你可以的,加油

Elasticsearch:同步 MongoDB 数据到 Elasticsearch

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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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 Certification 三证到手

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
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社区日报 第1028期 (2021-03-09)

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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2.ElasticSearch核心之——聚合分析。
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3.一步步带你搭建Elasticsearch环境,还看不懂?
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社区日报 第1207期 (2021-03-08)

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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2.kibana详细入门教程。
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3.Elasticsearch 插件开发。
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社区日报 第1206期 (2021-3-7)

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.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。 
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3.动画引擎。 
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社区日报 第1204期 (2021-03-05)

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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1、Elastic:使用 escli 命令行工具来管理 Elastic 集群
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2、Elasticsearch 线程池和队列问题解读
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3、原来 Elasticsearch 还可以这么理解
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【阿里云】大数据架构师招聘

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
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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。

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Elasticsearch:定制分词器(analyzer)及相关性

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
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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。
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Elasticsearch:如何实现对 emoji 表情符号进行搜索

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
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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 »

社区日报 第1199期 (2021-03-02)

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.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/

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社区日报 第1200期 (2021-03-01)

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

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Elasticsearch:如何实现对 emoji 表情符号进行搜索

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。
————————————————
版权声明:本文为CSDN博主「Elastic 中国社区官方博客」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/UbuntuTo ... 61636
 
 
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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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社区日报 第1195期 (2021-02-23)

1.为什么 ElasticSearch 比 MySQL 更适合复杂条件搜索。
https://z.itpub.net/article/de ... FB51C
2.保障你的elasticsearch安全。
https://dzone.com/articles/the ... urity
3.Elasticsearch和GrayLog详细对比。
https://stackshare.io/stackups ... aylog

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