ElasticSearch 大数据搜索查询分析全指南

专栏亮点

• 本专栏采用最新的 ElasticSearch7.x 版本

  
  

  同市面上大部分的 ElasticSearch6.x 教程相比较，7 版本更新改动很大，比如新增 KQL（Kibana Query Language），内部索引类型限定为 _doc ，还是 ES for python API 接口的改变等。

  众所周知，在技术更新如此快的年代，掌握最新的技术就能够在未来使用它的时候不会那么快就被淘汰。比如从 Java 的 iBatis 到 MyBatis ，从 Struts2 到 Spring MVC 再到 Spring Boot 。虽然你不能够停止学习的脚步，但是你可以选择插队学习，弯道超越，直接学习最新的最流行的技术，这样就比别人更领先一步。

• 本专栏将针对 ES 在业务中的核心概念进行解析，让你不仅明白为什么使用它还能了解该怎样选择。

  ES 作为目前大数据方向必须掌握的技能，主要是作为工具分析挖掘业务数据，因此专栏会有大量的实践案例，涵盖了工作中常见的业务场景，无论你是初入职场的小白，还是即将毕业的学生党，专栏能够给你提供各种实践操作，手把手带你玩转起 ES 。而且我也将在专栏里针对大厂面试中常见的问题给出正确的解答思路。

• 本专栏将介绍在 Java 和 Python 框架下如何运用 ElasticSearch。

  本专栏讲究变学边做，把学的到东西能够立即投入到公司实际业务中，所以会介绍如何在 Python 与 Java 框架下使用 ES。同时，比如制作业务分析表、Dashboard、检测异常值、筛选数据、分组统计数据等功能，本专栏中不会单纯贴几个 Demo，而是会以一个更系统的案例来演示。

• 专栏将针对 ES 的重要搜索功能 DSL 进行业务分析。

  DSL 之于 ES 的重要性不言而喻，就相当于 SQL 对于传统数据库而言。关于如何使用 DSL，对查询效率较差语句如何进行提高查询效率，本专栏将针对 DSL 的查询结合不同的业务需求进行实现，从简单到深入一步步理解 DSL 。

• 专栏前部分偏重理论，后部分偏实践。

  实践是检验真理的唯一标准，职场中讲究的是效率，先把工具用起来，当使用一段时间后，再去理解不同的概念，相信你会有醍醐灌顶的感觉。就像在大学里上关于数据库的课，老师会先让你做个学生数据库，在慢慢告诉你什么是索引、表连接、范式等。

• 丰富的图片展示进行原理和案例讲解。

  实践是最好的学习方式，专栏之后会用 Kibana 对常见的业务需求进行分析，作为学习 ES 的开始，然后到进阶 ES 分析，对 ES 高阶的分析组件进行学习。

  然后会详细介绍 ES 开发的核心部分 DSL 的详细介绍讲解，结合目前主流的开发语言，Python 与 Java 模拟工作中常见的业务进行开发分析。

  为了加强对 ES 的理解，专栏最后会结合多种需求案例进行系统的学习。

  一 ElasticSearch 基本原理与环境搭建

  1. 关系型数据库与 ElasticSearch 对比

  2. ElasticSearch 搜索原理之倒排索引

  3. ElasticSearch 不同角色分工

  4. 分片及副本原理

  5. 基于 Docker 部署单节点 ElasticSearch

  6. 基于 Docker 安装 Kibana

  7. 基于 Docker 一键式部署分布式 ElasticSearch

  二 运用 ElasticSearch 做业务分析

  1. Discover 如何查看相应的业务数据

  2. 如何筛选只包含某个字段的业务数据

  3. 如何自定义的查看某个时间段的数据

  4. 折线图绘制过程与应用场景

  5. 柱状图绘制过程与应用场景

  6. 饼状图绘制过程与应用场景

  三 ElasticSearch 高级数据分析可视化

  1. 热力图在数据分析中的应用

  2. 主题分析之标签云图

  3. 业务分析进阶之脚本字段

  4. 高阶时间序列数据可视化

  5. Timelion 在时间序列中的应用

  6. Dashboard 专题数据分析可视化

  四 深入理解 ElasticSearch 之搜索

  1. 基于 Rest API 的 ElasticSearch 增删改查（1）

  2. 基于 Rest API 的 ElasticSearch 增删改查（2）

  3. 基于 Rest API 的 ElasticSearch 增删改查（3）

  4. 如何运用强大的 ElasticSearch 核心 DSL

  5. 组合查询怎么玩

  6. 如何根据聚合求取各种数值指标

  7. 什么是深入嵌套聚合的万用套法

  8. 优化 Query 查询效率之 Scroll 查询

  9. 优化聚合数据查询效率之 Partition

  五 基于 Python/Java 开发案例解析

  1. Python Elasticsearch Client 实战

  2. 天气指标监控数据实战

  3. 天气指标数据筛选实战

  4. 结合指标数据场景优化查询效率实战

  5. Java Elasticsearch Client 实战

  6. 基于 Java 进行天气指标数据筛选实战

  7. 基于Java 优化效率查询

  六 ElasticSearch 实战业务案例上手

  1. 基于 ELK 天气指标监控在线实时监控案例

  2. 基于机器学习的 ElasticSearch 异常值检测案例

  3. 基于 MovieLens 的电影搜索案例

  你将获得什么？

  • 最新的 ElasticSearch 特性运用

  • ElasticSearch 业务核心技能比如 Kibana 业务分析方法，这些方法将会满足绝大多数公司需求，饼图，折线图，柱状图，聚合分析，分桶等。

  • ElasticSearch 大数据搜索分析高级玩法比如 DSL 查询语法的基础与高级用法，了解如何使用 DSL 为全文检索服务，了解如何把 ES 当做数据库，使用 DSL 实现各种 SQL 操作。

  • Java 和 Python 框架下如何运用 ElasticSearch

  • ElasticSearch 环境部署和搭建比如集群搭建，了解分片，实例，节点角色概念，什么是倒排索引，对 ES 有个整体的把握。

  适读人群

  • ElasticSearch 爱好者，对 ES 有强烈的好奇心

  • 大数据工程师，Java/Python/ES 运维工程师，数据分析与挖掘工程师

  • 初入职场的或者即将找工作面试的同学

  • 急需 ES 解决当前公司的业务需求

  作者介绍

  作者 zhupc，有丰富的大数据与机器学习工作经验。目前在某上市外企公司研发中心任职，负责 ES 数据分析与机器学习开发工作。

  擅长 Java、Python、机器学习、Kafka 和 ES 等项目开发与管理。

  购买须知

  • 本专栏为图文内容，共计 38 篇。每周更新 2 篇，预计从 2020 年 4 月 8 日至 2020 年 6 月 15 日左右更新完毕。
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  课程内容

  ElasticSearch 是什么？

  为什么要学习 ElasticSearch ？

  ElasticSearch（ES）作为一款优秀的分布式搜索分析引擎，越来越受到许多互联网公司的关注，像小米、滴滴出行、携程旅游、阿里云和腾讯云等都在使用 ElasticSearch 。

  最知名的应用公司就是 GitHub，它采用 ES 作为搜索引擎对代码进行搜索。虽然它是一款优秀的分布式搜索引擎，但是它强大的查询、分析、聚合能力使得它与数据库的边界越来越模糊。因此很多大公司都喜欢用 ES 作为数据库来存储日志或者其他业务数据，最常见的结合就是通过 Kafka 、 Redis 来作为数据源，logstash 进行转化，ES 对数据存储，kibana 对数据进行展示， ES+logstash+kibana（ELK）一体化的日志分析、业务指标分析。

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