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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/elasticsearch-and-kibana/
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**课程名称：** 使用 Elasticsearch 和 Kibana **课程概述：** 本课程将深入探讨 Elasticsearch 的双重身份：一个基于 Apache Lucene 构建的强大搜索引擎，同时也是一项严肃的数据仓储/商业智能 (BI) 技术。课程将帮助您充分利用 Elasticsearch 在这两种场景下的强大功能。 **作为搜索引擎技术：** * **搜索原理：** 了解搜索是如何工作的，以及倒排索引和相关性评分的作用。 * **TF-IDF 算法：** 深入理解词频 (term frequency)、逆文档频率 (inverse document frequency) 和字段长度 (field length) 背后的原理。 * **水平扩展：** 学习如何通过分片 (sharding) 和复制 (replication) 实现 Elasticsearch 的水平扩展。 * **强大查询功能：** 掌握包括查询 DSL (Domain Specific Language) 在内的强大查询语言。 * **REST API 使用：** 运用 RESTful API，无论是通过浏览器还是 cURL 命令行工具。 **作为数据仓储/OLAP 技术：** * **Kibana 数据探索：** 学习使用 Kibana 来探索数据并发现有价值的洞察。 * **CRUD 操作：** 支持数据的创建 (Create)、检索 (Retrieve)、更新 (Update) 和删除 (Delete) 操作。 * **聚合分析 (Aggregations)：** 掌握各种聚合类型，包括指标聚合 (metrics)、分桶聚合 (bucketing) 和嵌套聚合 (nested aggs)。 * **Python 客户端使用：** 学习如何使用 Python 客户端与 Elasticsearch 进行交互。
Elasticsearch wears two hats: It is both a powerful search engine built atop Apache Lucene, as well as a serious data warehousing/BI technology. This course will help you use the power of ES in both contexts ES as search engine technology: How search works, and the role that inverted indices and relevance scoring playThe tf-idf algorithm and the intuition behind term frequency, inverse document frequency and field lengthHorizontal scaling using sharding and replicationPowerful querying functionality including a query-DSLUsing REST APIs - from browser as well as from cURL ES as data warehouse/OLAP technology: Kibana for exploring data and finding insightsSupport for CRUD operations - Create, Retrieve, Update and DeleteAggregations - metrics, bucketing and nested aggsPython client usage
