100030501-Elasticsearch核心技术与实战 -

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第一章：概述

• 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

第二章：安装上手

• 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

第三章：Elasticsearch入门

• 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

第四章：深入搜索

• 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

第五章：分布式特性及分布式搜索的机制

• 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

第六章：深入聚合分析

• 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

第七章：数据建模

• 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

第八章：保护你的数据

• 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

第九章：水平扩展Elasticsearch集群

• 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

第十章：生产环境中的集群运维

• 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

第十一章：索引生命周期管理

• 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

第十二章：用Logstash和Beats构建数据管道

• 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

第十三章：用Kibana进行数据可视化分析

• 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

第十四章：探索X-Pack套件

• 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

实战1：电影搜索服务

• 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

实战2：Stackoverflow用户调查问卷分析

• 93 | 需求分析及架构设计
• 94 | 数据Extract & Enrichment
• 95 | 构建Insights Dashboard

备战：Elastic认证

• 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