1.Kafka Elasticsearch Connect: From 9,071 to 1 Line of Code http://t.cn/R9eL0zT
使用 一句 shell 脚本将 Kafka 的数据存入 es，你可以做到吗？

2.Timelion Tutorial – From Zero to Hero http://t.cn/R9eyjfe
如果你想学习 Kibana 中的 Timelion 功能，那么不要错过这篇文章哦！

3.Elasticsearch cheetsheet http://t.cn/R9eGZFc
送你一份 Elasticsearch 的 cheetsheet，再也不用为记不住语法发愁了！

编辑：rockybean

归档：https://elasticsearch.cn/article/224

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1. Elastic :heart: Windows (aka Windows MSI Installer release)  http://t.cn/R9rIrc0

   你知道es发布了windows MSI版本吗？

2. High-quality-recommendation-systems-with-elastic 

   part1:http://t.cn/Rcp2m5J

   part2:http://t.cn/Rcp2m5i    

3. 你知道最受欢迎的数据库排行吗？ http://t.cn/R9rIVOB

   周末放松一下，看一下目前排名前十的数据库吧,es也在其列哦！

编辑：bsll

归档：https://elasticsearch.cn/article/223

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1. Text Classification made easy with Elasticsearch  http://t.cn/RahB79C

   你可能不知道,es也可以做文本分类哦！

2. ES内存那点事 http://t.cn/R9uJcWg

   有关es内存的问题一网打尽，感谢wood在社区的分享

3. Solr VS Elasticsearch  http://t.cn/zjZ9f80

   同样都是基于Apache Lucene，Solr 和 Elasticsearch 究竟差在哪 

编辑：bsll

归档：https://elasticsearch.cn/article/222

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1.有赞订单管理的三生三世与“十面埋伏”  http://t.cn/R6rEbC1


订单系统是电商交易的核心，如何实现海量订单数据的管理呢？来看看有赞的解决方案以及 es 在其中发挥的作用吧！

2.高可用日志探险——基于 Kubernetes 中的 ELK http://t.cn/R9nL7kg

来看看 Parsec 工程师基于 Kubernetes 使用 ELK 的经验分享！

3.Building a Better Search Experience in Kibana http://t.cn/R9RLj5f

在 Kibana 6.0.0-Beta1 中新增了 Kuery 查询语言，相比之前 Lucene 的查询语言使用体验更好，快来体验下吧！

4.Github UseCase http://t.cn/R9RZb04

天天上 Github 的你可知道它背后大量使用了 elastic 的产品吗？来看看 Github 是如何用的吧!




编辑：rockybean

归档：https://elasticsearch.cn/article/221

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1.elasticsearch中的机器学习集群规模设计
http://t.cn/R9QP6II
elastic stack 5之后推出了机器学习的功能，越来越多的公司开始使用elastic的机器学习功能来进行安全分析，操作分析，那么在elastic stack中机器学习应该怎么分配资源呢？

2.日志聚合和APM，不一样的事情
http://t.cn/R9QzkKE
在这篇文章中，我们将看一下日志聚合与APM，以及这两个数据累积/分析域之间的关系，以及为什么重要的是使用一整套适合的工具来解决这两个问题，而不是一个单一工具。

3.用heartbeat监控服务的运行情况
http://t.cn/R9QZvYJ
如何使用elastic stack中的Heartbeat的监控服务，并结合elasticsearch，kibana一起使用。

4.elastic stack 6.0 beta了，参加官方的先锋计划
http://t.cn/R9QZz9J
参与官方6.0试用，赢Elastic{ON}参会机票。

编辑：金桥

归档：https://elasticsearch.cn/article/220

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1.采集生产环境的数据并进行分析，log or metrics 是一个问题 http://t.cn/R9TSJNl

2.应对不同数据量/场景的Elastic Stack架构 http://t.cn/R9ToO9C

Elastic 官方推荐

3.Elastic 官方于昨晚发布了6.0.0 beta 版，Elastic Stack 已进入一个全新的时代 http://t.cn/R9HhiNs

同时发布的还有 Kibana 和 Beats 6.0.0 beta 版

 

编辑：江水

归档：https://elasticsearch.cn/article/218

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1.了解 Kibana 最新的针对时序型数据的 Time Series Visual Builder，看这两篇博客就够了：

http://t.cn/R9lbflp 和 http://t.cn/R9lbq3W

2.基于 Kibana 的开源的分析方案，实时掌握加密货币(如：比特币)的最新行情：

http://t.cn/R9lGuZi

3.Github 工程师团队分享的如何实现项目标签的智能推荐：

http://t.cn/R9lqS2A

 

编辑：Medcl

归档：https://elasticsearch.cn/article/217

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1.大规模Elasticsearch集群管理心得 http://t.cn/RSrUeoY

来自携程wood的干货分享，对于大规模100+ node的管理感兴趣的同学快来看看吧！

2.Elasticsearch前沿：ES 5.x改进详解与ES6展望 http://t.cn/R90xiRF

Elasticsearch 6.0都快来了，你不会还不知道 5.x 的特性吧？！快来看看 medcl 的分享吧

3.Elastic Stack 官方实例 http://t.cn/RyCRVU4

Elastic Stack的产品不会用？！来看看官方的例子吧，从es 到 X-Pack 应有尽有，快来学习吧！




编辑：rockybean

归档：https://elasticsearch.cn/article/216

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1. 基于Elasticsearch构建千亿流量日志搜索平台实战 http://t.cn/R9hVYoW

来自七牛云的大数据高级工程师使用ES的经验分享




2. Autocomplete Using Elasticsearch http://t.cn/R9Sjr07

怎么实现谷歌、百度搜索的自动补全，这里利用es提供了一种可能的方法




3. 谈谈ES的Recovery http://t.cn/R9SsrK2

关于ES集群的快速恢复，社区里的这篇文章值得一看。




编辑：bsll

归档：https://elasticsearch.cn/article/215

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1. 23 Useful Elasticsearch Example Queries  http://t.cn/R9Sjxf5

ES作为全文检索引擎，最常用的查询都在这里了




2. All About Analyzers

Part 1: http://t.cn/R9SFtYd

Part 2: http://t.cn/R9SFxPZ

如何利用ES提供的tokenizer filter以及正则等组件定制自己的analyzer，这篇文章给出了方向。




3. Elasticsearch Security: Authentication, Encryption, and Backup http://t.cn/R9SQJlK

安全问题永远不会过时，用这篇文章检查下你的ES集群是否有安全隐患




编辑：bsll

归档：https://elasticsearch.cn/article/213

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1. X-Pack Alternatives http://t.cn/RaFzzv1

如果你看重了 elastic 付费套件 X-Pack 中的某个功能但又囊中羞涩，不妨来看看社区的其他选择方案。当然，还是推荐你去买 X-Pack ，官方出品，质有保障！

2.Elasticsearch as a Graph Database  http://t.cn/R9Xgj2X


听说过图数据库吧？你知道 es 也可以在这个领域发挥能力吗？快来看看吧！请自备梯子哦！

3.Scaling Elasticsearch  http://t.cn/R9Xev3r

听说你的es集群频繁GC，压力巨大，要扩容了？来看看这篇文章，科学扩容有保障！请自备梯子哦！


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阿里云近期会推出ES云产品，正在组建ES专家小组，工作地点北京、杭州，薪资待遇优厚。详情请看如下链接：https://elasticsearch.cn/article/209





编辑：rockybean

归档：https://elasticsearch.cn/article/210

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1. 安全播报：超过5000个kibana实例裸奔在互联网 http://t.cn/R9JLxE9
你的kibana也在裸奔吗？戳这里
 
 2. string类型已死，字符串永生 http://t.cn/R9xxGwq
还在疑惑ES5为什么移除了string类型？这里有你想要的答案。

3. 机器学习与日志分析 http://t.cn/R9xxJtU
不要被潮流淘汰：人工分析日志是徒劳的，机器学习是日志分析的趋势，玩转日志分析和机器学习。

4. 另类玩法：用Elasticsearch和Grafana分析你的GitHub项目 http://t.cn/R9xXkZE
想快速直观炫酷的了解自己的github project，这篇文章教你新姿势。

编辑：金桥

归档：https://elasticsearch.cn/article/207
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1. ELK 与 Raspberry Pi 的另类极客玩法  http://t.cn/R9MLk7E
只要你有一个树莓派， 就可以轻松打造一个跑在“云”上的便携式 ELK 集群。

2. Elasticsearch 安全 Search Guard 落地实践  http://t.cn/R9ZeqNp
Search Guard 是一款 Elasticsearch 比较通用且方便的认证插件，这篇文章主要讲解了如何快速接入 Search Guard 插件。

3. Docker Logging with the ELK Stack
Part 1  http://t.cn/R9MUnJS 
Part 2  http://t.cn/R9M4UNz
关于 Docker 日志的采集应该是 ELK 应用最广泛的一面，具体的一些细节可以参考上述文档。该文档共有两部分。

编辑：江水

归档：https://elasticsearch.cn/article/205 
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1. Elasticsearch 6.0 将严格校验 Content-Type http://t.cn/R9VmPqx
 
大家知道 Elasticsearch 是 HTTP+Restfu 风格的，在 5.x 及以前的版本，Content-Type 一直是松散不校验的，从而存在跨站脚本攻击的可能，所以从 6.0 开始，所有带请求体的 HTTP 请求都需要带上正确的 Content-type 才能正常执行，同时也意味着你的客户端是不是需要更新或者升级了，另外 6.0 马上就要发布了哦。

2. Elasticsearch: How to avoid index throttling, deep dive in segments merging http://t.cn/R9V1sZH

Segment 的合并会严重影响 Elasticsearch 的性能，但你知道 Elasticsearch 什么时候会进行合并么？这篇文章从源码层面比较详细的介绍了 Elasticsearch 内部的 Segment 合并策略，感兴趣的同学可以仔细读一下。

3. Making your search not suck with Elasticsearch http://t.cn/R9Vg1SO

系列文章，主要介绍文本分析原理以及如何优化 Elasticsearch 的相关性评分，完善搜索结果。

4.极客邦科技发布站内搜索（InfoQ） http://t.cn/R9Vru3R

Powered by Elasticsearch！看起来不错哦，虽然目前功能还比较简单。
如果您有基于 Elasticsearch 实现的酷站，也欢迎投稿哦。
 
今天是八一建军节，解放军同志们辛苦了！


编辑：Medcl
归档：https://elasticsearch.cn/article/203​
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1. Logstash Persistent Queue http://t.cn/R9ctBCQ
Logstash 5.x 新加入了持久化队列功能，想要了解的同学不妨看看官网的这篇介绍哦！

2. 在Elasticsearch中应用机器学习排序LTR http://t.cn/RX2AVnS
相信不少同学在开发中遇到过修改排序结果的需求，常见的操作是使用function_score 来自定义排序分值，但要做到个性化搜索的话，往往离不开数据挖掘、机器学习的算法，那么如何整合这些算法到Elasticsearch中呢？该文提供了一个思路，推荐阅读，开阔视野！

3.用ElasticSearch搭建自己的搜索和分析引擎  http://t.cn/R9can85
来看下腾讯WeTest团队是如何调研和测试 Elasticsearch的，文章中提到的论坛统计分析功能是一个常见的需求，推荐大家阅读并实践！

4.X-Pack Machine Learning Online Training http://t.cn/R9c6vnt
价值 $400 的 elastic 机器学习在线教程免费啦！免费啦！免费啦！还不赶紧去注册！

编辑：rockybean
归档：https://elasticsearch.cn/article/202
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