1、 做搜索容易，做好搜索相當難。
這是 Elastic 大佬 Wood 大叔在《熟練使用ES離做好搜索還差多遠？》的回覆。當時看到回覆後，感覺振聾發聵。
的確，經常在涉及檢索的方案選型的時候，會聽到：“不就是檢索嗎？上 ES 就搞定了”。
在TB轉PB存儲的時候，會聽到：“不是能動態擴容嗎？加機器就搞定了”。
在數據導入的時候，會聽到：“不是有 ELK 嗎？用 beats 、 logstash 就搞定了”。
但是，當線上環境出問題的時候，往往會是如下的表情？
線上出安全問題，“我 X ，選型要是 7.1 就好了，基礎安全部分已免費.......”
線上數據丟失，“我 X ，數據沒有副本且忘記備份了，各種羣去諮詢：大佬，ES數據丟失瞭如何回覆呢？”
線上查詢慢，“我 X ，說好的秒級返回，怎麼都快分鐘級了，線上環境去驗證各種網上攻略，怎麼都不管用呢？傷心.....”
線上上億數據都導入了，“我X，怎麼 Mapping 忘記加分詞了，哎，早知道提前建模就好了......"
這時候，恍然大迷糊：原來並沒有那麼簡單！小打小鬧可以，但凡遇到一些難題，往往短時間內很難搞定。我們體驗了表面上的快感，到最後發現不爽的原因是：缺乏全局認知和底層原理的深入！
2、 Elasticsearch有多火？
搜索是現代軟件必備的一項基礎功能，而 Elasticsearch 就是一款功能強大的開源分佈式搜索與數據分析引擎。
它可以從海量數據中快速找到相關信息，在同領域內幾乎沒有競爭對手——近兩年 DBRanking 的數據庫評測中，ES 在搜索引擎領域始終位列第一。
當你在 GitHub 上搜索時，Elasticsearch 可以實現代碼級的搜索與高亮顯示 ；當你在網上購物時，ES 可爲你推薦喜歡的商品；當你下班打車回家時，ES 可以通過定位附近的乘客和司機，幫助平臺優化調度。
Elasticsearch 還被廣泛運用於大數據近實時分析，包括日誌分析、指標監控、信息安全等多個領域。
它可以探索海量結構化、非結構化數據，按需創建可視化報表，對監控數據設置報警閾值，甚至通過使用機器學習，做到自動識別異常狀況。
作爲目前最流行的開源搜索引擎，ES 在全球的下載量已超過 3.5 億次，騰訊、滴滴、今日頭條、餓了麼、360 安全、小米，vivo 等國內諸多知名公司都在使用 Elasticsearch。
3、Elasticsearch 有什麼特點？
前面已提及，Elasticsearch 非常容易上手，具有開箱即用的特性，你可以在極短的時間內設置好開發環境，然後快速上手使用，繼而在成百上千臺服務器上實現 PB 級的數據處理。
雖然上手快，但要做到深入理解並高效使用，可就沒那麼簡單了，比如：
1. 爲什麼我的數據查不到，明明是有的啊！
2. 什麼鬼？爲什麼這幾條數據出現在搜索結果的前幾位？
3. 生產環境我需要多少臺機器，索引的分片數怎麼樣設置纔是合理的？
4. 應該關注哪些指標，才能保證集羣健康高效地運行？
5. 對於日誌型應用，如何設置 Hot & Warm Architecture 節約成本，怎樣管理和優化基於時間序列的索引數據，才能提高集羣的整體性能？
6. 爲什麼我的集羣腦裂了？數據損壞後，怎樣才能恢復？
其實，想要掌握 Elasticsearch，除了要理解其分佈式架構的原理外，還要了解一些信息檢索領域的知識和相關技巧。
如下的Elasticsearch 核心知識圖譜，只有對每一個知識點仔細梳理並深入理解，才能解決工作中的實際問題。
這張圖譜出自ebay阮一鳴，我之前聽過他在2018年 Elastic 中國開發者大會的分享，講得非常不錯。
最近，得知他跟極客時間合作，推出了一門視頻課《Elasticsearch 核心技術與實戰》，我有幸提前看到了早期版本目錄和一部分內容，並提了實戰方面的修改建議。現在最新的目錄，更具有實戰性，我會跟着再學一遍，加強認知，也很想推薦給你。
在課程中，他用理論與實踐相結合的方式、深入淺出地講解了 Elasticsearch，只要你堅持學習，就可以掌握 ES 的基本概念和服務搭建，瞭解其運行機制和常用技巧，並通過上手實戰理解 ES 在實際項目中的應用。
近幾年 ES 非常熱門，所以去年 Elastic 公司推出了官方的 Elastic 工程師認證考試，需要考生在 3 個小時的線上考試中，動手解決 12 個實際問題，就算有多年工作經驗的老手都未必能通過。
所以，這個認證的含金量還是挺高的，有證跟沒證不僅能力水平可能差一個檔次，收入也有可能差一個檔次。
阮老師表示，這門課覆蓋了 Elastic 認證考試的全部考點，想參加考試的朋友可以將這門課作爲參考教材，這也算是「學習技能之外的 bonus」了。
4、 關於作者：阮一鳴
阮一鳴，eBay Pronto 平臺技術負責人。Pronto 平臺管理了 eBay 內部上百個 Elasticsearch 集羣，數據規模超過了 4000 個節點。這些集羣在 ebay 的生產環境中，支撐了包括訂單搜索，商品推薦，日誌管理，風險控制，IT 運維，安全監控等不同領域的服務。
作爲一名互聯網行業的老兵，他從業近 20 年了，在大數據、雲計算和性能優化方面積累了豐富的經驗。同時，他還是一名連續創業者，創辦過手機遊戲公司、個性化音樂推薦與分享平臺 8box。
5、 阮老師是如何講解 Elasticsearch 的？
如果你對 Elasticsearch 有些瞭解，就會發現 ES 的產品迭代速度非常快，很多老的 API 都已經被廢棄不再使用，搜索到的參數配置也大多發生了變化。
市面上的書籍和教程都是基於 5.x 甚至是 2.x 版本。而在課程中，哥們兒使用Elasticsearch 最新的 7.1 版本進行教學。
所有 ES 最新版本的特性，在課程裏都會有全面和直觀地展現，比如：用機器學習進行異常檢測；用 Canvas 展示數據；用索引的生命週期管理工具對索引進行優化等等。
結合目錄，我總結了一下，這個課大概分爲 5 個部分：
1. 初識 Elasticsearch：
Elasticsearch 核心概念、工作機制與應用場景；本地開發環境搭建；倒排索引的原理與 ES 中 Analysis 的具體細節；Mapping 設置和一些基本的 Search & Aggregation API。
2. 深入瞭解 Elasticsearch：
理解 Elasticsearch 分佈式架構的原理；相關性算分的原理；數據建模的最佳實踐；深入搜索及聚合功能以提高搜索結果的相關度。
3. 管理 Elasticsearch 集羣：
集羣的水平擴展、參數配置、性能優化、故障診斷。
4. 利用 ELK 做大數據分析：
結合使用場景和數據，探索 Logstash、Kibana 的各項功能。
5. 應用實戰工作坊：
設計了電影搜索和 Stack Overflow 用戶調查問卷數據分析兩個實戰項目，通過上手實踐，你可以鞏固所學的知識點，並運用到實際項目中。
6、需要什麼基礎，能獲得什麼？
這門課不僅適合有 ES 使用經驗的人，也適合初學者。編程知識和數據庫的相關使用經驗，會對你學習 ES 有一定幫助，但並不是必須的。
針對開發人員，搜索是一項被廣泛需要的功能，阮老師詳細地講解了相關的搜索概念在 Elasticsearch 中是如何對應和具體實現的。
如果你是一名 ES 的運維人員，管理了公司內部的 Elasticsearch 集羣：上線前的如何進行容量規劃，上線後如何保證這些集羣在生產環境內穩定高效的運行，如何在凌晨識別出異常信號，及時發出告警，以避免災難的發生。
這些問題，他在課程中都會給出相關的最佳實踐。
其實，無論是開發還是運維，架構師抑或數據分析師，甚至是產品經理，都應該學一學 Elastic Stack。
在大數據時代，近實時的搜索和分析能力，會讓你唯快不破，洞見未來。阮一鳴。
跟着好好學，結合課程中的練習和實踐，相信你一定能學以致用，基於 Elasticsearch 構建出你自己的搜索和數據分析產品。
這部分好像寫得有點長啊，要我總結就一句：放心學，學得會，用得着。
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說了半天，是時候上目錄了，
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能看到這裏的，的確是真愛。
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沒有捷徑可走，但實踐是提升認知的最快的途徑之一。當你一個概念不能理解的時候，記得務必動手實踐一把！
課程涉及的點工作中暫時沒用到怎麼辦？不着急，我們早已大學畢業，跳着學就可以。等需要的時候，再回頭看會加深理解。
書寫是更好的思考。當你遇到問題，發現口頭表達不清楚，那就寫下來；寫也寫不清楚，那就畫思維腦圖。明白了問題，其實解決問題的思路也會明晰很多。記得：每一章節的留言或者提問問題也是提升認知的非常好的途徑之一。
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