阿里云MVP(Most Valuable Professional，最有价值专家)第六期全球招募开始了! 面向全球开发者，寻找热爱技术、乐于分享的Coder！
 
什么是阿里云 MVP？阿里云MVP(Most Valuable Professional，最有价值专家)，是专注于帮助他人充分了解和使用阿里云产品和服务的技术实践领袖。截止到2018年6月已经有232位全球各国家和地区的Coder们参加了5期认证。


 
只要成为MVP，即可享受免费云栖大会门票、最新产品的优先使用权、官方渠道推广等丰厚权益。升级后，还有全球技术留学、高端闭门会议，与顶级技术专家交流学习。与您一同打造《MVP 时间》将您的技术能量传播给更多人，定期邀请阿里技术专家在MVP学院与您共同交流学习提升技术实力。
 



本期MVP项目与本社区合作推荐技术达人成为候选人，通过认证您还可以在9月到杭州参与一年一度的MVP高端闭门峰会，第6期认证结果将在9月中旬公布结果。

什么样的人可以成为阿里云 MVP？

你交叉使用过阿里云多款产品；
你有丰富的技术沉淀、勇于创新、乐于分享；
你希望能寻找志同道合的资深技术圈，希望建立个人技术影响力。
你可以马上点击Elastic社区专属申请链接提交申请或扫码填写申请：
https://mvp.aliyun.com/mvp/app ... 3D%3D
 


对于阿里云 MVP申请的一些疑问：
 

• 多久评选一次MVP？

每个季度会评选一次，并会在每个季度末宣布MVP入围情况，如果遗憾落选，可在公布名单后，重新到MVP平台提交申请。

• MVP代表阿里云吗？

不代表。MVP不是阿里巴巴的员工，他们也不代表阿里云发言。MVP仅是因其在技术社区中的杰出成就，而获得阿里云认可和奖励的第三方个人。

• 阿里云MVP大奖的有效期为多长时间？

MVP大奖的有效期为一年。在此期间，MVP奖获奖者享有阿里云MVP荣誉称号以及大奖所包括的所有特权。

1、SSM 架构结合ElasticSearch 的电影搜索开源项目
http://t.cn/RDdxGyR
2、用PROFILE API 定位 ES 慢查询
http://t.cn/Rk7PYNZ
3、同步Mysql数据到Elasticsearch的工具
https://elasticsearch.cn/article/756

活动预告：
1、Elastic Meetup 北京线下沙龙征稿中
https://elasticsearch.cn/article/759
2、Elastic 中国开发者大会 2018 ，开始接受演讲申请和赞助合作
https://conf.elasticsearch.cn/2018/shenzhen.html 

编辑：铭毅天下
归档：https://elasticsearch.cn/article/760
订阅：https://tinyletter.com/elastic-daily

 时间：9月8日
地点：北京市海淀区上地西路6号，联想研究院圆楼三层报告厅
活动页面：https://meetup.elasticsearch.cn/2018/beijing.html 

议题：征集中，等你来投稿

• 58到家搜索服务化实践和演进  -- 邢天宇/五八到家
• Elasticsearch在百度aladdin日志系统的应用  -- 王鹏/百度
• elasticsearch 在58集团信息安全部的应用 -- 亢伟楠/五八集体
• Waterdrop：构建在Spark之上的简单高效数据处理系统  -- 霍晨/新浪网
• 基于 ElasticSearch 构建个性化推荐和高级搜索  -- 周金阳/果壳网/在行

 
报名地址：http://elasticsearch.mikecrm.com/fUqiv0T 

演讲主题介绍
 
#1 基于 ElasticSearch 构建个性化推荐和高级搜索
[周金阳]周金阳果壳网/在行 算法工程师
使用 ES 来构建一个简易却行之有效的个性化推荐系统，以及一些高级搜索排序的实践。
搜索排序主要是分享一些机器学习工具与 ES 配合的实践心得。
 
#2 elasticsearch 在58集团信息安全部的应用

[亢伟楠]亢伟楠58集团 资深开发工程师
全面介绍 ELK Stack 在58集团信息安全部的落地，升级，优化以及应用。
包括如下等方面：接入背景，存储选型，性能挑战，master node以及data node优化，安全实践，高吞吐量以及低延迟搜索优化；kibana 的落地，本地化使其更方便产品、运营使用。
 
#3 58到家搜索服务化实践和演进

[邢天宇]邢天宇北京五八到家信息技术有限公司 java工程师
介绍58到家搜索服务体系的构建和普及，elasticsearch在到家中的各种应用以及优化等等。
 
#4 Waterdrop：构建在Spark之上的简单高效数据处理系统

[霍晨]霍晨新浪网,大数据研发工程师
大数据时代，随着Spark等工具的出现，数据处理能力在逐渐提升。
但是Spark本身的开发和运维具有一定的成本，为此我们开源了Waterdrop，通过配置文件的形式配置Spark任务，企图降低Spark的使用门槛，减小开发和运维成本
- 什么是waterdrop
- Waterdrop架构介绍
- Waterdrop VS Spark
- Waterdrop VS Logstash
- Waterdrop的优势
- Waterdrop使用场景
- Roadmap
 
#5 elasticsearch在百度aladdin日志系统的应用

[王鹏]王鹏百度,研发工程师
背景：aladdin建库问题相关的case追查，日志统计分析，问题需要解决。
方案：使用ES（es版本： 6.0.0）做存储和检索系统，日志以json格式，抽取重要字段建索引，每天一个index，index名字包含时间后缀，保存三天内的数据；建库10个模块，每天有100亿条记录，20T左右数据；使用20个容器做集群。
效果：毫秒级返回查询结果，利用kibana实时分析建库情况，同时能方便按需提供数据给业务方。

 
报名地址：http://elasticsearch.mikecrm.com/fUqiv0T 
 
 
Elastic 中国开发者大会 2018，阵容强大，正在火热售票中 ?
https://conf.elasticsearch.cn/2018/shenzhen.html