《Elasticsearch 核心技术与实战》

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第一部分：初识 Elasticsearch

第 1 章：概述

1. 课程介绍
2. 课程综述及学习建议
3. Elasticsearch 简介及其发展历史
4. Elastic Stack 家族成员及其应用场景

第 2 章：安装上手

1. Elasticsearch 的安装与简单配置
2. Kibana 的安装与界面快速浏览
3. 在 Docker 容器中运行 Elasticsearch，Kibana 和 Cerebro
4. Logstash 安装与导入数据

第 3 章：Elasticsearch 入门

1. 基本概念（1）：索引，文档和 REST API
2. 基本概念（2）：节点，集群，分片及副本
3. 文档的基本 CRUD 与批量操作
4. 倒排索引入门
5. 通过分析器进行分词
6. Search API 概览
7. URI Search 详解
8. Request Body 与 Query DSL 简介
9. Query String & Simple Query String 查询
10. Dynamic Mapping 和常见字段类型
11. 显式 Mapping 设置与常见参数介绍
12. 多字段特性及 Mapping 中配置自定义 Analyzer
13. Index Template 和 Dynamic Template
14. Elasticsearch 聚合分析简介
15. 第一部分总结

第二部分：深入了解 Elasticsearch

第 4 章：深入搜索

1. 基于词项和基于全文的搜索
2. 结构化搜索
3. 搜索的相关性算分
4. Query & Filtering 与多字符串多字段查询
5. 单字符串多字段查询：Dis Max Query
6. 单字符串多字段查询：Multi Match
7. 多语言及中文分词与检索
8. Space Jam，一次全文搜索的实例
9. 使用 Search Template 和 Index Alias 查询
10. 综合排序：Function Score Query 优化算分
11. Term & Phrase Suggester
12. 自动补全与基于上下文的提示
13. 配置跨集群搜索

第 5 章：分布式特性及分布式搜索的机制

1. 集群分布式模型及选主与脑裂问题
2. 分片与集群的故障转移
3. 文档分布式存储
4. 分片及其生命周期
5. 剖析分布式查询及相关性算分
6. 排序及 Doc Values & Fielddata
7. 分页与遍历：From, Size, Search After & Scroll API
8. 处理并发读写操作

第 6 章：深入聚合分析

1. Bucket & Metric 聚合分析及嵌套聚合
2. Pipeline 聚合分析
3. 作用范围与排序
4. 聚合分析的原理及精准度问题

第 7 章：数据建模

1. 对象及 Nested 对象
2. 文档的父子关系
3. Update By Query & Reindex API
4. Ingest Pipeline & Painless Script
5. Elasticsearch 数据建模实例
6. Elasticsearch 数据建模最佳实践
7. 第二部分总结回顾

第三部分：管理 Elasticsearch 集群

第 8 章：保护你的数据

1. 集群身份认证与用户鉴权
2. 集群内部安全通信
3. 集群与外部间的安全通信

第 9 章：水平扩展 Elasticsearch 集群

1. 常见的集群部署方式
2. Hot & Warm 架构与 Shard Filtering
3. 如何对集群进行容量规划
4. 分片设计及管理
5. 在私有云上管理 Elasticsearch 集群的一些方法
6. 在公有云上管理与部署 Elasticsearch 集群

第 10 章：生产环境中的集群运维

1. 生产环境常用配置与上线清单
2. 监控 Elasticsearch 集群
3. 诊断集群的潜在问题
4. 解决集群 Yellow 与 Red 的问题
5. 提升集群写性能
6. 提升进群读性能
7. 集群压力测试
8. 段合并优化及注意事项
9. 缓存及使用 Breaker 限制内存使用
10. 一些运维的相关建议

第 11 章：索引生命周期管理

1. 使用 Shrink 与 Rollover API 有效管理时间序列索引
2. 索引全生命周期管理及工具介绍

第四部分：利用 ELK 做大数据分析

第 12 章：用 Logstash 和 Beats 构建数据管道

1. Logstash 入门及架构介绍
2. Beats 介绍

第 13 章：用 Kibana 进行数据可视化分析

1. 使用 Index Pattern 配置数据
2. 使用 Kibana Discover 探索数据
3. 基本可视化组件介绍
4. 构建 Dashboard

第 14 章：探索 X-Pack 套件

1. 用 Monitoring 和 Alerting 监控 Elasticsearch 集群
2. 用 APM 进行程序性能监控
3. 用机器学习实现时序数据的异常检测（上）
4. 用机器学习实现时序数据的异常检测(下）
5. 用 ELK 进行日志管理
6. 用 Canvas 做数据演示

第五部分：应用实战工作坊

实战 1：电影搜索服务

1. 项目需求分析及架构设计
2. 将音乐数据导入 Elasticsearch
3. 搭建你的电影搜索服务
4. 基于 Java 和 Elasticsearch 构建应用

实战 2：Stackoverflow 用户调查问卷分析

1. 需求分析及架构设计
2. 数据 Extract & Enrichment
3. 构建 Insights Dashboard

备战：Elastic 认证

1. Elastic 认证介绍
2. 考点梳理
3. 集群的数据备份

ELK 相关下载资源

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