Elasticsearch大數據搜索引擎

Elasticsearch大數據搜索引擎 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

☆☆☆☆☆
羅剛編著 著
圖書標籤:
  • Elasticsearch
  • 大數據
  • 搜索引擎
  • 全文檢索
  • 分布式
  • NoSQL
  • 數據分析
  • 實時搜索
  • Lucene
  • 開發
  • 運維
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店鋪: 文軒網旗艦店
齣版社: 電子工業齣版社
ISBN:9787121332333
商品編碼:25142936083
開本:16開
齣版時間:2018-01-01
頁數:217
字數:364800

具體描述

作  者:羅剛 編著 定  價:49 齣 版 社:電子工業齣版社 齣版日期:2018年01月01日 頁  數:217 裝  幀:平裝 ISBN:9787121332333 ●第1章 使用Elasticsearch 1
●1.1 基本概念 1
●1.2 安裝 2
●1.3 搜索集群 5
●1.4 創建索引 6
●1.5 使用Java客戶端接口 9
●1.5.1 創建索引 11
●1.5.2 增加、刪除與修改數據 14
●1.5.3 分析器 16
●1.5.4 數據導入 17
●1.5.5 通過攝取快速導入數據 17
●1.5.6 索引庫結構 17
●1.5.7 查詢 18
●1.5.8 區間查詢 22
●1.5.9 排序 23
●1.5.10 分布式搜索 23
●1.5.11 過濾器 24
●1.5.12 高亮顯示 24
●1.5.13 分頁 25
●1.5.14 通過聚閤實現分組查詢 26
●部分目錄

內容簡介

Elasticsearch搜索集群係統在生産和生活中發揮著越來越重要的作用。本書介紹瞭Elasticsearch的使用、原理、係統優化與擴展應用。本書用例子說明瞭Java、Python、Scala和PHP的編程API,其中在Java搜索界麵實現上,介紹瞭使用Spring實現微服務開發。為瞭擴展Elasticsearch的功能,本書以中文分詞和英文文本分析為例介紹瞭插件開發方法。本書介紹瞭使用Elasticsearch作為數據管理平颱的日誌監控與分析方法,介紹瞭使用OCR從圖像中提取文本以及問答式搜索的開發方法。 羅剛 編著 羅剛,獵兔搜索創始人,帶領獵兔搜索技術開發團隊先後開發齣獵兔中文分詞係統、獵兔信息提取係統、獵兔智能垂直搜索係統以及網絡信息監測係統等,實現互聯網信息的采集、過濾、搜索和實時監測。曾編寫齣版《自己動手寫搜索引擎》、《自己動手寫網絡爬蟲》、《使用C#開發搜索引擎》,獲得廣泛好評。在北京和上海等地均有獵兔培訓的學員。
《海量數據探秘:Elasticsearch的深度實踐與架構演進》 在信息爆炸的時代,數據已成為驅動社會進步的核心動力。從海量的用戶行為日誌到復雜的物聯網傳感器數據,再到龐大的電商交易記錄,如何高效地存儲、檢索和分析這些不斷增長的數據,是每一個技術團隊麵臨的巨大挑戰。傳統的數據庫技術在麵對TB甚至PB級彆的數據量時,往往顯得力不從心,其查詢效率、擴展性和靈活性都受到瞭嚴格的限製。 正是在這樣的背景下,Elasticsearch憑藉其卓越的分布式特性、近乎實時的搜索能力以及靈活的數據建模,迅速崛起為新一代大數據搜索引擎的佼佼者。本書並非僅僅是對Elasticsearch基礎知識的簡單羅列,而是旨在深入剖析其背後的設計哲學、核心原理,以及在真實世界復雜場景下的應用之道。我們將帶領讀者跨越技術錶層,直抵Elasticsearch架構的精髓,理解其如何構建一個能夠吞吐海量數據且響應迅捷的搜索係統。 第一部分:Elasticsearch的基石——理解數據、索引與搜索 在踏入Elasticsearch的宏偉殿堂之前,我們首先需要建立起對核心概念的清晰認知。本部分將深入探討: 數據模型與映射(Mapping)的藝術: Elasticsearch並非簡單地存儲原始數據,而是通過定義精細的映射來理解數據的結構和語義。我們將詳細解析各種數據類型(文本、數值、日期、地理位置等)的選擇及其對搜索性能的影響。掌握如何動態映射與靜態映射的權衡,如何利用分詞器(Analyzers)精確控製文本的索引和檢索過程,以及如何設計優化的映射以實現高效的查詢。我們將通過實際案例,展示如何根據業務需求靈活調整映射,避免常見的陷阱。 倒排索引(Inverted Index)的魔力: 揭示Elasticsearch最核心的檢索機製——倒排索引。理解其構建原理、數據結構以及它如何實現亞秒級的搜索速度。我們將深入探討詞項(Term)、詞典(Dictionary)和指針(Pointers)之間的關係,以及文檔頻率(Document Frequency)和詞項頻率(Term Frequency)如何影響相關性評分。理解這些底層機製,將有助於我們寫齣更高效的查詢語句,並優化索引的存儲空間。 文檔(Document)與分片(Shard)的分布式哲學: Elasticsearch將數據存儲在邏輯單元“文檔”中,而文檔又被組織在“索引”內。為瞭實現高可用和橫嚮擴展,索引被進一步拆分成多個“分片”。我們將詳細講解分片的分布策略(Primary Shards 和 Replica Shards),理解數據如何在集群節點之間進行復製和均衡。學習如何根據數據量和查詢負載來閤理規劃分片數量,以及分片失效時的自動恢復機製。 集群(Cluster)的架構與節點(Node)的角色: Elasticsearch構建於一個強大的分布式集群之上。我們將解析不同節點(Master-eligible nodes, Data nodes, Ingest nodes, Coordinating nodes)的角色分工及其協同工作機製。理解集群的選舉過程、數據一緻性保障(如 quorum)、以及如何通過節點配置來優化集群的性能和穩定性。 第二部分:Elasticsearch的進階之路——掌握強大的搜索與分析能力 在牢固掌握瞭基礎概念後,本部分將帶領讀者深入Elasticsearch強大的搜索和分析能力,解鎖其真正的價值。 DSL(Domain Specific Language)的精妙之處: Elasticsearch的查詢是通過一個富有錶現力的JSON風格的DSL實現的。我們將係統性地梳理各種查詢類型(Match Queries, Term Queries, Range Queries, Boolean Queries, Prefix Queries, Wildcard Queries, Fuzzy Queries, Geo Queries等),並深入探討它們的適用場景和性能特點。理解查詢的組閤與嵌套,學習如何構建復雜的復閤查詢以滿足多樣化的業務需求。 相關性排序(Relevance Scoring)的奧秘: Elasticsearch的核心競爭力在於其精準的相關性排序。我們將深入剖析BM25(Best Matching 25)算法,理解文檔得分是如何計算齣來的,以及查詢詞項的頻率、文檔的長度、倒排文檔頻率等因素如何影響最終的排序結果。學習如何利用權重(Boost)來調整特定查詢詞項的重要性,以及如何通過函數評分(Function Score)實現更靈活的自定義排序。 聚閤(Aggregations)的強大分析引擎: Elasticsearch不僅僅是一個搜索引擎,它更是一個強大的實時數據分析平颱。我們將詳細介紹各種聚閤類型,包括: 桶聚閤(Bucket Aggregations): 如Terms Aggregation(按詞項分組)、Range Aggregation(按範圍分組)、Date Histogram Aggregation(按時間分組)、Geo Bounding Box Aggregation(按地理區域分組)等,用於將數據劃分到不同的“桶”中。 指標聚閤(Metric Aggregations): 如Sum Aggregation(求和)、Avg Aggregation(平均值)、Max Aggregation(最大值)、Min Aggregation(最小值)、Cardinality Aggregation(去重計數)等,用於計算每個桶內的數值指標。 管道聚閤(Pipeline Aggregations): 用於對其他聚閤的結果進行進一步計算,實現更復雜的分析,如Moving Average(移動平均)、Percentiles(百分位數)等。 我們將通過大量實際業務場景,演示如何利用聚閤功能進行用戶行為分析、銷售趨勢預測、日誌異常檢測、風險評估等。 搜索優化與性能調優: 任何係統都需要經過優化纔能發揮最大效能。本節將聚焦Elasticsearch的性能瓶頸識彆與解決。我們將深入探討: 查詢性能調優: 如何編寫高效的查詢語句,避免昂貴的查詢操作(如通配符前綴查詢),善用filter context(過濾上下文)加速檢索。 索引性能調優: 如何閤理設置刷新間隔(Refresh Interval)、段閤並(Segment Merging)策略,以及選擇閤適的分片數量和副本數量。 內存與CPU優化: 理解JVM內存設置、堆大小、GC(垃圾迴收)策略對Elasticsearch性能的影響。 硬件選型與配置: 根據業務負載選擇閤適的CPU、內存、磁盤(SSD是首選)配置。 第三部分:Elasticsearch的生産級實踐——架構設計、運維與生態 理論知識終將服務於實踐。本部分將帶領讀者將Elasticsearch融入實際生産環境,解決規模化應用中的挑戰。 高可用性與容錯設計: 在分布式係統中,可用性是生命綫。我們將深入探討Elasticsearch的高可用機製,包括: 主節點(Master Node)的選舉與容錯: 理解 quorum 機製如何保證集群的穩定性,以及如何配置多個 master-eligible nodes。 數據副本(Replica Shards)的角色: 如何通過副本實現數據的冗餘備份和快速故障轉移。 節點的故障檢測與恢復: 瞭解 Elasticsearch 如何感知節點故障,以及副本分片如何自動接管主分片。 跨區域(Multi-AZ)部署策略: 為應對更廣泛的故障場景,討論如何在多個可用區或地域部署 Elasticsearch 集群。 數據治理與生命周期管理: 隨著數據量的增長,如何有效地管理數據的存儲成本和檢索效率變得至關重要。我們將講解: 索引生命周期管理(ILM): 如何根據數據的時間屬性,自動進行索引的滾動(Roll Over)、縮小(Shrink)、凍結(Freeze)、刪除(Delete)等操作,實現成本效益的最大化。 快照與恢復(Snapshot and Restore): 講解如何定期備份 Elasticsearch 數據,以及在災難發生時如何快速恢復。 冷熱數據分離: 討論如何將不常訪問的曆史數據遷移到成本更低的存儲介質(如S3),以優化成本。 Elastic Stack(ELK/ECK)的協同效應: Elasticsearch 並非孤立存在,它通常與Logstash、Kibana、Beats等組件共同構成強大的數據分析解決方案。 Logstash: 作為強大的數據管道,學習如何配置 Logstash 收集、轉換、豐富來自各種源頭的數據,並將其高效地導入 Elasticsearch。 Kibana: 作為可視化儀錶盤,學習如何使用 Kibana 創建富有洞察力的圖錶、儀錶盤,以及進行交互式數據探索。 Beats: 作為輕量級數據收集器,瞭解 Filebeat、Metricbeat、Packetbeat 等如何實時收集日誌、指標和網絡數據。 Elastic Cloud on Kubernetes (ECK): 探討在 Kubernetes 環境下,如何通過 ECK 自動化部署、管理和擴展 Elasticsearch 集群,實現雲原生應用的數據需求。 安全性: 在生産環境中,數據的安全至關重要。我們將介紹 Elasticsearch 的安全功能,包括用戶認證、權限控製、TLS 加密通信、以及審計日誌等。 監控與告警: 如何及時發現並解決生産環境中的問題?我們將分享 Elasticsearch 的監控策略,包括集群健康狀態、節點資源使用情況、查詢延遲等,並介紹如何配置告警機製。 本書特色: 深入淺齣: 從基礎概念到高級應用,層層遞進,力求讓不同技術背景的讀者都能理解。 案例驅動: 結閤大量真實世界場景和代碼示例,幫助讀者將理論知識轉化為實踐技能。 原理剖析: 深入講解 Elasticsearch 核心算法和設計思想,知其然更知其所以然。 實戰導嚮: 關注生産環境中的常見問題和解決方案,為讀者提供可落地的指導。 前瞻性: 探討 Elasticsearch 的最新發展趨勢和生態係統,幫助讀者保持技術領先。 通過閱讀《海量數據探秘:Elasticsearch的深度實踐與架構演進》,您將不僅僅掌握一個強大的工具,更將獲得駕馭海量數據的全局視野和實戰能力,為您的技術生涯和業務發展注入強大的動力。

用戶評價

評分☆☆☆☆☆

這本《Elasticsearch大數據搜索引擎》的封麵設計相當大氣,沉甸甸的一本書,拿在手裏就有一種踏實感。我平時工作經常和海量數據打交道,各種檢索、分析的需求層齣不窮,但現有的工具總感覺不夠得心應手。聽同事推薦瞭好幾次 Elasticsearch,一直沒時間深入瞭解。這次看到這本書,感覺是個絕佳的學習機會。我尤其關注的是它能否解決我日常工作中遇到的那些模糊搜索、日誌分析、以及實時聚閤統計的難題。那些棘手的日誌模式識彆、海量文本數據的快速索引和檢索,以及如何在復雜查詢下保持高性能,這些都是我迫切想從書中找到答案的地方。希望這本書能夠提供切實可行的解決方案,而不僅僅是理論上的堆砌。我還在期待書中能有豐富的案例分析,最好能貼閤實際業務場景,例如電商平颱的商品搜索、社交媒體的內容分析,甚至是物聯網設備數據的實時監控,這些都是我工作中可能會用到的方嚮。如果書中能詳細講解 Elasticsearch 的架構原理,以及它在分布式環境下的部署和優化技巧,那就更完美瞭。畢竟,對於一個搜索引擎來說,穩定性和可擴展性是至關重要的。我希望通過閱讀這本書,能夠徹底掌握 Elasticsearch 的核心技術,並將其應用到我的實際工作中,提升數據處理的效率和準確性。

評分☆☆☆☆☆

讀《Elasticsearch大數據搜索引擎》這本書,我主要抱著一個探索未知領域的心態。雖然名字聽起來很專業,但我相信作者一定能用通俗易懂的語言,將復雜的概念解釋清楚。我特彆希望書中能夠包含一些關於 Elasticsearch 性能調優的深度內容,比如如何優化索引結構,如何進行分片和副本的閤理配置,以及如何通過緩存策略來提升查詢速度。我經常遇到查詢慢的問題,尤其是在數據量達到一定規模之後,性能瓶頸就越發明顯。如果這本書能提供一些實用的調優技巧和實戰經驗,那對我來說將是無價之寶。另外,我個人對 Elasticsearch 的生態係統也很有興趣,比如它與其他周邊工具如 Logstash、Kibana 的集成使用。我希望書中能詳細介紹如何搭建一套完整的 ELK(Elasticsearch, Logstash, Kibana)日誌分析平颱,並演示如何利用 Kibana 進行數據可視化和儀錶盤的構建,這樣我就可以更直觀地理解和分析我的數據瞭。我還在期待書中能夠涵蓋一些 Elasticsearch 在不同應用場景下的解決方案,例如全文檢索、地理位置搜索、甚至是實時分析場景的應用。如果能有具體的代碼示例和配置指導,那就更好瞭,這能讓我更快地上手實踐,並將其應用到我自己的項目中。

評分☆☆☆☆☆

我一直對數據檢索的底層技術很著迷,《Elasticsearch大數據搜索引擎》這本書的標題一下就抓住瞭我的眼球。我最大的疑惑在於,在大數據時代,如何纔能保證搜索的速度和精度?我希望這本書能深入淺齣地解釋 Elasticsearch 的索引原理,比如倒排索引是如何構建的,以及它在文本匹配方麵是如何工作的。我不太喜歡那些隻停留在錶麵介紹的書籍,我更想瞭解背後的技術細節,比如 Lucene 的一些核心概念,以及 Elasticsearch 在此基礎上的改進。此外,我還對 Elasticsearch 的集群管理和高可用性方麵的內容很感興趣。在實際生産環境中,如何保證集群的穩定運行,如何處理節點故障,以及如何進行數據備份和恢復,這些都是我非常關心的問題。我希望書中能提供一些詳細的操作指南和最佳實踐。如果書中還能包含一些關於 Elasticsearch 安全性的討論,比如如何進行用戶認證和權限控製,如何保護敏感數據,那就更完美瞭。畢竟,在處理大數據的時候,安全問題是絕對不能忽視的。我希望通過這本書,能夠對 Elasticsearch 有一個更全麵、更深入的理解,並能將其應用到實際的數據檢索項目中。

評分☆☆☆☆☆

作為一個初學者,我選擇《Elasticsearch大數據搜索引擎》這本書,主要是想瞭解它在實際應用中的優勢和場景。我之前聽說過 Elasticsearch 在搜索領域非常強大,但具體是如何工作的,以及它能解決哪些問題,我還不甚瞭解。我特彆希望書中能有一些由淺入深的講解,從最基礎的概念開始,逐步深入到核心功能和高級特性。我期待能夠學習到如何使用 Elasticsearch 來構建一個功能完善的搜索服務,比如如何進行索引的設計,如何編寫查詢語句,以及如何處理搜索結果的分頁和排序。我還對 Elasticsearch 在日誌管理和分析方麵的應用非常感興趣。我希望書中能提供一些關於如何使用 Elasticsearch 來收集、存儲、檢索和分析海量日誌數據的詳細教程,並演示如何利用 Kibana 來創建直觀的數據報錶和儀錶盤。我還在期待書中能夠有一些關於 Elasticsearch 集群的部署和管理方麵的指導,包括如何進行節點的選擇、配置和監控,以及如何處理集群的擴容和故障恢復。總之,我希望這本書能夠幫助我快速入門 Elasticsearch,並能夠將其應用於實際的項目中。

評分☆☆☆☆☆

這本書《Elasticsearch大數據搜索引擎》在我看來,是一本潛力巨大的工具書。我一直認為,要想真正駕馭大數據,必須掌握高效的檢索和分析工具。我特彆希望書中能夠詳細闡述 Elasticsearch 在麵對海量數據時,是如何實現高效索引和快速查詢的。我關注的重點在於,它是否能夠提供針對不同類型數據的優化策略,例如文本、數值、地理位置信息等。我希望能夠看到書中關於 Elasticsearch 查詢 DSL (Domain Specific Language) 的深度解析,以及如何利用其強大的查詢能力來構建復雜的搜索場景,比如多條件組閤查詢、模糊匹配、同義詞擴展等等。另外,對於大數據處理而言,數據的實時性和一緻性是關鍵。我希望書中能夠包含關於 Elasticsearch 在流式數據處理方麵的應用,以及如何利用它來實現近乎實時的搜索和分析。我還在期待書中能有一些關於 Elasticsearch 在大數據生態係統中的地位和與其他技術(如 Hadoop、Spark)的集成方案的介紹。如果書中能提供一些性能基準測試的結果和對比,或者是一些常見的性能瓶頸分析和解決方案,那將極大地提升這本書的實踐價值。總而言之,我希望通過這本書,能夠係統地掌握 Elasticsearch 的技術精髓,並將其應用於解決實際的大數據檢索和分析難題。

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