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畅销书| 由Frank Kane创建的Sundog Education，Frank Kane | 视频：1280x720 | 音频：AAC 48KHz 2ch | 持续时间：08：36 H / M | Lec：98 | 3.26 GB | 语言：英语| 子：英文使用Elasticsearch，Logstash，Beats，Kibana等搜索，分析和可视化群集中的大数据。您将学习的内容
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
使用多种不同技术
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和更多
使用存储桶和指标聚合结构化数据
使用Logstash和“ELK堆栈”将流日志数据导入Elasticsearch
使用Filebeats和弹性堆栈以大规模导入流数据
使用Kibana
管理操作分析和可视化Elasticsearch中的数据在生产Elasticsearch集群
使用基于云的解决方案，包括亚马逊的Elasticsearch Service和Elastic Cloud要求
您需要访问具有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
暴露于JSON格式的数据将有助于描述
2019年新品！Elasticsearch 7是一个功能强大的工具，不仅可以为大型网站上的搜索提供动力，还可以在几毫秒内分析大数据集！这是一种越来越受欢迎的技术，也是当今就业市场中的一项宝贵技能。这个全面的课程涵盖了从安装到操作的所有内容，包括90多个讲座，包括8小时的视频。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数据。模糊搜索，部分匹配，搜索类型，分页，排序 - 您可以命名。而且这不仅仅是理论，每节课都有动手实例，您可以使用在自己的PC上运行Elasticsearch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。我们还使用Elastic Stack更加深入地管理安全性，以及背压如何与Beats一起使用。我们深入介绍了将数据导入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”系统集成，您都会看到许多方法可以从大规模现有数据集中开始使用Elasticsearch。我们还将使用Logstash和Filebeat将数据流式传输到Elasticsearch中 - 通常称为“ELK Stack”（Elasticsearch / Logstash / Kibana）或“弹性堆栈”。Elasticsearch不仅仅适用于搜索 - 它具有强大的结构化数据聚合功能。我们将使用Elasticsearch对数据进行分析和分析，并使用Elastic Stack的Web UI Kibana对其进行可视化。您将学习如何管理Elastic Stack上的操作，使用X-Pack监视群集的运行状况，以及如何执行扩展群集等操作任务以及执行滚动重新启动。我们还将使用Amazon Elasticsearch Service和Elastic Cloud在云中启动Elasticsearch集群。对于许多常见的数据分析要求，Elasticsearch将自身定位为更快的Hadoop，Spark和Flink替代方案。这是一个重要的理解工具，它易于使用！潜入我，我会告诉你它是什么。这门课程适合谁？
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专家。主页https://www.udemy.com/elasticsearch-7-and-elastic-stack/本部分内容设定了隐藏，需要回复后才能看到
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