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Elastic Stack實戰課程

 
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      每個班級的人數限3到5人,互動授課, 保障效果,小班授課。
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上部份地點:【上海】同濟大學(滬西)/新城金郡商務樓(11號線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號線大劇院站)/深圳大學成教院【北京分部】:北京中山學院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領館區1號(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續班/晚班):2020年3月16日
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       1、培訓過程中,如有部分內容理解不透或消化不好,可免費在以后培訓班中重聽;
       2、培訓結束后,授課老師留給學員聯系方式,保障培訓效果,免費提供課后技術支持。
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部份程大綱
 

Elastic Stack是當前企業廣泛使用的一套大數據解決方案, 具備完整的數據采集、處理和分析生態鏈。主要包括Elasticsearch、Kibana、Logstash和Beats等,其中Elastisearch是Elastic Stack的核心,Elasticsearch是當前流行的分布式的RESTful風格的搜索和數據分析引擎,具備高性能、易于擴展、安全穩定的特點。

? ??? 課程基于Elastic Stack的6.x版本,從理論到實踐,深度實戰Elastic Stack,由淺入深詳解Elasticsearch、Kibana、Logstash和Beats原理和使用技巧。
? ? 1. 從零開始,以案例實戰驅動,覆蓋面廣,包含了大量的實踐案例。
? ? 2. 既有基礎功能的詳細講解, 也包含了業務模型設計、集群規劃調優和Elastic Stack生產環境部署等高級內容。
? ? 3. 將Elasticsearch和Hadoop/Spark2大數據平臺整合, 增強Elasticsearch的功能。
? ? 4. 基于多種主流的API操作實踐Elasticsearch等,可以根據需要完成各種系統的開發。

第一節: Elasticsearch入門
ES 核心概念和在6.x中的新變化
ES安裝、測試集群快速搭建
Kibana安裝
Head插件在線和離線安裝
REST服務
集群健康查看、列出所有的index、創建index、查詢、刪除等
數據修改(更新、刪除、批量刪除更新等)
搜索API、DSL查詢語言、查詢、過濾、聚合
倒排索引原理與實現流程
Lucene 與 ElasticSearch
ElasticSearch的工作流程

第二節: Mapping
Mapping簡介
Mapping創建
數據類型(核心數據類型、復雜數據類型、地理數據類型、專用數據類型、Multi-fields)
Meta字段(_id/_all/_source/_uit/_meta/_routing等)
Mapping參數詳解:analyzer、index_options、boost、copy_to、doc_values、null_values、dynamic、enabled、store等)
Dynamic Mapping

第三節: Index和Document操作
索引管理(創建、刪除、查看索引、判斷索引是否存在、Open/Close索引、Shrink 索引、Split索引、Rollover索引)
Mapping管理(增加Mapping、獲取Mapping、獲取字段Mapping、Type是否存在)
應對故障轉移和水平擴容的索引構建
索引文檔、索引分片、數據路由
別名管理和使用場景
索引設置(更新索引設置、獲取配置、索引分析、索引模板)
監控(索引狀態、索引段、索引恢復、索引分片存儲)
狀態管理(清除緩存、refresh、flush、強制合并)
更新索引設置
單文檔的CURD
多文檔的CURD
Reindex
批量導入大量數據Bulk的操作與優化

第四節:分詞和搜索(一)
分詞器的作用
分詞器工作流程
停用詞
內置分詞器(standard、simple、whitespace等)
自定義分詞
測試分詞器
分詞的兩種使用方式
中文分詞器
Search的兩種形式(URI Search、Request Body Search)
URI Search詳解
Query DSL

第五節:分詞和搜索(二)
全文搜索
字段查詢
高亮搜索
關聯查詢(Nested Query、Parent-Child查詢)
路由策略
查詢和filter的區別
深度分頁問題
分頁的方案和使用場景
使用scroll實現大數據量導出
相關度分數計算
應用不重啟重建索引
Elasticsearch返回記錄數和排名問題
bulk操作與優化

第六節: 聚合查詢
聚合分類
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
準確度問題
聚合caching

第七節: ElasticSearch集群管理與調優
硬件優化
具備容錯和故障轉移的集群規劃
角色規劃
架構設計
集群健康
腦裂問題和解決方案
segment、merge、shard、alias優化等
shard和副本的設計
集群異常處理
Elasticsearch性能測試

第八節: 模型設計與業務調優
Mapping字段設置優化
大文檔存儲優化
doc_values、fielddata優化
是否檢索優化
ES數據寫入優化
ES數據查詢優化

第九節: SQL on Elasticsearch
ElasticSearch 6.x自帶SQL簡介
約定和相關術語
SQL Rest API
SQL Translate API
SQL JDBC
SQL Cli
SQL函數與操作符
SQL命令
SQL數據類型
ElasticSearch-sql第三方插件安裝
ElasticSearch-sql第三方插件使用

第十節: Elasticsearch for Apache Hadoop and Spark
配置安裝
ElasticSearch與Hadoop相關組件(Hive、Mapreduce等整合)
Spark2整合Elasticsearch的配置
Spark2讀取Elasticsearch的幾種方式與案例實踐
Spark2寫Elasticsearch的幾種方式與案例實踐
性能優化

第十一節: ElasticSearch客戶端(一)
Java Rest Client(Java Low Level REST Client、Java High Level REST Client)
Java API(Maven倉庫配置、文檔API、Search API、聚合、Query DSL、索引管理、集群管理API)
Java Rest Client與Java API對比與未來發展

第十二節: ElasticSearch客戶端(二)
Jest 操作Elasticsearch
Python API(安裝、實踐)

第十三節: Beat使用
Beat簡介
FileBeat
Packetbeat
Hearbeat
Beat使用案例

第十四節: Logstash
Logstash配置
Logstash插件詳解
Logstash的架構
Logstash與pipline
input詳解
output輸出
logstash使用案例

第十五節: Kibana
Kibana高級使用詳解
Kibana可視化
使用案例

第十六節: 綜合案例
海量數據搜索分析系統設計要點
綜合案例

 

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  備案號:備案號:滬ICP備08026168號-1 .(2024年07月24日)....................
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