【Udemy Elasticsearch 热门课程】Elasticsearch 7 and the Elastic Stack: In Depth and Hands On

完整的 Elasticsearch 教程 – 使用 Elasticsearch、Kibana、Logstash 和 Beats 搜索、分析和可视化大数据。

你将会学到的

  • 在集群上安装和配置 Elasticsearch 7
  • 创建搜索索引和映射
  • 以多种不同方式搜索全文和结构化数据
  • 使用几种不同的技术将数据导入 Elasticsearch
  • 将 Elasticsearch 与其他系统集成,例如 Spark、Kafka、关系数据库、S3 等
  • 使用存储桶和指标聚合结构化数据
  • 使用 Logstash 和“ELK 堆栈”将流式日志数据导入 Elasticsearch
  • 使用 Filebeats 和 Elastic Stack 大规模导入流数据
  • 使用 Kibana 在 Elasticsearch 中分析和可视化数据
  • 管理生产 Elasticsearch 集群的操作
  • 使用基于云的解决方案,包括 Amazon 的 Elasticsearch Service 和 Elastic Cloud

要求

  • 您需要使用具有 20GB 可用磁盘空间的 Windows、Mac 或 Ubuntu PC
  • 您应该熟悉 Web 服务和 REST
  • 熟悉 Linux 会有所帮助
  • 接触 JSON 格式的数据会有所帮助

说明

我们与Coralogix合作,共同制作了我们见过的最全面的 Elastic Stack 课程。Elasticsearch 7是一个强大的工具,不仅可以为大型网站的搜索提供动力,还可以在几毫秒内分析大数据集!这是一项越来越流行的技术,也是当今就业市场中一项宝贵的技能。本课程涵盖了从安装到操作的所有内容,  包括 11 小时 的视频在内的 100 多场 讲座。

我们将介绍在Elasticsearch 7集群上设置搜索索引  (如果您需要 Elasticsearch 5 或 6 – 我们还有其他课程),并以多种不同方式查询该数据。模糊搜索、部分匹配、按输入搜索、分页、排序 – 随你命名。这不仅仅是理论,每节课都有动手示例, 您将 使用在您自己的 PC 上运行 Elastic 搜索的虚拟机来练习每项技能。

我们将探索Elasticsearch 7 中的新功能 – 包括索引生命周期管理、类型和类型映射的弃用以及Elasticsearch SQL的实践活动。我们还更深入地介绍了使用 Elastic Stack 管理安全性,以及背压如何与 Beats 配合使用

我们深入探讨了 将数据 导入 Elasticsearch 索引时经常被忽视的问题。无论是通过原始 RESTful 查询、使用 Elasticsearch API 的脚本,还是与 Spark 和 Kafka 等其他“大数据”系统的集成,您都会看到许多方法可以从大规模的现有数据集开始使用 Elasticsearch。我们还将使用 Logstash 和 Filebeat将数据流式传输到 Elasticsearch  – 通常称为“ ELK Stack ”(Elasticsearch / Logstash / Kibana)或“ Elastic Stack ”。

Elasticsearch 不再只是用于搜索 ——它具有强大 的结构化数据聚合 功能。我们将使用 Elasticsearch 存储和分析数据,并使用 Elastic Stack 的 Web UI、  KibanaKibana Lens将其可视化。

您将学习如何管理 Elastic Stack 上的操作 、使用 X-Pack 监控集群的运行状况,以及如何执行扩展集群和滚动重启等操作任务。我们还将使用 Amazon Elasticsearch Service 和 Elastic Cloud在云中启动 Elasticsearch 集群。

Elasticsearch 将自己定位为比 Hadoop、Spark 和 Flink 更快的替代方案,以满足许多常见的数据分析需求。它是一个重要的理解工具,并且易于使用!和我一起潜水,我会告诉你它的全部内容。

此课程面向哪些人:

  • 任何想要将 Elasticsearch 添加到他们的工具箱中以搜索和分析大数据集的技术人员。
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