1、四步骤创建完美的Elasticsearch测试环境（梯子）
http://t.cn/Aig6ZMLc
2、400+节点的 Elasticsearch 集群运维之道
http://t.cn/Aig6ZK5x
3、Elasticsearch 数据建模注意事项
http://t.cn/Aig6Zppe

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1.Elastic中国开发者大会的精彩日程现已上线！
http://t.cn/AidNmls5
2.Elasticsearch为什么无法支持document partially update
http://t.cn/AigVEta2
3.Elasticsearch分布式架构机制讲解
http://t.cn/AidY4W5k
4.High cardinality下对持续写入的Elasticsearch索引进行聚合查询的性能优化
http://t.cn/AigVEaUf

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1、Elasticsearch 机器学习在网络安全的案例研究
http://t.cn/AigbGqcg
2、Elasticsearch 容量规划最新官方视频介绍
http://t.cn/AigbcyqA
3、来学习下 Elastic 的 Leadership
http://t.cn/AigbcsIG

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1、记一次Elasticsearch优化总结，释放es狂野性能
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2、解决es以及kibana的时区展示问题
http://t.cn/Aid199Ur

3、再一次了解Elasticsearch的机器学习功能
http://t.cn/EKQCgbL

编辑：cyberdak
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1.Kibana的远程代码执行漏洞。
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2.防止Amazon上Elasticsearch数据暴露。
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3.(自备梯子)为什么特斯拉的Cybertruck可能会失败？
http://t.cn/AidnZOKM

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1.使用es进行简单机器学习

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2.es分布式结构简单讲解

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3.一款快速计算向量相似的插件

[http://t.cn/AidYGufx](http://t.cn/AidYGufx)

1.Elastic中国开发者大会的精彩日程现已上线！
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2.深入Elasticsearch身份验证
http://t.cn/AidN7mLg
3.深入理解Elasticsearch写入过程
http://t.cn/AidN7Tr0
4.Elasticsearch搜索Suggest功能优化
http://t.cn/E5BoAmR

编辑：金桥
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1、基于ES的简单语义搜索
http://t.cn/AidSZrzZ
2、Python 和 Elasticsearch 构建简易搜索
http://t.cn/AidSZFNm
3、HanLP ES插件折腾小记
http://t.cn/AidSwZnp

编辑：wt
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1、通过rsyslog搭建集中日志服务器
http://t.cn/AidSZixZ
2、使用ELK实时分析SSH暴力破解
http://t.cn/AidSZlkc
3、使用ELK分析Windows事件日志
http://t.cn/AidSZmA0

编辑：江水
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1、ElasticSearch对接Grafana展示Nginx日志数据
http://t.cn/Aidfzz5j
2、14个Kibana可视化插件，扩展你的认知
http://t.cn/Aidfzz5K
3、Prometheus 监控ES的exporter
http://t.cn/Aidfzz5Q

编辑：铭毅天下
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1、Elasticsearch在日志分析领域应用和运维实践。
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2、UCloud Elasticsearch 服务 UES 应用场景分析。
http://t.cn/Aid44PeJ
3、Elasticsearch在human-in-the-loop NLP领域实践。
http://t.cn/Ai1V7SUo

编辑：叮咚光军
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1.MongoDB 和 Elasticsearch 的对比
http://t.cn/AidvKp7k
2.elasticSearch 去重查询
http://t.cn/Aidv9i3o
3.elasticSearch 聚合查询套路
http://t.cn/AidvN4mm

编辑：cyberdak
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1.如何使用Elasticsearch，Logstash和Kibana实时可视化Python中的日志。
http://t.cn/AirgYRf9
2.ELK Stack教程。
http://t.cn/AirgT3LV
3.(自备梯子)什么是情感网站设计？
http://t.cn/AirgEMzv

编辑：至尊宝
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1.Percolate查询的使用案例
[http://t.cn/Airld2d7](http://t.cn/Airld2d7)
2.K近邻查询插件实现图片相似搜索
[http://t.cn/AirEZoar](http://t.cn/AirEZoar)
3.使用bert和es提供语义搜索
[http://t.cn/AirEZoag](http://t.cn/AirEZoag)


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1、Elasticsearch在NLP领域实践（梯子）
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2、在Kubernetes中运行Elasticsearch
http://t.cn/Airjq0WT
3、使用Elasticsearch和fscrawler构建基本的搜索引擎（梯子）
http://t.cn/AirjqWkF

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