检索分析服务 Elasticsearch版

Elasticsearch 允许使用模板语言 mustache 来预设搜索逻辑，在实际搜索时，通过参数中的键值，对来替换模板中的占位符，最终完成搜索

Elasticsearch 本着让用户方便快捷的使用搜索功能的原则，对数据定义（索引定义）做了高度抽象，尽可能得避免了重复性定义工作，使之更加灵活。

Nested 是 Object 的专用版本，允许对象数组以可以彼此独立查询的方式进行索引。

Join 类型是一种特殊的数据类型，类似父子结构，一个子文档只能有一个父文档，一个父文档可以有多个子文档。

搜索引擎中的搜索与数据库中，常规的 SELECT 查询语句，都能帮你从一大堆数据中，找到匹配某个特定关键字的数据条目，但是这两者最大的区别在于，搜索引擎能够基于查询和结果的相关性，帮你做好结果集排序，即搜索引擎会将它认为最符合你查询诉求的数据条目，放在最前面，而数据库的 SELECT 语句却做不到。

设计索引 Mapping 时，需要设计的对象中包含对象（非数组），此时就可以使用 Object 类型来存储对象。

在 TO B 行业，对商品的搜索展示，是有一定业务要求的，例如：存在合作关系的买家和供应商才能看到供应商店铺的商品，不存在合作关系的买家则不展示商品。另外，有些商品对客户甲展示一种价格，对客户乙则展示另外一种价格，从而区分不同的会员、分组对商品价格的区别。

映射（mapping）就像数据库中的 Schema ，描述了文档可能具有的字段或属性、每个字段的数据类型，比如 Text，Keyword，Integer 或 Date ，以及 Lucene 是如何索引和存储这些字段的。

Elasticsearch 使用一种称为倒排索引的结构，它适用于快速的全文搜索

群体（ population）分析检测异常：通过机器学习分析可建立 “典型” 用户，机器或其他实体在指定时间段内所做的工作的概况，然后识别与其它群体相比表现异常情况。

本书基于【Elasticsearch生态&技术峰会Online】阿里巴巴集团副总裁、Elastic创始人&CEO Shay Bannon等10位资深大咖演讲内容整理而成，对当下热门Elasticsearch技术领域与云生态下开源共生之路的探讨。

开源最大的特征就是开放性，云生态则让开源技术更具开放性与创造性，Elastic 与阿里云的合作正是开源与云生态共生共荣的典范。值此合作三周年之际，我们邀请业界资深人士相聚云端，共话云上Elasticsearch生态与技术的未来。

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众所周知，阿里云与Elastic已成功合作三年，在这三年的合作过程中，双方在开源体系、云原生和数字化转型等领域中，都有各自不同的理解和洞察。本篇内容将向大家展开阿里巴巴集团副总裁贾扬清与Elastic创始人兼CEO Shay Bannon，对当下热门技术领域和云生态下开源共生之路的探讨。

2021年春季采购季如约而至，除了带来超低让利外，产品结构化调优后带来的性能优化，真正让企业在效率与成本优化之间达到一个新的高度；

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Kibana 中的 multi metric job 向导提供了一种使用多个检测器创建更复杂作业的简单方法。例如，在单个度量标准作业中，你正在跟踪总请求与时间的关系。你可能还希望跟踪其他指标，例如平均响应时间或拒绝请求的最大数量。你可以为多个指标作业合并它们，而不是为每个指标创建作业。

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本书从介绍Elasticsearch、全观测技术原理、行业应用到技术实践，全面系统地解读在大数据背景下，运维人员、开发人员等应用全观测技术的价值和实践上手指南。还有借助阿里云环境进行的 ES 实战演练，详细的图文说明，手把手引导大家系统地使用 ES。

本文是借助阿里云环境进行的ES实战演练，主要演示了APM的配置和使用过程，介绍了相关界面的使用和注意事项，引入大家系统地使用ES。

本文主要解决 3 个问题：1.什么是全观测性？2.为什么是 Elastic Stack？3.全观 测性行业应用场景。介绍了全观测性的概念，Elastic Stack 技术栈的 Kibana、 Elasticsearch、Beats、Logstash 等产品，以及全观测在应用系统、中间件和操作系统 的应用。

本文梳理了全观测流程，介绍了Elastic的整套工具及其在全观测中的能力，并且用两个实例展示了如何用这些工具进行全观测。

本文从理论和技术层面介绍了全观测的技术，包括全观测与可观测的区别，如何实 现可观测，如何构建可观测，可观测每一步所存在的问题，以及全观测如何解决这些问题， 它又有哪些工具可以使用等进行了介绍。

本文对 Elasticsearch 进行了整体介绍，包括 Elasticsearch 生态矩阵的构成，它 所具备的低成本和强功能等特性，以及与搭建开源 ES 服务相比阿里云 Elasticsearch 所 具备的优势。此外，还对 Elasticsearch 全观测产品能力、架构、技术难点和实践案例进 行了分享。希望通过本文，大家能对 Elasticsearch 和全观测有更全面的认识。

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在 Elasticsearch 中，可以将机器学习视为搜索和分析的自然扩展。它是对时间序列数据的分析。 Elasticsearch 支持的机器学习功能可以通过运行 metric 任务来自动分析时间序列数据，该 metric 任务包含一个或多个定义了将要分析的字段的检测器。 它可以帮助我们识别单变量时间序列数据中的异常，并向我们显示正常情况。在 Elasticsearch 中，我们可以通过机器学习来检测时间系列中的异常情况。

如果你有基于消息的日志条目，但是这些日志条目是机器生成的，则在将它们用于异常检测之前，首先需要将它们组织成类似的消息类型。 该过程称为分类 （cateogrization)，Elastic ML 可以帮助完成该过程。Categorization 将结构引入半结构化数据，以便对其进行分析。这样做的好处就是在事先在并不知道 message 含有什么，就能找到日志里的异常。

Elasticsearch 是一款功能强大且功能丰富的搜索工具。本文将介绍一种小众的数据类型 Percolator ，同时介绍Percolate query的使用。 您需要基本了解 Elasticsearch，尤其是mapping和search。

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机器学习已经在现在的工业实践中得到了广泛的应用。作为强大搜索引擎的ElasticSearch也在6.3开始内置了对机器学习的支持。

Kibana 提供了很多开箱即用的可视化工具。它们可以让我们很方便地创建我们想要的分析图表。如果我们想定制一个我们自己的可视化图，那该怎么办呢？传统的方法是创建自己的插件来扩充我们自己的需求，但是这种开发的成本及周期都比较长。很幸运的是，Kibana 提供了一种很方便的可视化工具 : Vega。在今天的文章中，我们将来介绍如何创建一个属于我们自己的 Vega 可视化图。

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8月18日，阿里巴巴大数据训练营“九营齐开”正式开营，来自数据计算、数据分析、数据仓库、搜索、机器学习、数据智能等多个领域的技术大佬亲身上阵教学，解读各技术领域基础原理，剖析行业实践案例，帮助开发者实现大数据从0到1的上手学习。

我们在使用 Elasticsearch 时，经常想找一些数据来进行测试，比如我们想试一下 Kibana 的可视化工具。我们有时想有很多的数据，但是有时就是找不到合适的数据。那么我们该怎么办呢？当然，我们有一种简单的办法就是使用 Kibana 给我们提供的测试数据，但是它可能也有很多的局限性：

这篇文章介绍了使用 Logstash 在 Elasticsearch 中对数据进行重复数据删除的方法。 根据你的用例，Elasticsearch中 的重复内容可能不被接受。 例如，如果你要处理指标，则 Elasticsearch中 的重复数据可能会导致错误的聚合和不必要的警报。 即使对于某些搜索用例，重复的数据也可能导致不良的分析和搜索结果。

云栖大会大咖云集，作为Elastic爱好者，参加大会就是想看平时看不到、学不到的内容。

为了与更多技术人一起走得更远，我们发起2020同行计划。

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在今天的文章中，我们将参考之前的文章 “如何使用 Elasticsearch ingest 节点来丰富日志和指标”。我们可以利用 Elasticsearch ingest 节点来更加丰富我们的数据，并对这些数据做更进一步的的分析。

本书是搜索&推荐技术应用系列的第一本。阅读本书，您将清晰了解到：Elasticsearch 对比主流数据产品，到底有哪些优劣势？人脸识别、地理位置分析等典型场景，如何轻松完成？PB级大数据下，如何保障毫秒级的检索与秒级分析...

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经常遇到很多朋友询问，如何学好 Elasticsearch？这个问题本质上很不好回答，但我一直又很想好好回答，所以本文就以我个人的经验视角，跟大家探讨一下如何正确的拥抱 Elasticsearch。