1.使用Filebeat，ILM和数据流跨多个索引管理ES数据
https://www.elastic.co/cn/blog ... reams
2.Elasticsearch 搜索应用实践(搭建篇)
https://mp.weixin.qq.com/s/pjV--8i7nSKotv2aZtMzPA
3.记录一次诡异的数据丢失的问题
https://www.jianshu.com/p/bc3be02da961

编辑：金桥
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索引是 Elasticsearch 的重要组成部分。 每个索引使你的数据集保持分离和有条理，从而使你可以灵活地以不同方式对待每个数据集，并使其在整个生命周期中都易于管理。 通过提供摄入方法和管理工具来简化流程，Elastic 可以轻松地充分利用索引。

在本文中，我们将使用 Filebeat 将来自多个源的数据摄入到多个索引中，然后将使用索引生命周期管理（ILM）和数据流来进一步控制该数据。
 
https://elasticstack.blog.csdn ... 51958 收起阅读 »

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB 是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。Elasticsearch 是一个高效强大的大数据搜索引擎。它的 Speed, Scale 及 Relevance 是很多数据库不具有的。通过 Elasticsearch 的高效搜索引擎，我们可以快速地搜索相关的内容，我们也可以使用 Kibana 所提供的可视化为数据提供洞察。在今天的文章中，我将介绍如何把 MongoDB 里的数据同步到 Elasticsearch。


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Elastic Certified Engineer
Elastic Certified Analyst
Elastic Certified Observability Engineer
 
三证到手
对新手还是有一定难度的，都是上机实操 收起阅读 »

1.Elasticsearch 生产环境集群部署最佳实践。
https://elastic.blog.csdn.net/ ... 58076
2.ElasticSearch核心之——聚合分析。
https://www.jianshu.com/p/596ece1ae75d
3.一步步带你搭建Elasticsearch环境，还看不懂？
https://www.jianshu.com/p/eab27dff0e99

编辑：叮咚光军
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1.Elasticsearch聚合优化 | 聚合速度提升5倍
https://developer.aliyun.com/article/707444

2.kibana详细入门教程。
https://www.cnblogs.com/chenqi ... .html

3.Elasticsearch 插件开发。
https://segmentfault.com/a/1190000023643744

编辑：cyberdak
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1.为什么我们为Grafana构建Elasticsearch插件。 
https://grafana.com/blog/2021/ ... ocial 2.将浏览行为导出到Elasticsearch。 
https://github.com/defgsus/ufa/ 
3.动画引擎。 
http://animatedengines.com/

编辑：至尊宝
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1.es缓存深度研究

https://www.elastic.co/cn/blog/elasticsearch-caching-deep-dive-boosting-query-speed-one-cache-at-a-time

2.es在lytf上的应用优化

https://eng.lyft.com/elasticsearch-optimizations-at-lyft-b555dc020932

3.使用es加速wordpress搜索

https://kinsta.com/knowledgebase/wordpress-elasticsearch/

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1、Elastic：使用 escli 命令行工具来管理 Elastic 集群
https://elasticstack.blog.csdn ... 65196
 
2、Elasticsearch 线程池和队列问题解读
https://blog.csdn.net/laoyang3 ... .5501
 
3、原来 Elasticsearch 还可以这么理解
https://dev-preview.cnblogs.co ... .html
 
编辑：铭毅天下
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职位描述：
1、熟悉阿里大数据平台，在理解客户业务场景基础上，为互联网、金融、政府等行业头部客户定制相应的大数据解决方案。
2、在产出方案的过程中，一方面能合理引导客户需求，使得方案能对客户带来价值实现。
3、另一方面，在理解合作伙伴及客户的业务需求时，对内部研发团队整理产出大数据产品需求，提升产品体验。
4、能沉淀best practice的案例，赋能下游团队，案例能具备从行业标杆到全面可推广的能力。
5、负责售前阶段的技术交流，方案设计，概念验证等，以及负责客户上云项目的支持。
6、具备优秀演讲和文档编写能力，能独立编写与讲解方案，并主导在线Demo和线下POC。

职位要求：
1.熟悉Elasticsearch、HDFS、KafKa、Flink等开源系统中的至少一种，了解分布式存储系统原理，有相关设计经验尤佳；
2.熟悉开发语言：Java或Python，有大数据工具、应用等开发经验者优先；
3.精通Linux系统，具备系统级问题troubleshooting 和 performance tuning能力者优先；
4.具备强烈的进取心、求知欲及团队合作精神，具有良好的沟通能力，具有良好的问题分析和解决能力。

工作地点：北京、杭州
待遇：30~60K/月+年终奖+股票
简历请投递：chucai.oycc@alibaba-inc.com 收起阅读 »

在许多的情况下，我们使用现有的分词器已经足够满足我们许多的业务需求，但是也有许多的情况，我们需要定制一个特定的分词器来满足我们特定的需求。我们知道要实现全文搜索，在文档被导入到 Elasticsearch 后，每个字段都需要被分析。这里就涉及到分词。如果你对分词器还不是很了解的话，那么请参考我之前的文章 “Elasticsearch: analyzer”。

一旦文档被导入到 Elasticsearch 之后，我们就可以对其中的字段进行搜索了。通常它会依据默认的 BM25 算法对每个文档的相关性进行打分。关于每个文档的分数是如何得到的，我们可以参照文档 “Elasticsearch：分布式计分” 来了解更多。这个打分会影响搜索返回结果的先后顺序。打分最高的文档排在返回结果的最前面，紧接着是排名第二的分数，依次类推。默认的 BM25 打分规则虽然能满足我们绝大多数的需求，但是在实际的使用中，有时不能完全满足我们的需求，比如我希望一首排名靠前的歌曲的会影响最终的得分，离我们位置最近的新闻排在前面，最近发生的新闻优先排在许多年前的新闻之前。针对这些特殊的需求，我们需要定制分数的算法。

在今天的展示中，我将展示如何实现一个定制的分词器 （custom analyzer）及定制相关性。
Elasticsearch：定制分词器（analyzer）及相关性
原文链接：https://elasticstack.blog.csdn ... 78163 收起阅读 »

Elasticsearch 是一个应用非常广泛的搜索引擎。在实际的使用中，我们会发现有一些文字中包含一些 emoji 表情符号，比如笑脸 😀，动物 🐅 等等，那么我们该如何对这些表情符号来进行搜索呢？ 请详细阅读 “如何实现对 emoji 表情符号进行搜索” https://elasticstack.blog.csdn ... 61636 收起阅读 »

1.结合使用Grok和Elasticsearch结构化数据。 
https://alexmarquardt.com/usin ... data/ 
2.Dnsbeat –用于监视DNS的Elasticsearch Beat。 
https://github.com/0xThiebaut/dnsbeat 
3.在森林里的面包车上全职工作。 
https://ghuntley.com/a-new-chapter/

编辑：至尊宝 
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1.Elasticsearch搜索引擎优化指南之分词优化。
https://blog.csdn.net/qq_15973 ... 33060

2.使用ElasticSearch进行2019nCoV的可视化。
https://github.com/CarryChang/2019-nCoV-Vis

3.Elasticsearch 不同版本性能测试。
https://www.nosuchfield.com/20 ... ions/

编辑：cyberdak
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Elasticsearch 是一个应用非常广泛的搜索引擎。它可以对文字进行分词，从而实现全文搜索。在实际的使用中，我们会发现有一些文字中包含一些表情符号，比如笑脸，动物等等，那么我们该如何对这些表情符号来进行搜索呢？

🏻 => 🏻, light skin tone, skin tone, type 1–2
🏼 => 🏼, medium-light skin tone, skin tone, type 3
🏽 => 🏽, medium skin tone, skin tone, type 4
🏾 => 🏾, medium-dark skin tone, skin tone, type 5
🏿 => 🏿, dark skin tone, skin tone, type 6
♪ => ♪, eighth, music, note
♭ => ♭, bemolle, flat, music, note
♯ => ♯, dièse, diesis, music, note, sharp
😀 => 😀, face, grin, grinning face
😃 => 😃, face, grinning face with big eyes, mouth, open, smile
😄 => 😄, eye, face, grinning face with smiling eyes, mouth, open, smile
😁 => 😁, beaming face with smiling eyes, eye, face, grin, smile
😆 => 😆, face, grinning squinting face, laugh, mouth, satisfied, smile
😅 => 😅, cold, face, grinning face with sweat, open, smile, sweat
🤣 => 🤣, face, floor, laugh, rofl, rolling, rolling on the floor laughing, rotfl
😂 => 😂, face, face with tears of joy, joy, laugh, tear
🙂 => 🙂, face, slightly smiling face, smile
🙃 => 🙃, face, upside-down
😉 => 😉, face, wink, winking face
 
🐅 => 🐅, tiger
🐆 => 🐆, leopard
🐴 => 🐴, face, horse
🐎 => 🐎, equestrian, horse, racehorse, racing
🦄 => 🦄, face, unicorn
🦓 => 🦓, stripe, zebra
🦌 => 🦌, deer
在上面，我们可以看到各种各样的 emoji 符号。比如我们想搜索 grin，那么它就把含有 😀 emoji 符号的文档也找出来。在今天的文章中，我们来展示如何实现对 emoji 符号的进行搜索。
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