Elasticsearch视频新课，感兴趣的同学可以看看：Elasticsearch核心技术与实战

搜索是现代软件必备的一项基础功能，而 Elasticsearch 就是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎。

它可以从海量数据中快速找到相关信息，在同领域内几乎没有竞争对手——近两年 DBRanking 的数据库评测中，ES 在搜索引擎领域始终位列第一。

当你在 GitHub 上搜索时，Elasticsearch 可以实现代码级的搜索与高亮显示 ；当你在网上购物时，ES 可为你推荐喜欢的商品；当你下班打车回家时，ES 可以通过定位附近的乘客和司机，帮助平台优化调度。

Elasticsearch 还被广泛运用于大数据近实时分析，包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。

它可以探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，甚至通过使用机器学习，做到自动识别异常状况。

作为目前最流行的开源搜索引擎，ES 在全球的下载量已超过 3.5 亿次，腾讯、滴滴、今日头条、饿了么、360 安全、小米，vivo 等国内诸多知名公司都在使用 Elasticsearch。

Elasticsearch 有什么特点？

Elasticsearch 非常容易上手，具有开箱即用的特性，你可以在极短的时间内设置好开发环境，然后快速上手使用，继而在成百上千台服务器上实现 PB 级的数据处理。

虽然上手快，但要做到深入理解并高效使用，可就没那么简单了，比如：

1. 为什么我的数据查不到，明明是有的啊！

2. 什么鬼？为什么这几条数据出现在搜索结果的前几位？

3. 生产环境我需要多少台机器，索引的分片数怎么样设置才是合理的？

4. 应该关注哪些指标，才能保证集群健康高效地运行？

5. 对于日志型应用，如何设置 Hot & Warm Architecture 节约成本，怎样管理和优化基于时间序列的索引数据，才能提高集群的整体性能？

4. 为什么我的集群脑裂了？数据损坏后，怎样才能恢复？

其实，想要掌握 Elasticsearch，除了要理解其分布式架构的原理外，还要了解一些信息检索领域的知识和相关技巧。

分享给你一张 Elasticsearch 核心知识图谱，只有对每一个知识点仔细梳理并深入理解，才能解决工作中的实际问题。

这张图谱出自阮一鸣，我之前听过他在 Elastic 中国开发者大会的分享，讲得非常不错。

最近，得知他跟极客时间合作，推出了一门视频课《Elasticsearch 核心技术与实战》，我有幸提前看到了目录和一部分内容，很想推荐给你。

在课程中，他用理论与实践相结合的方式、深入浅出地讲解了 Elasticsearch，只要你坚持学习，就可以掌握 ES 的基本概念和服务搭建，了解其运行机制和常用技巧，并通过上手实战理解 ES 在实际项目中的应用。

近几年 ES 非常热门，所以去年 Elastic 公司推出了官方的 Elastic 工程师认证考试，需要考生在 3 个小时的线上考试中，动手解决 12 个实际问题，就算有多年工作经验的老手都未必能通过。

所以，这个认证的含金量还是挺高的，有证跟没证不仅能力水平可能差一个档次，收入也有可能差一个档次。

阮一鸣说，这门课覆盖了 Elastic 认证考试的全部考点，想参加考试的朋友可以将这门课作为参考教材，这也算是「学习技能之外的 bonus」了。

关于阮一鸣

阮一鸣，eBay Pronto 平台技术负责人。Pronto 平台管理了 eBay 内部上百个 Elasticsearch 集群，数据规模超过了 4000 个节点。这些集群在 ebay 的生产环境中，支撑了包括订单搜索，商品推荐，日志管理，风险控制，IT 运维，安全监控等不同领域的服务。

作为一名互联网行业的老兵，他从业近 20 年了，在大数据、云计算和性能优化方面积累了丰富的经验。同时，他还是一名连续创业者，创办过手机游戏公司、个性化音乐推荐与分享平台 8box。

他是如何讲解 Elasticsearch 的？

如果你对 Elasticsearch 有些了解，就会发现 ES 的产品迭代速度非常快，很多老的 API 都已经被废弃不再使用，搜索到的参数配置也大多发生了变化。

市面上的书籍和教程都是基于 5.x 甚至是 2.x 版本。而在课程中，哥们儿使用 Elasticsearch 最新的 7.1 版本进行教学。

所有 ES 最新版本的特性，在课程里都会有全面和直观地展现，比如：用机器学习进行异常检测；用 Canvas 展示数据；用索引的生命周期管理工具对索引进行优化等等。

结合目录，我总结了一下，这个课大概分为 5 个部分：

1. 初识 Elasticsearch：

Elasticsearch 核心概念、工作机制与应用场景；本地开发环境搭建；倒排索引的原理与 ES 中 Analysis 的具体细节；Mapping 设置和一些基本的 Search & Aggregation API。

2. 深入了解 Elasticsearch：

理解 Elasticsearch 分布式架构的原理；相关性算分的原理；数据建模的最佳实践；深入搜索及聚合功能以提高搜索结果的相关度。

3. 管理 Elasticsearch 集群：

集群的水平扩展、参数配置、性能优化、故障诊断。

4. 利用 ELK 做大数据分析：

结合使用场景和数据，探索 Logstash、Kibana 的各项功能。

5. 应用实战工作坊：

设计了电影搜索和 Stack Overflow 用户调查问卷数据分析两个实战项目，通过上手实践，你可以巩固所学的知识点，并运用到实际项目中。

需要什么基础，能获得什么？

这门课不仅适合有 ES 使用经验的人，也适合初学者。编程知识和数据库的相关使用经验，会对你学习 ES 有一定帮助，但并不是必须的。

针对开发人员，搜索是一项被广泛需要的功能，哥们儿详细地讲解了相关的搜索概念在 Elasticsearch 中是如何对应和具体实现的。

如果你是一名 ES 的运维人员，管理了公司内部的 Elasticsearch 集群：上线前的如何进行容量规划，上线后如何保证这些集群在生产环境内稳定高效的运行，如何在凌晨识别出异常信号，及时发出告警，以避免灾难的发生。

这些问题，他在课程中都会给出相关的最佳实践。

其实，无论是开发还是运维，架构师抑或数据分析师，甚至是产品经理，都应该学一学 Elastic Stack。

在大数据时代，近实时的搜索和分析能力，会让你唯快不破，洞见未来。——这句 copy 了阮一鸣，要我说其实就是升职加薪走上人生巅峰呗，这话够实在吧。

跟着好好学，结合课程中的练习和实践，相信你一定能学以致用，基于 Elasticsearch 构建出你自己的搜索和数据分析产品。

这部分好像写得有点长啊，要我总结就一句：放心学，学得会，用得着。

课程大纲
第一部分：初识 Elasticsearch
第 1 章：概述
课程概述及学习建议
Elasticsearch 简介及其发展历史
Elastic Stack 家族成员及其应用场景
第 2 章：安装上手
Elasticsearch 的安装与简单配置
Kibana 的安装与界面快速浏览
在 Docker 容器中运行 Elasticsearch，Kibana 和 Cerebro
Logstash 安装与导入数据
第 3 章：Elasticsearch 入门
基本概念（1）：索引，文档和 REST API
基本概念（2）：节点，集群，分片及副本
文档的基本 CRUD 与批量操作
倒排索引入门
通过分析器进行分词
Search API 概览
URI Search 详解
Request Body 与 Query DSL 简介
Query String & Simple Query String 查询
Dynamic Mapping 和常见字段类型
显式 Mapping 设置与常见参数介绍
多字段特性及 Mapping 中配置自定义 Analyzer
Index Template 和 Dynamic Template
Elasticsearch 聚合分析简介
第一部分总结
第二部分：深入了解 Elasticsearch
第 4 章：深入搜索
基于词项和基于全文的搜索
结构化搜索
搜索的相关性算分
Query & Filtering 与多字符串多字段查询
单字符串多字段查询：Dis Max Query
单字符串多字段查询：Multi Match
多语言及中文分词与检索
Space Jam，一次全文搜索的实例
使用 Search Template 和 Index Alias 查询
综合排序：Function Score Query 优化算分
Term & Phrase Suggester
自动补全与基于上下文的提示
配置跨集群搜索
第 5 章：分布式特性及分布式搜索的机制
集群分布式模型及选主与脑裂问题
分片与集群的故障转移
文档分布式存储
分片及其生命周期
剖析分布式查询及相关性算分
排序及 Doc Values & Fielddata
分页与遍历：From, Size, Search After & Scroll API
处理并发读写操作
第 6 章：深入聚合分析
Bucket & Metric 聚合分析及嵌套聚合
Pipeline 聚合分析
作用范围与排序
聚合分析的原理及精准度问题
第 7 章：数据建模
对象及 Nested 对象
文档的父子关系
Update By Query & Reindex API
Ingest Pipeline & Painless Script
Elasticsearch 数据建模最佳实践
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
集群身份认证与用户鉴权
集群内部安全通信
集群与外部间的安全通信
第 9 章：水平扩展 Elasticsearch 集群
常见的集群部署方式
Hot & Warm 架构与 Shard Filtering
如何对集群进行容量规划
分片设计及管理
在公有云上管理与部署 Elasticsearch 集群
在私有云上管理 Elasticsearch 集群的一些方法
第 10 章：生产环境中的集群运维
集群健康与问题排查
生产环境常用配置与上线清单
监控 Elasticsearch 集群
诊断集群的潜在问题
解决集群 Yellow 与 Red 的问题
集群压力测试
段合并优化及注意事项
缓存及使用 Breaker 限制内存使用
一些运维的相关建议
第 11 章：索引生命周期管理
使用 Shrink 与 Rollover API 有效管理时间序列索引
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
Logstash 入门及架构介绍
Beats 介绍
第 13 章：用 Kibana 进行数据可视化分析
使用 Index Pattern 配置数据
使用 Kibana Discover 探索数据
基本可视化组件介绍
Visual Builder 介绍
构建 Dashboard
第 14 章：探索 X-Pack 套件
用 Monitoring 和 Alerting 监控 Elasticsearch 集群
用 APM 进行程序性能监控
用机器学习实现时序数据的异常检测
用 ELK 进行日志管理
用 Canvas 做数据演示
用 Graph 进行数据分析
用 Timelion 分析时序型数据
第五部分：应用实战工作坊
实战 1：电影搜索服务
项目需求分析及架构设计
将音乐数据导入 Elasticsearch
搭建你的电影搜索服务
实战 2：Stackoverflow 用户调查问卷分析
需求分析及架构设计
数据 Extract & Enrichment
构建 Insights Dashboard
备战：Elastic 认证
Elastic 认证介绍
考点梳理