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羅剛編著 著

圖書標籤:

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• 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

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

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。

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。

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☆☆☆☆☆

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☆☆☆☆☆

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。