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Elastic Stack是当前企业广泛使用的一套大数据解决方案， 具备完整的数据采集、处理和分析生态链。主要包括Elasticsearch、Kibana、Logstash和Beats等，其中Elastisearch是Elastic Stack的核心，Elasticsearch是当前流行的分布式的RESTful风格的搜索和数据分析引擎，具备高性能、易于扩展、安全稳定的特点。 课程基于Elastic Stack的6.x版本，从理论到实践，深度实战Elastic Stack，由浅入深详解Elasticsearch、Kibana、Logstash和Beats原理和使用技巧。 1. 从零开始，以案例实战驱动，覆盖面广，包含了大量的实践案例。 2. 既有基础功能的详细讲解， 也包含了业务模型设计、集群规划调优和Elastic Stack生产环境部署等高级内容。 3. 将Elasticsearch和Hadoop/Spark2大数据平台整合， 增强Elasticsearch的功能。 4. 基于多种主流的API操作实践Elasticsearch等，可以根据需要完成各种系统的开发。 学完本套课程，可以轻松将Elastic Stack应用到实际工作中。熟练掌握Elastic Stack的数据处理流程，包括数据采集、数据处理、数据分析和数据展示，能够独立搭建Elastic Stack海量数据搜索和分析平台，熟练开发企业搜索和数据分析应用，具备良好的业务模型设计、调优能力。 课程大纲 第一课： Elasticsearch入门 ES 核心概念和在6.x中的新变化 ES安装、测试集群快速搭建 Kibana安装 Head插件在线和离线安装 REST服务 集群健康查看、列出所有的index、创建index、查询、删除等 数据修改（更新、删除、批量删除更新等） 搜索API、DSL查询语言、查询、过滤、聚合 倒排索引原理与实现流程 Lucene 与 ElasticSearch ElasticSearch的工作流程 第二课： Mapping Mapping简介 Mapping创建 数据类型（核心数据类型、复杂数据类型、地理数据类型、专用数据类型、Multi-fields） Meta字段（_id/_all/_source/_uit/_meta/_routing等） Mapping参数详解：analyzer、index_options、boost、copy_to、doc_values、null_values、dynamic、enabled、store等） Dynamic Mapping 第三课： Index和Document操作 索引管理（创建、删除、查看索引、判断索引是否存在、Open/Close索引、Shrink 索引、Split索引、Rollover索引） Mapping管理（增加Mapping、获取Mapping、获取字段Mapping、Type是否存在） 应对故障转移和水平扩容的索引构建 索引文档、索引分片、数据路由 别名管理和使用场景 索引设置（更新索引设置、获取配置、索引分析、索引模板） 监控（索引状态、索引段、索引恢复、索引分片存储） 状态管理（清除缓存、refresh、flush、强制合并） 更新索引设置 单文档的CURD 多文档的CURD Reindex 批量导入大量数据Bulk的操作与优化 第四课：分词和搜索（一） 分词器的作用 分词器工作流程 停用词 内置分词器（standard、simple、whitespace等） 自定义分词 测试分词器 分词的两种使用方式 中文分词器 Search的两种形式（URI Search、Request Body Search） URI Search详解 Query DSL 第五课：分词和搜索（二） 全文搜索 字段查询 高亮搜索 关联查询（Nested Query、Parent-Child查询） 路由策略 查询和filter的区别 深度分页问题 分页的方案和使用场景 使用scroll实现大数据量导出 相关度分数计算 应用不重启重建索引 Elasticsearch返回记录数和排名问题 bulk操作与优化 第六课： 聚合查询 聚合分类 聚合原理分析 Metric聚合分析 Bucket聚合分析 Pipeline聚合分析 Matrix聚合分析 准确度问题 聚合caching 第七课： ElasticSearch集群管理与调优 硬件优化 具备容错和故障转移的集群规划 角色规划 架构设计 集群健康 脑裂问题和解决方案 segment、merge、shard、alias优化等 shard和副本的设计 集群异常处理 Elasticsearch性能测试 第八课： 模型设计与业务调优 Mapping字段设置优化 大文档存储优化 doc_values、fielddata优化 是否检索优化 ES数据写入优化 ES数据查询优化 第九课： SQL on Elasticsearch ElasticSearch 6.x自带SQL简介 约定和相关术语 SQL Rest API SQL Translate API SQL JDBC SQL Cli SQL函数与操作符 SQL命令 SQL数据类型 ElasticSearch-sql第三方插件安装 ElasticSearch-sql第三方插件使用 第十课： Elasticsearch for Apache Hadoop and Spark 配置安装 ElasticSearch与Hadoop相关组件（Hive、Mapreduce等整合） Spark2整合Elasticsearch的配置 Spark2读取Elasticsearch的几种方式与案例实践 Spark2写Elasticsearch的几种方式与案例实践 性能优化 第十一课： ElasticSearch客户端（一） Java Rest Client（Java Low Level REST Client、Java High Level REST Client） Java API（Maven仓库配置、文档API、Search API、聚合、Query DSL、索引管理、集群管理API） Java Rest Client与Java API对比与未来发展 第十二课： ElasticSearch客户端（二） Jest 操作Elasticsearch Python API（安装、实践） 第十三课： Beat使用 Beat简介 FileBeat Packetbeat Hearbeat Beat使用案例 第十四课： Logstash Logstash配置 Logstash插件详解 Logstash的架构 Logstash与pipline input详解 output输出 logstash使用案例 第十五课： Kibana Kibana高级使用详解 Kibana可视化 使用案例 第十六课： 综合案例 海量数据搜索分析系统设计要点 综合案例 授课时间： 课程将于2024年12月31日开课，课程持续时间大约为18周。 授课对象： 对Elastic Stack感兴趣的开发工程师、运维工程师。 预期收获： 1. 熟悉Elastic Stack的数据处理流程，包括数据采集、数据处理、数据分析和数据展示。 2. 能够独立搭建Elastic Stack海量数据搜索和分析平台 3. 熟练开发企业搜索和数据分析应用 4. 具备良好的业务模型设计和调优能力 授课讲师： cqfrog，一线大数据架构和开发工程师，负责PB级大数据的技术架构和研发， 熟悉大数据技术平台选型、规划和实施， 主导了多个大数据项目的迭代和优化，积累了丰富的经验。 课程试听： 新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取100元固定收费+300元暂存学费，学习圆满则全额奖励返还给学员！ 本门课程本来打算完全免费，某位大神曾经说过“成功就是正确的方向再加上适度的压力”。考虑到讲师本身要付出巨大的劳动，为了防止一些朋友在学习途中半途而废，浪费了讲师的付出，为此我们计划模仿某些健身课程，使用“逆向收费”的方法。 在报名时每位报名者收取400元，其中100元为固定 收费，另外300是暂存学费，即如果学员能完成全部课程要求，包括完成全部的书面和互动作业，则300元全款退回，优秀的学员还可以获得礼品 奖励。如果学员未能坚持到完全所有的学习计划任务，则会被扣款。期望这种方式可以转化为大家强烈的学习愿望和驱动力！ 课程授课方式： 1、 学习方式：老师发布教学资料、教材，幻灯片和视频，学员通过网络下载学习。同时通过论坛互动中老师对学员进行指导及学员之间相互交流。 2、 学习作业：老师每周布置书面及互动作业，学员需按时按质完成作业。 3、 老师辅导：根据作业批改中发现的问题，针对性给予辅导，帮助大家掌握知识。 4、 结业测验：通过测验，完成学业。 您是否对此课程还有疑问，那么请 点击进入 FAQ，您的问题将基本得到解答 咨询QQ： 2222010006 (上班时间在线） 技术热点、 行业资讯，培训课程信息，尽在炼数成金官方微信，低成本传递高端知识！技术成就梦想！欢迎关注！  打开微信，使用扫一扫功能，即刻关注炼数成金官方微信账户，不容错过的精彩，期待您的体验！！！  |
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