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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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