https://developer.aliyun.com/topic/elasticsearch講師：阮一鳴——eBay Pronto 平台技術負責人、極客時間『Elasticsearch 核心技術與實戰』課程講師
課程為了更多同學能快速體驗 Elasticsearch，為大家提供了免費的阿裡雲 Elasticsearch （3節點1核2G）的測試環境>>>>
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課程回顧
7 | 在Docker容器中運作Elasticsearch Kibana和 Cerebro 8 | Logstash安裝與導入資料 9 | 基本概念：索引、文檔和REST API 10 | 基本概念：節點、叢集、分片及副本知識點一：在 Docker 容器中運作 Elasticsearch Kibana和 Cerebro
lasticsearch 成立之初就開始擁抱容器技術，官方不僅提供 Docker Image，同時在2019年5月，在釋出7.1版本時，免費支援并提供 Elatic Operator on Kubernetes。而Cerebro 可以很好的讓大家學習了解 Elasticsearch 分布式特性。
關于在本機運作 Docker 環境去啟動 Elasticsearch 有兩點好處
- 可以通過一行指令，快速搭建環境
- 非常快捷的清除資料
Demo 部分請跟随課程，動手試試吧
課程相關資料通路及下載下傳
下載下傳安裝 Docker 與 Docker Compose
•
https://www.docker.com https://docs.docker.com/compose https://docs.docker.com/machine/install-machine/Docker - Compose 相關指令
• 運作 Docker- compose up
• docker Compose down
• docker Compose down - v
• docker stop / rm containerID
GitHub:
https://github.com/onebirdrocks/geektime-ELK/知識點二：Logstash 安裝與導入資料
我們通過 Elastic 官網下載下傳并安裝 Logstash，并在 Docker 本地運作，下載下傳需要確定版本号跟 Elasticsearch 相一緻；
下載下傳安裝 Logstash：http://www.elastic.co/downloads/logstash
開通阿裡雲 Logstash 2核4G 1個月免費測試環境_
點選開通通過Movieiens 測試資料集，寫了一個配置檔案，并通過 Logstash 将這些資料寫入 Elasticsearch，這些測試資料對于我們學習查詢 Elasticsearch 起到非常關鍵的作用
下載下傳 Movie Len 資料：https://grouplens.org/datasets/movielens/
知識點三：基本概念（1）- 索引，文檔和 REST API
Elasticsearch 中的“索引”和“文檔”是一個邏輯概念，偏向與開發者視角；“文檔”是所有可能搜尋資料的最小機關，“索引”是相似文檔的集合。
關于“文檔”
在 Elasticsearch 中，“文檔”以序列化成 JSON 格式儲存，每個文檔均對應一個 Unique ID和中繼資料，如 【_index-索引名】、【_type-類型名】等
關于“索引”
在 Elasticsearch 中“索引”是相似文檔的集合，每一個“索引”都有屬于自己的 Mapping 定義文檔，用于描述包含的字段名和類型。每一個索引可以建立一個 “Type”（Elasticsearch 7.0之後），每個“Type”底下有相同結構的文檔。
與關系型資料庫類比時，當用于全文檢索，Elasticsearch 比較有優勢，往往會将Elasticsearch 與資料庫組合使用。
關于“REST API”
“REST API”是 Elasticsearch 為了友善其他語言整合，對程式做調用。當程式需要與 Elasticsearch 做內建時，我們僅需發出 HTTP 的請求，就可以得到相應的結果。
• 檢視一些與 index 的相關 API
• 進入 Kinbana Index Management 界面，探索 Index 相關的資訊
知識點四：基本概念（2）- 叢集 / 節點 / 分片 / 副本
關于“叢集”
Elasticsearch 的“叢集”是一個分布式叢集，滿足“高可用”、“可拓展”的特性。不僅提供存儲的水準擴容，而且當出現部分節點停止服務，也不影響整個叢集的服務。
Elasticsearch 官方也提供 CAT API，來幫助了解“叢集”健康狀況，用“green”、“yellow”、“red”，分别代表叢集“主、副分片配置設定正常”、“主分片正常配置設定，副本未正常配置設定”、“主分片未正常配置設定
關于“節點”
“節點”是一個 Elasticsearch 的執行個體，本質上是一個 JAVA 的程序，當節點啟動後，系統會配置設定一個 UID，儲存着在 Data 目錄下。
不同的節點，會承擔不同的角色
其他還有很多類型節點，比如需要做日志 Case 時，有“Hot & Warm Node”、用于機器學習的“Machine Learning Node”；
每個節點啟動，都會讀取 Elasticsearch YML 配置檔案，用于決定自己承擔說明角色
關于“分片/副本”
“分片”分為 Primary Shard & Replica Shard（主、副分片）
通過分片，将資料分布在叢集節點上，生産環境中，需要提前規劃分片容量
當分片設定過小
- 導緻後續無法增加節點實作水準擴充
- 當分片資料量超過容量，重新配置設定資料會耗費過多時間
當分片設定過大
- 影響搜尋結果相關性打分。
- 導緻統計不準确，影響性能造成浪費。
• 檢視一個叢集的健康狀态
http://localhost:9200/_cluster/health• CAT API
- http://localhost:9200/_cat/nodes
- 檢視索引和分片
• 設定分片數
• Kibana+Cerebro 界面介紹
下周課程預告
點選預約課程
11 | 文檔的基本CRUD與批量操作 12 | URI Search詳解 13 | 通過Analyzer進行分詞 14 | Search API概覽相關活動
更多折扣活動，請通路
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