【快班】Elastic Stack实战
分布式系统
16周
4人
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- njfrog
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。
- 第1课 Elasticsearch入门
- 1-1 ES 核心概念和在6.x中的新变化
- 1-2 ES安装、测试集群快速搭建
- 1-3 Kibana安装
- 1-4 Head插件在线和离线安装
- 1-5 REST服务
- 1-6 集群健康查看、列出所有的index、创建index、查询、删除等
- 1-7 数据修改（更新、删除、批量删除更新等）
- 1-8 搜索API、DSL查询语言、查询、过滤、聚合
- 1-9 倒排索引原理与实现流程
- 1-10 Lucene 与 ElasticSearch
- 1-11 ElasticSearch的工作流程
- 第2课 Mapping
- 2-1 Mapping简介
- 2-2 Mapping创建
- 2-3 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）
- 2-4 Meta字段（_id/_all/_source/_uit/_meta/_routing等）
- 2-5 Mapping参数详解：analyzer、index_options、boost、copy_to、doc_values、null_values、dynamic、enabled、store等）
- 2-6 Dynamic Mapping
- 第3课 Index和Document操作
- 3-1 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）
- 3-2 Mapping管理（增加Mapping、获取Mapping、获取字段Mapping、Type是否存在）
- 3-3 应对故障转移和水平扩容的索引构建
- 3-4 索引文档、索引分片、数据路由
- 3-5 别名管理和使用场景
- 3-6 索引设置（更新索引设置、获取配置、索引分析、索引模板）
- 3-7 监控（索引状态、索引段、索引恢复、索引分片存储）
- 3-8 状态管理（清除缓存、refresh、flush、强制合并）
- 3-9 更新索引设置
- 3-10 单文档的CURD
- 3-11 多文档的CURD
- 3-12 Reindex
- 3-13 批量导入大量数据Bulk的操作与优化
- 第4课 分词和搜索（一）
- 4-1 分词器的作用
- 4-2 分词器工作流程
- 4-3 停用词
- 4-4 内置分词器（standard、simple、whitespace等）
- 4-5 自定义分词
- 4-6 测试分词器
- 4-7 分词的两种使用方式
- 4-8 中文分词器
- 4-9 Search的两种形式（URI Search、Request Body Search）
- 4-10 URI Search详解
- 4-11 Query DSL
- 第5课 分词和搜索（二）
- 5-1 全文搜索
- 5-2 字段查询
- 5-3 高亮搜索
- 5-4 关联查询（Nested Query、Parent-Child查询）
- 5-5 路由策略
- 5-6 查询和filter的区别
- 5-7 深度分页问题
- 5-8 分页的方案和使用场景
- 5-9 使用scroll实现大数据量导出
- 5-10 相关度分数计算
- 5-11 应用不重启重建索引
- 5-12 Elasticsearch返回记录数和排名问题
- 5-13 bulk操作与优化
- 第6课 聚合查询
- 6-1 聚合分类
- 6-2 聚合原理分析
- 6-3 Metric聚合分析
- 6-4 Bucket聚合分析
- 6-5 Pipeline聚合分析
- 6-6 Matrix聚合分析
- 6-7 准确度问题
- 6-8 聚合caching
- 第7课 ElasticSearch集群管理与调优
- 7-1 硬件优化
- 7-2 具备容错和故障转移的集群规划
- 7-3 角色规划
- 7-4 架构设计
- 7-5 集群健康
- 7-6 脑裂问题和解决方案
- 7-7 segment、merge、shard、alias优化等
- 7-8 shard和副本的设计
- 7-9 集群异常处理
- 7-10 Elasticsearch性能测试
- 第8课 模型设计与业务调优
- 8-1 Mapping字段设置优化
- 8-2 大文档存储优化
- 8-3 doc_values、fielddata优化
- 8-4 是否检索优化
- 8-5 ES数据写入优化
- 8-6 ES数据查询优化
- 第9课 Sql on Elasticsearch
- 9-1 ElasticSearch 6.x自带SQL简介
- 9-2 约定和相关术语
- 9-3 SQL Rest API
- 9-4 SQL Translate API
- 9-5 SQL JDBC
- 9-6 SQL Cli
- 9-7 SQL函数与操作符
- 9-8 SQL命令
- 9-9 SQL数据类型
- 9-10 ElasticSearch-sql第三方插件安装
- 9-11 ElasticSearch-sql第三方插件使用
- 第10课 Elasticsearch for Apache Hadoop and Spark
- 10-1 配置安装
- 10-2 ElasticSearch与Hadoop相关组件（Hive、Mapreduce等整合）
- 10-3 Spark2整合Elasticsearch的配置
- 10-4 Spark2读取Elasticsearch的几种方式与案例实践
- 10-5 Spark2写Elasticsearch的几种方式与案例实践
- 10-6 性能优化
- 第11课 ElasticSearch客户端（一）
- 11-1 Java Rest Client（Java Low Level REST Client、Java High Level REST Client）
- 11-2 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）
- 11-3 Java Rest Client与Java API对比与未来发展
- 第12课 ElasticSearch客户端（二）
- 12-1 Jest 操作Elasticsearch
- 12-2 Python API（安装、实践）
- 第13课 Beat使用
- 13-1 Beat简介
- 13-2 FileBeat
- 13-3 Packetbeat
- 13-4 Hearbeat
- 13-5 Beat使用案例
- 第14课 Logstash
- 14-1 Logstash配置
- 14-2 Logstash插件详解
- 14-3 Logstash的架构
- 14-4 Logstash与pipline
- 14-5 input详解
- 14-6 output输出
- 14-7 logstash使用案例
- 第15课 Kibana
- 15-1 Kibana高级使用详解
- 15-2 Kibana可视化
- 15-3 使用案例
- 第16课 综合案例
- 16-1 海量数据搜索分析系统设计要点
- 16-2 综合案例
操作系统： Vmware + CentOS 7.x
开发工具： IDEA
开发语言：Python、Java
学费: ￥400 ( 固定学费: ￥300， 逆向学费: ￥100 )
新颖的课程收费形式：“逆向收费”约等于免费学习，仅收取300元固定收费+100元逆向学费，学习圆满则逆向学费全额返还给学员！