Elasticsearch大数据搜索引擎 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

罗刚编著 著

图书标签:

• Elasticsearch
• 大数据
• 搜索引擎
• 全文检索
• 分布式
• NoSQL
• 数据分析
• 实时搜索
• Lucene
• 开发
• 运维

店铺： 文轩网旗舰店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121332333

商品编码：25142936083

开本：16开

出版时间：2018-01-01

页数：217

字数：364800

作  者:罗刚 编著 定  价:49 出 版 社:电子工业出版社 出版日期:2018年01月01日 页  数:217 装  帧:平装 ISBN:9787121332333 ●第1章 使用Elasticsearch 1
●1.1 基本概念 1
●1.2 安装 2
●1.3 搜索集群 5
●1.4 创建索引 6
●1.5 使用Java客户端接口 9
●1.5.1 创建索引 11
●1.5.2 增加、删除与修改数据 14
●1.5.3 分析器 16
●1.5.4 数据导入 17
●1.5.5 通过摄取快速导入数据 17
●1.5.6 索引库结构 17
●1.5.7 查询 18
●1.5.8 区间查询 22
●1.5.9 排序 23
●1.5.10 分布式搜索 23
●1.5.11 过滤器 24
●1.5.12 高亮显示 24
●1.5.13 分页 25
●1.5.14 通过聚合实现分组查询 26
●部分目录

内容简介

Elasticsearch搜索集群系统在生产和生活中发挥着越来越重要的作用。本书介绍了Elasticsearch的使用、原理、系统优化与扩展应用。本书用例子说明了Java、Python、Scala和PHP的编程API，其中在Java搜索界面实现上，介绍了使用Spring实现微服务开发。为了扩展Elasticsearch的功能，本书以中文分词和英文文本分析为例介绍了插件开发方法。本书介绍了使用Elasticsearch作为数据管理平台的日志监控与分析方法，介绍了使用OCR从图像中提取文本以及问答式搜索的开发方法。 罗刚 编著 罗刚，猎兔搜索创始人，带领猎兔搜索技术开发团队先后开发出猎兔中文分词系统、猎兔信息提取系统、猎兔智能垂直搜索系统以及网络信息监测系统等，实现互联网信息的采集、过滤、搜索和实时监测。曾编写出版《自己动手写搜索引擎》、《自己动手写网络爬虫》、《使用C#开发搜索引擎》，获得广泛好评。在北京和上海等地均有猎兔培训的学员。

《海量数据探秘：Elasticsearch的深度实践与架构演进》 在信息爆炸的时代，数据已成为驱动社会进步的核心动力。从海量的用户行为日志到复杂的物联网传感器数据，再到庞大的电商交易记录，如何高效地存储、检索和分析这些不断增长的数据，是每一个技术团队面临的巨大挑战。传统的数据库技术在面对TB甚至PB级别的数据量时，往往显得力不从心，其查询效率、扩展性和灵活性都受到了严格的限制。 正是在这样的背景下，Elasticsearch凭借其卓越的分布式特性、近乎实时的搜索能力以及灵活的数据建模，迅速崛起为新一代大数据搜索引擎的佼佼者。本书并非仅仅是对Elasticsearch基础知识的简单罗列，而是旨在深入剖析其背后的设计哲学、核心原理，以及在真实世界复杂场景下的应用之道。我们将带领读者跨越技术表层，直抵Elasticsearch架构的精髓，理解其如何构建一个能够吞吐海量数据且响应迅捷的搜索系统。 第一部分：Elasticsearch的基石——理解数据、索引与搜索 在踏入Elasticsearch的宏伟殿堂之前，我们首先需要建立起对核心概念的清晰认知。本部分将深入探讨： 数据模型与映射（Mapping）的艺术： Elasticsearch并非简单地存储原始数据，而是通过定义精细的映射来理解数据的结构和语义。我们将详细解析各种数据类型（文本、数值、日期、地理位置等）的选择及其对搜索性能的影响。掌握如何动态映射与静态映射的权衡，如何利用分词器（Analyzers）精确控制文本的索引和检索过程，以及如何设计优化的映射以实现高效的查询。我们将通过实际案例，展示如何根据业务需求灵活调整映射，避免常见的陷阱。 倒排索引（Inverted Index）的魔力： 揭示Elasticsearch最核心的检索机制——倒排索引。理解其构建原理、数据结构以及它如何实现亚秒级的搜索速度。我们将深入探讨词项（Term）、词典（Dictionary）和指针（Pointers）之间的关系，以及文档频率（Document Frequency）和词项频率（Term Frequency）如何影响相关性评分。理解这些底层机制，将有助于我们写出更高效的查询语句，并优化索引的存储空间。 文档（Document）与分片（Shard）的分布式哲学： Elasticsearch将数据存储在逻辑单元“文档”中，而文档又被组织在“索引”内。为了实现高可用和横向扩展，索引被进一步拆分成多个“分片”。我们将详细讲解分片的分布策略（Primary Shards 和 Replica Shards），理解数据如何在集群节点之间进行复制和均衡。学习如何根据数据量和查询负载来合理规划分片数量，以及分片失效时的自动恢复机制。 集群（Cluster）的架构与节点（Node）的角色： Elasticsearch构建于一个强大的分布式集群之上。我们将解析不同节点（Master-eligible nodes, Data nodes, Ingest nodes, Coordinating nodes）的角色分工及其协同工作机制。理解集群的选举过程、数据一致性保障（如 quorum）、以及如何通过节点配置来优化集群的性能和稳定性。 第二部分：Elasticsearch的进阶之路——掌握强大的搜索与分析能力 在牢固掌握了基础概念后，本部分将带领读者深入Elasticsearch强大的搜索和分析能力，解锁其真正的价值。 DSL（Domain Specific Language）的精妙之处： Elasticsearch的查询是通过一个富有表现力的JSON风格的DSL实现的。我们将系统性地梳理各种查询类型（Match Queries, Term Queries, Range Queries, Boolean Queries, Prefix Queries, Wildcard Queries, Fuzzy Queries, Geo Queries等），并深入探讨它们的适用场景和性能特点。理解查询的组合与嵌套，学习如何构建复杂的复合查询以满足多样化的业务需求。 相关性排序（Relevance Scoring）的奥秘： Elasticsearch的核心竞争力在于其精准的相关性排序。我们将深入剖析BM25（Best Matching 25）算法，理解文档得分是如何计算出来的，以及查询词项的频率、文档的长度、倒排文档频率等因素如何影响最终的排序结果。学习如何利用权重（Boost）来调整特定查询词项的重要性，以及如何通过函数评分（Function Score）实现更灵活的自定义排序。 聚合（Aggregations）的强大分析引擎： Elasticsearch不仅仅是一个搜索引擎，它更是一个强大的实时数据分析平台。我们将详细介绍各种聚合类型，包括： 桶聚合（Bucket Aggregations）： 如Terms Aggregation（按词项分组）、Range Aggregation（按范围分组）、Date Histogram Aggregation（按时间分组）、Geo Bounding Box Aggregation（按地理区域分组）等，用于将数据划分到不同的“桶”中。 指标聚合（Metric Aggregations）： 如Sum Aggregation（求和）、Avg Aggregation（平均值）、Max Aggregation（最大值）、Min Aggregation（最小值）、Cardinality Aggregation（去重计数）等，用于计算每个桶内的数值指标。 管道聚合（Pipeline Aggregations）： 用于对其他聚合的结果进行进一步计算，实现更复杂的分析，如Moving Average（移动平均）、Percentiles（百分位数）等。 我们将通过大量实际业务场景，演示如何利用聚合功能进行用户行为分析、销售趋势预测、日志异常检测、风险评估等。 搜索优化与性能调优： 任何系统都需要经过优化才能发挥最大效能。本节将聚焦Elasticsearch的性能瓶颈识别与解决。我们将深入探讨： 查询性能调优： 如何编写高效的查询语句，避免昂贵的查询操作（如通配符前缀查询），善用filter context（过滤上下文）加速检索。 索引性能调优： 如何合理设置刷新间隔（Refresh Interval）、段合并（Segment Merging）策略，以及选择合适的分片数量和副本数量。 内存与CPU优化： 理解JVM内存设置、堆大小、GC（垃圾回收）策略对Elasticsearch性能的影响。 硬件选型与配置： 根据业务负载选择合适的CPU、内存、磁盘（SSD是首选）配置。 第三部分：Elasticsearch的生产级实践——架构设计、运维与生态 理论知识终将服务于实践。本部分将带领读者将Elasticsearch融入实际生产环境，解决规模化应用中的挑战。 高可用性与容错设计： 在分布式系统中，可用性是生命线。我们将深入探讨Elasticsearch的高可用机制，包括： 主节点（Master Node）的选举与容错： 理解 quorum 机制如何保证集群的稳定性，以及如何配置多个 master-eligible nodes。 数据副本（Replica Shards）的角色： 如何通过副本实现数据的冗余备份和快速故障转移。 节点的故障检测与恢复： 了解 Elasticsearch 如何感知节点故障，以及副本分片如何自动接管主分片。 跨区域（Multi-AZ）部署策略： 为应对更广泛的故障场景，讨论如何在多个可用区或地域部署 Elasticsearch 集群。 数据治理与生命周期管理： 随着数据量的增长，如何有效地管理数据的存储成本和检索效率变得至关重要。我们将讲解： 索引生命周期管理（ILM）： 如何根据数据的时间属性，自动进行索引的滚动（Roll Over）、缩小（Shrink）、冻结（Freeze）、删除（Delete）等操作，实现成本效益的最大化。 快照与恢复（Snapshot and Restore）： 讲解如何定期备份 Elasticsearch 数据，以及在灾难发生时如何快速恢复。 冷热数据分离： 讨论如何将不常访问的历史数据迁移到成本更低的存储介质（如S3），以优化成本。 Elastic Stack（ELK/ECK）的协同效应： Elasticsearch 并非孤立存在，它通常与Logstash、Kibana、Beats等组件共同构成强大的数据分析解决方案。 Logstash： 作为强大的数据管道，学习如何配置 Logstash 收集、转换、丰富来自各种源头的数据，并将其高效地导入 Elasticsearch。 Kibana： 作为可视化仪表盘，学习如何使用 Kibana 创建富有洞察力的图表、仪表盘，以及进行交互式数据探索。 Beats： 作为轻量级数据收集器，了解 Filebeat、Metricbeat、Packetbeat 等如何实时收集日志、指标和网络数据。 Elastic Cloud on Kubernetes (ECK)： 探讨在 Kubernetes 环境下，如何通过 ECK 自动化部署、管理和扩展 Elasticsearch 集群，实现云原生应用的数据需求。 安全性： 在生产环境中，数据的安全至关重要。我们将介绍 Elasticsearch 的安全功能，包括用户认证、权限控制、TLS 加密通信、以及审计日志等。 监控与告警： 如何及时发现并解决生产环境中的问题？我们将分享 Elasticsearch 的监控策略，包括集群健康状态、节点资源使用情况、查询延迟等，并介绍如何配置告警机制。 本书特色： 深入浅出： 从基础概念到高级应用，层层递进，力求让不同技术背景的读者都能理解。 案例驱动： 结合大量真实世界场景和代码示例，帮助读者将理论知识转化为实践技能。 原理剖析： 深入讲解 Elasticsearch 核心算法和设计思想，知其然更知其所以然。 实战导向： 关注生产环境中的常见问题和解决方案，为读者提供可落地的指导。 前瞻性： 探讨 Elasticsearch 的最新发展趋势和生态系统，帮助读者保持技术领先。 通过阅读《海量数据探秘：Elasticsearch的深度实践与架构演进》，您将不仅仅掌握一个强大的工具，更将获得驾驭海量数据的全局视野和实战能力，为您的技术生涯和业务发展注入强大的动力。

评分☆☆☆☆☆

我一直对数据检索的底层技术很着迷，《Elasticsearch大数据搜索引擎》这本书的标题一下就抓住了我的眼球。我最大的疑惑在于，在大数据时代，如何才能保证搜索的速度和精度？我希望这本书能深入浅出地解释 Elasticsearch 的索引原理，比如倒排索引是如何构建的，以及它在文本匹配方面是如何工作的。我不太喜欢那些只停留在表面介绍的书籍，我更想了解背后的技术细节，比如 Lucene 的一些核心概念，以及 Elasticsearch 在此基础上的改进。此外，我还对 Elasticsearch 的集群管理和高可用性方面的内容很感兴趣。在实际生产环境中，如何保证集群的稳定运行，如何处理节点故障，以及如何进行数据备份和恢复，这些都是我非常关心的问题。我希望书中能提供一些详细的操作指南和最佳实践。如果书中还能包含一些关于 Elasticsearch 安全性的讨论，比如如何进行用户认证和权限控制，如何保护敏感数据，那就更完美了。毕竟，在处理大数据的时候，安全问题是绝对不能忽视的。我希望通过这本书，能够对 Elasticsearch 有一个更全面、更深入的理解，并能将其应用到实际的数据检索项目中。

评分☆☆☆☆☆

这本《Elasticsearch大数据搜索引擎》的封面设计相当大气，沉甸甸的一本书，拿在手里就有一种踏实感。我平时工作经常和海量数据打交道，各种检索、分析的需求层出不穷，但现有的工具总感觉不够得心应手。听同事推荐了好几次 Elasticsearch，一直没时间深入了解。这次看到这本书，感觉是个绝佳的学习机会。我尤其关注的是它能否解决我日常工作中遇到的那些模糊搜索、日志分析、以及实时聚合统计的难题。那些棘手的日志模式识别、海量文本数据的快速索引和检索，以及如何在复杂查询下保持高性能，这些都是我迫切想从书中找到答案的地方。希望这本书能够提供切实可行的解决方案，而不仅仅是理论上的堆砌。我还在期待书中能有丰富的案例分析，最好能贴合实际业务场景，例如电商平台的商品搜索、社交媒体的内容分析，甚至是物联网设备数据的实时监控，这些都是我工作中可能会用到的方向。如果书中能详细讲解 Elasticsearch 的架构原理，以及它在分布式环境下的部署和优化技巧，那就更完美了。毕竟，对于一个搜索引擎来说，稳定性和可扩展性是至关重要的。我希望通过阅读这本书，能够彻底掌握 Elasticsearch 的核心技术，并将其应用到我的实际工作中，提升数据处理的效率和准确性。

评分☆☆☆☆☆

作为一个初学者，我选择《Elasticsearch大数据搜索引擎》这本书，主要是想了解它在实际应用中的优势和场景。我之前听说过 Elasticsearch 在搜索领域非常强大，但具体是如何工作的，以及它能解决哪些问题，我还不甚了解。我特别希望书中能有一些由浅入深的讲解，从最基础的概念开始，逐步深入到核心功能和高级特性。我期待能够学习到如何使用 Elasticsearch 来构建一个功能完善的搜索服务，比如如何进行索引的设计，如何编写查询语句，以及如何处理搜索结果的分页和排序。我还对 Elasticsearch 在日志管理和分析方面的应用非常感兴趣。我希望书中能提供一些关于如何使用 Elasticsearch 来收集、存储、检索和分析海量日志数据的详细教程，并演示如何利用 Kibana 来创建直观的数据报表和仪表盘。我还在期待书中能够有一些关于 Elasticsearch 集群的部署和管理方面的指导，包括如何进行节点的选择、配置和监控，以及如何处理集群的扩容和故障恢复。总之，我希望这本书能够帮助我快速入门 Elasticsearch，并能够将其应用于实际的项目中。

评分☆☆☆☆☆

这本书《Elasticsearch大数据搜索引擎》在我看来，是一本潜力巨大的工具书。我一直认为，要想真正驾驭大数据，必须掌握高效的检索和分析工具。我特别希望书中能够详细阐述 Elasticsearch 在面对海量数据时，是如何实现高效索引和快速查询的。我关注的重点在于，它是否能够提供针对不同类型数据的优化策略，例如文本、数值、地理位置信息等。我希望能够看到书中关于 Elasticsearch 查询 DSL (Domain Specific Language) 的深度解析，以及如何利用其强大的查询能力来构建复杂的搜索场景，比如多条件组合查询、模糊匹配、同义词扩展等等。另外，对于大数据处理而言，数据的实时性和一致性是关键。我希望书中能够包含关于 Elasticsearch 在流式数据处理方面的应用，以及如何利用它来实现近乎实时的搜索和分析。我还在期待书中能有一些关于 Elasticsearch 在大数据生态系统中的地位和与其他技术（如 Hadoop、Spark）的集成方案的介绍。如果书中能提供一些性能基准测试的结果和对比，或者是一些常见的性能瓶颈分析和解决方案，那将极大地提升这本书的实践价值。总而言之，我希望通过这本书，能够系统地掌握 Elasticsearch 的技术精髓，并将其应用于解决实际的大数据检索和分析难题。

评分☆☆☆☆☆

读《Elasticsearch大数据搜索引擎》这本书，我主要抱着一个探索未知领域的心态。虽然名字听起来很专业，但我相信作者一定能用通俗易懂的语言，将复杂的概念解释清楚。我特别希望书中能够包含一些关于 Elasticsearch 性能调优的深度内容，比如如何优化索引结构，如何进行分片和副本的合理配置，以及如何通过缓存策略来提升查询速度。我经常遇到查询慢的问题，尤其是在数据量达到一定规模之后，性能瓶颈就越发明显。如果这本书能提供一些实用的调优技巧和实战经验，那对我来说将是无价之宝。另外，我个人对 Elasticsearch 的生态系统也很有兴趣，比如它与其他周边工具如 Logstash、Kibana 的集成使用。我希望书中能详细介绍如何搭建一套完整的 ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）日志分析平台，并演示如何利用 Kibana 进行数据可视化和仪表盘的构建，这样我就可以更直观地理解和分析我的数据了。我还在期待书中能够涵盖一些 Elasticsearch 在不同应用场景下的解决方案，例如全文检索、地理位置搜索、甚至是实时分析场景的应用。如果能有具体的代码示例和配置指导，那就更好了，这能让我更快地上手实践，并将其应用到我自己的项目中。