搜索是現代軟件必備的一項基礎功能，而 Elasticsearch 就是一款功能強大的開源分布式搜索與數據分析引擎。

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它可以從海量數據中快速找到相關信息，在同領域內幾乎沒有競爭對手——近兩年 DBRanking 的數據庫評測中，ES 在搜索引擎領域始終位列第一。

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當你在 GitHub 上搜索時，Elasticsearch 可以實現代碼級的搜索與高亮顯示 ；當你在網上購物時，ES 可為你推薦喜歡的商品；當你下班打車回家時，ES 可以通過定位附近的乘客和司機，幫助平臺優化調度。

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Elasticsearch 還被廣泛運用于大數據近實時分析，包括日志分析、指標監控、信息安全等多個領域。

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它可以探索海量結構化、非結構化數據，按需創建可視化報表，對監控數據設置報警閾值，甚至通過使用機器學習，做到自動識別異常狀況。

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作為目前最流行的開源搜索引擎，ES 在全球的下載量已超過 3.5 億次，騰訊、滴滴、今日頭條、餓了么、360 安全、小米，vivo 等國內諸多知名公司都在使用 Elasticsearch。

Elasticsearch 有什么特點？

Elasticsearch 非常容易上手，具有開箱即用的特性，你可以在極短的時間內設置好開發環境，然后快速上手使用，繼而在成百上千臺服務器上實現 PB 級的數據處理。

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雖然上手快，但要做到深入理解并高效使用，可就沒那么簡單了，比如：

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1. 為什么我的數據查不到，明明是有的啊！

2. 什么鬼？為什么這幾條數據出現在搜索結果的前幾位？

3. 生產環境我需要多少臺機器，索引的分片數怎么樣設置才是合理的？

4. 應該關注哪些指標，才能保證集群健康高效地運行？

5. 對于日志型應用，如何設置 Hot & Warm Architecture 節約成本，怎樣管理和優化基于時間序列的索引數據，才能提高集群的整體性能？

4. 為什么我的集群腦裂了？數據損壞后，怎樣才能恢復？

其實，想要掌握 Elasticsearch，除了要理解其分布式架構的原理外，還要了解一些信息檢索領域的知識和相關技巧。

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分享給你一張 Elasticsearch 核心知識圖譜，只有對每一個知識點仔細梳理并深入理解，才能解決工作中的實際問題。

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這張圖譜出自阮一鳴，我之前聽過他在 Elastic 中國開發者大會的分享，講得非常不錯。

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最近，得知他跟極客時間合作，推出了一門視頻課《Elasticsearch 核心技術與實戰》，老衲有幸提前看到了目錄和一部分內容，很想推薦給你。

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在課程中，他用理論與實踐相結合的方式、深入淺出地講解了 Elasticsearch，只要你堅持學習，就可以掌握 ES 的基本概念和服務搭建，了解其運行機制和常用技巧，并通過上手實戰理解 ES 在實際項目中的應用。

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近幾年 ES 非常熱門，所以去年 Elastic 公司推出了官方的 Elastic 工程師認證考試，需要考生在 3 個小時的線上考試中，動手解決 12 個實際問題，就算有多年工作經驗的老手都未必能通過。

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所以，這個認證的含金量還是挺高的，有證跟沒證不僅能力水平可能差一個檔次，收入也有可能差一個檔次。

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阮一鳴說，這門課覆蓋了 Elastic 認證考試的全部考點，想參加考試的朋友可以將這門課作為參考教材，這也算是「學習技能之外的 bonus」了。

關于阮一鳴

阮一鳴，eBay Pronto 平臺技術負責人。Pronto 平臺管理了 eBay 內部上百個 Elasticsearch 集群，數據規模超過了 4000 個節點。這些集群在 ebay 的生產環境中，支撐了包括訂單搜索，商品推薦，日志管理，風險控制，IT 運維，安全監控等不同領域的服務。

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作為一名互聯網行業的老兵，他從業近 20 年了，在大數據、云計算和性能優化方面積累了豐富的經驗。同時，他還是一名連續創業者，創辦過手機游戲公司、個性化音樂推薦與分享平臺 8box。

他是如何講解 Elasticsearch 的？

如果你對 Elasticsearch 有些了解，就會發現 ES 的產品迭代速度非常快，很多老的 API 都已經被廢棄不再使用，搜索到的參數配置也大多發生了變化。

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市面上的書籍和教程都是基于 5.x 甚至是 2.x 版本。而在課程中，哥們兒使用 Elasticsearch 最新的 7.1 版本進行教學。

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所有 ES 最新版本的特性，在課程里都會有全面和直觀地展現，比如：用機器學習進行異常檢測；用 Canvas 展示數據；用索引的生命周期管理工具對索引進行優化等等。

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結合目錄，我總結了一下，這個課大概分為 5 個部分：

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1. 初識 Elasticsearch：

Elasticsearch 核心概念、工作機制與應用場景；本地開發環境搭建；倒排索引的原理與 ES 中 Analysis 的具體細節；Mapping 設置和一些基本的 Search & Aggregation API。

2. 深入了解 Elasticsearch：

理解 Elasticsearch 分布式架構的原理；相關性算分的原理；數據建模的最佳實踐；深入搜索及聚合功能以提高搜索結果的相關度。

3. 管理 Elasticsearch 集群：

集群的水平擴展、參數配置、性能優化、故障診斷。

4. 利用 ELK 做大數據分析：

結合使用場景和數據，探索 Logstash、Kibana 的各項功能。

5. 應用實戰工作坊：

設計了電影搜索和 Stack Overflow 用戶調查問卷數據分析兩個實戰項目，通過上手實踐，你可以鞏固所學的知識點，并運用到實際項目中。

需要什么基礎，能獲得什么？

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這門課不僅適合有 ES 使用經驗的人，也適合初學者。編程知識和數據庫的相關使用經驗，會對你學習 ES 有一定幫助，但并不是必須的。

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針對開發人員，搜索是一項被廣泛需要的功能，哥們兒詳細地講解了相關的搜索概念在 Elasticsearch 中是如何對應和具體實現的。

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如果你是一名 ES 的運維人員，管理了公司內部的 Elasticsearch 集群：上線前的如何進行容量規劃，上線后如何保證這些集群在生產環境內穩定高效的運行，如何在凌晨識別出異常信號，及時發出告警，以避免災難的發生。

這些問題，他在課程中都會給出相關的最佳實踐。

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其實，無論是開發還是運維，架構師抑或數據分析師，甚至是產品經理，都應該學一學 Elastic Stack。

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在大數據時代，近實時的搜索和分析能力，會讓你唯快不破，洞見未來。——這句 copy 了阮一鳴，要我說其實就是升職加薪走上人生巔峰唄，這話夠實在吧。

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跟著好好學，結合課程中的練習和實踐，相信你一定能學以致用，基于 Elasticsearch 構建出你自己的搜索和數據分析產品。

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這部分好像寫得有點長啊，要我總結就一句：放心學，學得會，用得著。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的数据库、缓存、消息队列之外的下一站——Elasticsearch的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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