线下活动预告:Elasticsearch广州交流会

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
简介: Elastic Meetup 是有 Elastic 中文社区定期举办的线下交流活动,本次广州活动云集了阿里云、网易、酷狗等搜索技术大咖分享和探讨各自领域的Elasticsearhc实践。本次活动也请到阿里云搜索领域的专家介绍阿里云Elastiserach服务的技术架构和Xpack相关功能,并分享在云上环境搭建ELK的实践案例。
Elastic Meetup 是有 Elastic 中文社区定期举办的线下交流活动,本次广州活动云集了阿里云、网易、酷狗等搜索技术大咖分享和探讨各自领域Elasticsearhc实践。阿里云在10月杭州云栖大会期间和Elastic联合发布了阿里云Elasticsearch服务,为用户提供大数据检索和分析功能。本次活动也请到阿里云搜索领域的专家介绍阿里云Elastiserach服务的技术架构和Xpack相关功能,并分享在云上环境搭建ELK的实践案例。欢迎大家参加。

时间:

2017.11.25​  下午2:00-5:00(1点半开始签到) 

地点:

广州市天河区科韵路16号广州信息港E栋网易大厦 一楼博学堂  

主题:

  1. 网易 - 杜鑫 - ELK在藏宝阁中的应用
  2. 酷狗 - 钟旺 - 基于ES的音乐搜索引擎 
  3. 阿里云 - 赵弘扬 - Elasticsearch在阿里云的实践分享
  4. 网易 - 林邦骏 - 网易ELK 系统综述
  5. 数说故事 - 吴文杰 - Data Warehouse with ElasticSearch in Datastory
  6. 闪电分享(5-10分钟,可现场报名) 

参会报名:

http://elasticsearch.mikecrm.com/O6o0yq3 

主题介绍:

Elasticsearch在阿里云的实践分享

内容介绍

介绍阿里云Elastiserach服务的技术架构和Xpack相关功能,并分享在云上环境搭建ELK的实践案例。

分享嘉宾

赵弘扬,阿里巴巴搜索产品专家,负责阿里云搜索产品规划和开发。

ELK在藏宝阁中的应用 

内容介绍:

 藏宝阁项目介绍  主要介绍一下藏宝阁项目,让不熟悉藏宝阁的听众有一个基本的了解,熟悉应用的背景。

  1. ELK在藏宝阁中的应用(概述)  大致简要的阐述一下ELK在藏宝阁中哪些地方发挥了什么样的作用。

  2. ELK在藏宝阁推荐系统中的应用(重点)  较为详细的剖析一下ELK在推荐系统中的发挥的作用,具备的优势。

分享嘉宾:

杜鑫,网易藏宝阁工作室资深开发工程师,目前主要从事藏宝阁推荐业务相关的研发工作。  

网易ELK 系统综述

内容介绍:

  从架构以及功能两个角度去阐述网易的 ELK 平台,介绍系统内部各个组件及其管理方式。进而以用户的视角介绍平台中包含的自动化服务等功能,从管理员的视角去讨论组件的配置管理、资源调度回收等问题。

分享嘉宾:

林邦骏,网易 GDC产品组资深运维工程师,主要负责内部 ELK 产品的运维、功能开发等工作。  

基于ES的音乐搜索引擎

内容介绍:

1、酷狗音乐搜索引擎架构变迁

2、构建音乐搜索引擎经验之谈 

分享嘉宾:

钟旺,酷狗后台开发工程师,从事JAVA、ES相关的开发工作。  

Data Warehouse with ElasticSearch in Datastory

内容介绍:

ES最多使用的场景是搜索和日志分析,然而ES强大的实时索引查询、全文检索和聚合能力也能成为数据仓库与OLAP场景的强力支持。

本次分享将为大家带来数说故事如何借助ES和Hadoop生态在不同的数据场景下构建起数据仓库能力。

分享嘉宾:

吴文杰 ,数说故事平台架构团队 高级工程师,负责数说故事百亿级数据的存储查询及内部基础平台建设。 


  深圳也在筹备中,可以提前报名!:https://elasticsearch.cn/article/261  


关于 Elastic Meetup

Elastic Meetup 由 Elastic 中文社区定期举办的线下交流活动,主要围绕 Elastic 的开源产品(Elasticsearch、Logstash、Kibana 和 Beats)及周边技术,探讨在搜索、数据实时分析、日志分析、安全等领域的实践与应用。

相关实践学习
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通过创建登录阿里云Elasticsearch集群,使用DataWorks将MySQL数据同步至Elasticsearch,体验多条件检索效果,简单展示数据同步和信息检索加速的过程和操作。
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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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