elasticsearch学习

此博客围绕Elasticsearch学习展开,虽暂无具体内容,但可推测会涉及该技术的相关知识,如使用方法、应用场景等信息技术领域关键信息。

视频资源太大,这里提供百度云链接: 资源包括项目源码和所需的数据: 01-1 _课程导学~1.mp4 01-2 说明和建议~1.mp4 02-1 -术语介绍 .mp4 02-2 Document介绍.mp4 02-3 index介绍 .mp4 02-4 -restapi介绍 .mp4 02-5 -index_api .mp4 02-6 -document_api.mp4 03-01 -书的目录与索引.mp4 03-02 -正排与倒排索引简介.mp4 03-03 -倒排索引详解.mp4 03-04 -分词介绍.mp4 03-05 -analyze_api .mp4 03-06 -自带分词器.mp4 03-07 -中文分词.mp4 03-08 -自定义分词之CharacterFilter .mp4 03-09 自定义分词之Tokenizer .mp4 03-10 -自定义分词之 TokenFilter .mp4 03-11 -自定义分词.mp4 03-12 -分词使用说明 .mp4 03-13 -官方文档说明.mp4 04-01 -mapping简介.avi 04-02 -自定义 mapping .avi 04-03 -mapping演示.avi 04-04 -copy_to参数说明.avi 04-05 -index参数说明.avi 04-06 -index_options参数说明.avi 04-07 -mapping文档说明.avi 04-08 -数据类型.avi 04-09 -dynamic-mapping简介.avi 04-10 -dynamic日期与数字识别.avi 04-11 -dynamic-template简介.avi 04-12 -自定义mapping的建议.avi 04-13 -索引模板.mp4.avi 05-01 -SearchAPI概览.avi 05-02 -URISearch详解与演示.avi 05-03 -QueryDSL简介.avi 05-04 -字段类查询简介及match-query.avi 05-05 -相关性算分.mp4.avi 05-06 -match-phrase-query_音频.mp4.avi 05-07 -query-string-query.avi 05-08 -simple-query-string-query.avi 05-09 -term-terms-query.avi 05-10 -range-query.avi 05-11 -复合查询介绍及ConstantScore.avi 05-12 -bool-query.avi 05-13 -count-and-source-filtering.avi 06-01 -分布式介绍及cerebro.avi 06-02 -构建集群.avi 06-03 -副本与分片.avi 06-04 -两个问题.avi 06-05 -集群状态.avi 06-06 -故障转移.mp4.avi 06-07 -文档分布式存储.avi 06-08 -脑裂问题.avi 06-09 -shard详解.avi 07-1 -Query-Then-Fetch.avi 07-2 -相关性算分.avi 07-3 -sorting-doc-values-fielddata.avi 07-4 -分页与遍历-fromsize.avi 07-5 分页与遍历.avi 07-6 分页与遍历-search_after.avi 07-7 文档说明.mp4.avi 08-1 -聚合分析简介.avi 08-2 -metric聚合分析.avi 08-3 -bucket聚合分析.avi 08-4 -bucket和metric聚合分析.avi 08-5 -pipeline聚合分析.avi 08-6 -作用范围.avi 08-7 -排序.avi 08-8 -原理与精准度问题.avi 08-9 -文档说明.avi 09-1 -数据建模简介.avi 09-2 -ES数据建模配置相关介绍.avi 09-3 -ES数据建模实例.mp4.avi 09-4 -Nested_Object.avi 09-5 -Parent_Child.avi 09-6 -nested_vs_parent_child.avi 09-7 -reindex.avi 09-8 其他建议.avi 10-1 生产环境部署建议.avi 10-2 写性能优化.avi 10-3 读性能优化.avi 10-4 如何设定shard数.avi 10-5 xpack监控功能介绍.avi 11-1 入门及架构简介.avi 11-2 -Life_of_an_Event.avi 11-3 -queue简介.avi 11-4 -线程简介.avi 11-5 配置简介.avi 11-6 多实例运行.avi 11-7 pipeline配置简介.avi 12-01 input插件详解及glob讲解.avi 12-02 -codec插件详解.avi 12-03 filter插件简介及date插件讲解.avi 12-04 filter插件之grok简介(上).avi 12-05 filter插件之grok简介(下).avi 12-06 filter插件之dissect讲解.avi 12-07 filter插件之mutate 讲解.avi 12-08 filter插件之 json讲解.avi 12-09 filter 插件之geoip和ruby 讲解.avi 12-10 output插件简介.avi 12-11 文档说明.avi 123.bat 13-1 -Logstash实战建议.avi 13-2 -实战之apacheLogs(上).avi 13-3 实战之apacheLogs(下).avi 13-4 实战之csv.avi 13-5 监控运维建议.avi 14-1 beats简介.avi 14-2 Filebeat_Demo.avi 14-3 Filebeat 简介及流程介绍.avi 14-4 Filebeat常见架构及ingest_node介绍.avi 14-5 Filebeat_Module简介.avi 15-1 -简介.avi 15-2 -Module简介.avi 15-3 -实战.mp4.avi 16-1 1-简介(1).avi 16-1 1-简介(1).avi.baiduyun.downloading 16-1 1-简介.avi 16-2 2-实战.avi 17-1 1-Heartbeat.avi 17-2 2-Community_beats.avi 18-1 -配置与线上部署建议.avi 18-2 -Index_Pattern_Objects_Settings使用.avi 19-1 -导入数据.avi 19-2 -Discover实战.avi 20-1 -可视化简介.avi 20-2 -Basic_Charts_介绍.avi 20-3 -Basic_Charts_其他说明.avi 20-4 -Data图表介绍.avi 20-5 -Map图表介绍.avi 20-6 -Timelion介绍.avi 20-7 -VisualBuilder介绍.avi 20-8 -other图表介绍.avi 20-9 -Dashboard介绍.avi 21-1 -项目介绍.avi 21-2 项目实战.avi 22-1 介绍和数据导入.avi 22-2 -实战.avi 23-1 项目简介.avi 23-2 实战(上).avi 23-3 实战(下).avi 24-1 课程总结.avi codes.zip project.zip 文件树.txt
<think> 首先,用户的问题是“ES学习”,这是一个非常模糊的提示。我需要理解“ES”指的是什么。根据常见上下文,“ES”可能代表“Elasticsearch”,一个流行的搜索和分析引擎。它也可能代表其他东西,比如“Elastic Stack”或“ES”作为某个领域的缩写。但考虑到技术上下文,Elasticsearch 是最可能的含义。 用户说:“ES学习”,意思是“学习ES”,所以我应该提供一个关于学习Elasticsearch的简短介绍或关键点。 我的回答需要: 1. 使用中文回答问题。 2. 在回答完问题后,必须根据用户的问题及我的回答提出3-5个相关问题。 3. 相关问题必须以“§§相关问题§§”开头,并且输出在回答的末尾。 4. 第一行必须完整输出“§§相关问题§§”,然后列出相关问题。 5. 禁止换行分散,意思是相关问题部分不能有换行或其他分散内容;应该紧凑输出。 格式示例: - 先回答问题。 - 然后输出“§§相关问题§§”。 - 接着列出1. 2. 3. 等问题。 所以,结构是: - 回答部分。 - 然后是“§§相关问题§§”。 - 最后是相关问题列表。 现在,构建回答: - 问题:ES学习学习Elasticsearch)。 - 回答:简要介绍Elasticsearch是什么、核心概念、如何开始学习等。 - Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索和分析引擎。 - 它用于实时搜索、日志分析等。 - 关键概念:索引、类型、文档、查询等。 - 学习资源:官方文档、教程等。 目标是简洁,因为用户的问题很简短。 然后,基于回答提出3-5个相关问题: - 相关问题应该与用户的问题和我的回答相关。 - 例如: 1. Elasticsearch的基本组件有哪些? 2. 如何安装和配置Elasticsearch? 3. 什么是倒排索引? 4. 如何执行一个简单的查询? 5. Elasticsearch与Kibana如何整合? 确保有3-5个。 最后,输出: - 回答结束。 - §§相关问题§§ - 1. ... - 2. ... - 3. ... 现在,写回答: - 开头:解释ES是Elasticsearch的缩写。 - 然后给出关键学习点。 - 结束回答。 - 输出相关问题部分。 完整响应: [回答部分] §§相关问题§§ 1. ... 2. ... 3. ... </think>ES(通常指Elasticsearch)是一个开源的分布式搜索和分析引擎,基于Apache Lucene构建,用于实时处理大规模数据。学习ES的关键点包括: - **核心概念**:理解索引(Index)、文档(Document)、分片(Shard)和类型(Type,在较新版本中已弃用)。 - **基本操作**:学习如何通过RESTful API进行数据索引、搜索和聚合。 - **安装与配置**:从官方文档开始,下载并运行Elasticsearch实例,熟悉配置文件(如elasticsearch.yml)。 - **工具整合**:结合Kibana进行可视化,或使用Logstash导入数据。 - **学习资源**:推荐Elastic官方文档、在线教程(如Elasticsearch: The Definitive Guide)和社区论坛。
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