – 全文搜索

作为 Elasticsearch 的核心功能的全文搜索在这个列表中名列前茅也就不足为奇了。令人惊讶的部分是它在我们的客户群中的应用，远远超出了传统的企业搜索或电子商务。从欺诈检测/安全到协作等等，我们的用户已经证明 Elasticsearch 的搜索功能强大、灵活，并且包含大量工具来简化搜索；Elasticsearch 有自己的查询 DSL 以及自动完成、“您是不是要找”响应等内置功能。

4 – 事件数据和指标

Elasticsearch 在指标和应用程序事件等时间序列数据上也能很好地运行。这是另一个领域，庞大的 Beats 生态系统让您可以轻松地为常见应用程序获取数据。无论您使用什么技术，Elasticsearch 很有可能拥有开箱即用的组件来获取指标和事件……在极少数情况下它不能，添加该功能真的很容易。

5 – 可视化数据

凭借大量的图表选项、地理数据的磁贴服务和时间序列数据的 TimeLion，Kibana 是一个非常强大且易于使用的可视化工具。对于上面的每个用例，都有一些由 Kibana 处理的可视化组件。一旦您对各种数据摄取工具感到满意，您就会发现 Elasticsearch + Kibana 将成为您的首选工具，用于可视化您正在努力解决的数据。

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