带你读《Elastic Stack 实战手册》之2:——二、导读(上)

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检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: 带你读《Elastic Stack 实战手册》之2:——二、导读(上)

二、导读


《Elastic Stack 实战手册》的创作发布,源自于阿里云和 Elastic 联合主办的三周年系列活动


(https://developer.aliyun.com/topic/esanniv3rd)——Elasticsearch 百人大作战。这是一次

有趣的大规模协作活动,集结了 Elasticsearch 技术圈百位开发者共创,旨在凝聚圈内优秀的

创作人的实践经验和创作能力,输出一本能为开发者提供实践参考的书籍指南,推动技术应用

和发展。


在活动过程中,本书得到了数十位在大数据搜索领域颇有经验的优秀开发者的支持,其中包括

许多知名的业界精英,例如在社区有一定影响力的技术大咖,具有大数据及 Elastic Stack 相

关书籍出版经验的作者等。这是一个自发所组成的团队努力的成果,也是一次成功的尝试。


本书涵盖了一个 Elastic Stack 开发者所需的大部分知识,尤其对于刚入门的开发者而言,是

一本非常值得推荐的参考读物。本书内容由浅入深,从基础的 Elastic Stack 产品能力到后半

部的应用实践,为开发者使用 ElasticStack 提供了必要的基础知识和应用参考。


全书基于 Elastic Stack 7.10 及以上版本撰写,包含完整的 Elastic 产品能力篇和应用实践篇,

正式发布后,本书将随着 Elastic Stack 的版本升级持续迭代。


书籍主要包含如下篇章:


Elastic 产品能力篇


本篇介绍了 Elastic 的三大产品能力和应用方法。为了便于阅读,满足不同阶段开发者的需求,


本篇分为三个部分:

基础篇:如果你是一位对于 Elastic Stack 还不甚了解的开发者,非常建议阅读本章内容。

本章包含了 Elastic Stack 的基础介绍、能力组成,以及技术优势等。同时,还介绍了

Elasticsearch 中必要了解的专用术语,以便正确理解后文的内容。

入门篇:本章是学习 Elastic Stack 夯实基础的部分,涵盖了非常广泛的内容,主要分为以

下:


1、Elastic Stack 部署:本章节介绍了如何安装 Elastic Stack 的 4 个重要组件(包括 Elastic

search, Kibana, Beats 及 Logstash)。安装环境包括本地部署,Docker 部署,以及如何使

用阿里云快速部署一个 Elastic 集群。同时还包括必要的技能——如何部署一个多节点的集群。

通过学习如何为集群配置安全,创建用户并为不同的用户配置不同的角色,你将深刻体会到安

全对一个集群的重要性。


2、Elasticsearch 基础应用:Elasticsearch 是整个 Elastic Stack 的核心,本章节也是理解

Elasticsearch 最重要的部分。


通过本章的阅读,你将学习如何创建 Elasticsearch 索引(CURD),如何对索引创建 mappi-

ngs,倒排索引到底是什么,如何分词,以及如何对数据进行扁平化、结构化,并对他们进行搜

索。

同时了解不同的数据类型(object,nested, joined 等),动态 mapping,index template,

分布式计分,reindex,分页搜索,ingest pipeline,脚本编程,aggregations 等。

当你掌握了本章节的内容,相信你可以很自豪地对自己说:我也是一个 data engineer。

3、Kibana 基础应用:Kibana 是 Elastic Stack 的可视化窗口,担负着对 Elastic Stack 进行

管理和监控的重任。本章节对于了解 Kibana 是非常有益的。


本章介绍如何使用 Kibana 对数据进行搜索、分析,重点学习如何使用 Discover 进行数据搜

索,使用时间过滤器选择数据,创建 index pattern。同时,了解制作不同的可视化图(垂直条

形图、地图、仪表盘、指标、数据表、折线图、饼图等),并组成面板(Dashboard)以及使

用 Lens 制作可视化图的方法技巧。


进阶篇:本章建议读者在对 Elastic Stack 有基本了解的前提下,针对一些功能进行深入学

习。掌握这个章节对于希望将 Elastic Stack 熟练运用到场景实践中的读者而言非常关键。

在本章节,你将了解 CCR/CCS,Rollup,Data stream,索引生命周期管理,分片管理

(shard allocation/awareness), Snapshot,Watcher,Alerts,Transform,Graph,机器学习,Elasticsearch SQL,Cavas,APM,Uptime,Enterprise Search,集群管理及监控,Elasticsearch 各类语言开发示例,ECS 等高级进阶功能。


应用实践篇


本篇也是全书的核心部分之一,主要以三大产品能力场景,以及性能优化场景划分。全书最终

将呈现数十个各行各业应用 Elastic Stack 产品能力的实践案例,每个案例自成一体,独立于

其它案例。读者可以选择自己感兴趣或符合应用场景需求的案例进行阅读参考。


众所周知,Elastic Stack 的迭代速度非常快,每一两个月就会有一个小版本发布,因此,每位

开发者都需要不断地学习,更新知识。希望通过本书的阅读,能够为读者学习 Elastic Stack

提供实用的参考意义。


同时,我们也深知,《Elastic Stack 实战手册》是一本由众多开发者共同书写的书籍,涉及了

几十个人的视角、技术经验和写作习惯,这正是共创的趣味所在,也隐藏着许多不足。但这本

书刚刚孵化起步,相信在未来的更新迭代中,它将无限趋近于更实用、更丰富。


我们也在此呼吁每一位开发者,将自己技术积累书写成文章,加入创作人群体,与我们一起学

习交流、同频共振,这将不只是部分人的书籍,而是所有 Elastic Stack 开发者的实战指南。


学习拓展:

更多 Elastic Stack 知识,请访问官方文档:https://www.elastic.co/guide/index.html

阿里云 Elasticsearch 支持本书所需的学习环境,2c4g 3 节点 1 元试用 30 天:

https://www.aliyun.com/product/bigdata/elasticsearch?utm_content=g_1000349173



《Elastic Stack 实战手册》——二、导读(下) https://developer.aliyun.com/article/1231775


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ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
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