1、Elastic Stack 7.3.0 重磅发布
https://tinyurl.com/yynpe4ly
2、NMap数据ELK实战分析
https://tinyurl.com/y2em42b2
3、开源：Elasticsearch股票预测
https://tinyurl.com/y5egx5mr

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1.使用canal有序同步MySQL数据到ES
http://t.cn/AiYA5DfC
2.深入分析Elastic Search的写入过程
http://t.cn/AiY7Z1uB
3.怎么解决Skywalking对应的ES的CPU高的问题
http://t.cn/AiYA5rNW

编辑：金桥
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1.倒排索引,正排索引与 Lucene
http://t.cn/AiYZgtrN
2.基于 MySQL Binlog 的 Elasticsearch 数据同步实践
http://t.cn/AilL7Q05
3.Elasticsearch 集群优化 之 海量时序数据处理
http://t.cn/AiYZe8bE
 
编辑：江水
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1.如果你对于 elasticsearch 中 date 类型的使用有疑惑，不妨看看这篇文章(自行准备梯子)
http://t.cn/AiYvpm0g
2.Elasticsearch SIEM 官方介绍视频
http://t.cn/AiYv0T4F
3.ECE 2.3 版本发布，新增 RBAC 权限管理机制，快来看看吧
http://t.cn/AiYvWX17

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1.不停服务 ElasticSearch 集群物理拆分
http://t.cn/Aij1b0yW
2.Elasticsearch 集群在QQ阅读评论服务的实践
http://t.cn/Aij1tGUf
3.聊聊Elasticsearch的CachedSupplier
http://t.cn/Aij1cSbG
 
编辑：cyberdak
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1.使用ELK和Logz.io记录Istio。
http://t.cn/AijlJa8t
2.ElasticSearch聚合简介。
http://t.cn/Aijl6gPy
3.(自备梯子)你的手机给你带来了头痛吗？ OLED屏幕可能会受到责备。
http://t.cn/AijlSt8J

编辑：至尊宝
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1.5个es优化的tips
[http://t.cn/AijNklla](http://t.cn/AijNklla)

2.用于调试es或solr查询结果的沙盒工具
[http://t.cn/Aijp7c2o](http://t.cn/Aijp7c2o)

3.jcseg:集成常用NLP功能的分词器
[http://t.cn/R5iirZ2](http://t.cn/R5iirZ2)

1、Rally实战Elasticsearch性能测试
https://tinyurl.com/y64bpgha
2、Elasticsearch企业级实战
https://tinyurl.com/y47c4lfq
3、Elasticsearch 7 处理syslog-ng日志
https://tinyurl.com/y2uqvmbv

编辑：铭毅天下
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1.阿里云10PB+／天的日志系统设计和实现
http://t.cn/Ai0WgRo5
2.使用Logstash集成JMS与ES搜索服务
http://t.cn/AijqBB4l
3.吃透Elasticsearch堆内存
http://t.cn/AijqBB4C

编辑：金桥
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1、看完这篇还不会 Elasticsearch，我跪搓衣板！
http://t.cn/AileIeIq
2、Elasticsearch SQL 用法详解
http://t.cn/AijPgMVl
3、ELK 7.0部署与架构分析
http://t.cn/AijPDV5L
 
编辑：江水
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1、gitlab使用ElasticSearch的挑战。
http://tinyurl.com/y6eoo2zy
2、Kibana进阶篇之如何可视化你的数据。
http://tinyurl.com/y2b26qnj
3、看Ubser如何使用ELK进行实时预测。
http://tinyurl.com/yyw5kn44

北京 Elastic Meetup 2019-08-24 开放报名了
https://www.bagevent.com/event/5520974

编辑：叮咚光军

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1、ElasticSearch在高并发复杂查询业务场景的应用
http://t.cn/AilTUc8N

2、谈一谈es的优势和限制
http://t.cn/AilT4JZD

3、使用elasticsearch实现十亿级数据的查询性能优化
http://t.cn/AilT6Bb4

编辑：cyberdak
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1.用于集成测试的Elasticsearch实例。
http://t.cn/AilNuhqS
2.搜索成熟度指数。
http://t.cn/AilN1DwW
3.(自备梯子)大数据 -  Apache NiFi和Kafka示例。
http://t.cn/AilNdvHK

编辑：至尊宝
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1.es常用api备忘录
[http://t.cn/AilXMABc](http://t.cn/AilXMABc)

2.Logstash详解之filter模块
[http://t.cn/AilXm9R9](http://t.cn/AilXm9R9)

3.手把手教你构建推荐系统
[http://t.cn/EwTb6zy](http://t.cn/EwTb6zy)

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1、开源：Kibana的数据透视表（梯子）
https://tinyurl.com/y5ybyzvm
2、使用Elasticsearch和Fluentd实时监控HAProxy
https://tinyurl.com/y38ejvc2
3、使用Kibana和Rsyslog监控Linux日志详解
https://tinyurl.com/y5jtqyjm

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