搜索是软件工程师的一项必备技能。而 Elasticsearch 就是一款功能强大的开源分布式搜索与分析引擎,在同领域几乎没有竞争对手——近三年 DB-Engines 数据库评测中,ES 在搜索引擎领域始终位列第一。

此外,Elasticsearch 还被广泛运用于大数据近实时分析,包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。作为目前最流行的开源搜索引擎,Elasticsearch 的全球下载量已超过 3.5 亿次,BAT、京东、滴滴、头条、饿了么、360 安全、小米等公司都在使用。

如何高效使用 Elasticsearh?

Elasticsearch 具有开箱即用的特性,几分钟设置好开发环境,就可以在成百上千台服务器上实现 PB 级数据处理,但要深入理解、高效使用,就没那么简单了,比如:

  1. 为什么我的数据查不到,明明有的啊!
  2. 这几条数据怎么会出现在搜索结果前几位?
  3. 生产环境需要多少台机器,索引的分片数怎样设置才合理?
  4. 应该关注哪些指标,才能保证集群健康高效地运行?
  5. 对于日志型应用,如何设置 Hot & Warm Architecture 节约成本,怎样管理和优化基于时间序列的索引数据,才能提高集群的整体性能?
  6. 为什么我的集群脑裂了?数据损坏后,怎样才能恢复?

其实,想要用对、用好 Elasticsearch,不仅要理解其分布式架构的原理,还要掌握一些信息检索领域的知识。这里免费分享给大家一份Elasticsearh的学习笔记,从es入门,文档、映射、索引、分词器、搜索、聚合。logstash、kibana、集群部署、项目实战都细致详细!

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总结

ELK是包含但不限于Elasticsearch(简称es)、Logstash、Kibana 三个开源软件的组成的一个整体。这三个软件合成ELK。是用于数据抽取(Logstash)、搜索分析(Elasticsearch)、数据展现(Kibana)的一整套解决方案,所以也称作ELK stack。

这份笔记从分别对三个组件进行详细介绍,尤其是Elasticsearch,因为它是elk的核心。本课程从es底层对文档、索引、搜索、聚合、集群进行介绍,从搜索和聚合分析实例来展现es的魅力。Logstash从内部如何采集数据到指定地方来展现它数据采集的功能。Kibana则从数据绘图展现数据可视化的功能。

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