Elasticsearch大数据搜索引擎 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:罗刚

出品人:

页数:217

译者:

出版时间:2018-1

价格:49.00

装帧:

isbn号码:9787121332333

丛书系列:

图书标签:

搜索
大数据
elasticsearch
ELK
Elasticsearch
大数据
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NoSQL
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具体描述

《 Elasticsearch大数据搜索引擎》简介这是一本深入探索 Elasticsearch 作为一款强大、灵活、可扩展的大数据搜索引擎的实践指南。本书旨在帮助读者全面理解 Elasticsearch 的核心概念、架构设计、查询优化以及在实际生产环境中的部署和运维，从而赋能企业构建高效、可靠的大数据分析和搜索解决方案。本书内容概要：第一部分：Elasticsearch 基础与核心概念搜索的演进与 Elasticsearch 的诞生：回顾传统搜索引擎的局限性，介绍 Elasticsearch 作为分布式、RESTful 搜索和分析引擎的独特优势。 Elasticsearch 的核心组件：详细解析 Node、Cluster、Index、Shard、Replica 等关键概念，理解其分布式架构如何实现高可用和高吞吐量。倒排索引的原理：深入剖析 Elasticsearch 背后的核心技术——倒排索引，讲解其构建、优化和查询过程，为后续的高效搜索奠定基础。文档（Document）与映射（Mapping）：学习 Elasticsearch 中数据的存储单位——文档，以及如何通过映射（Mapping）定义文档的结构和字段类型，确保数据的准确性和可搜索性。分析（Analysis）与分词器（Analyzer）：理解 Elasticsearch 如何对文本数据进行分析和分词，掌握不同分词器的选择和定制，实现精准的文本匹配。第二部分：Elasticsearch 查询与检索基础查询DSL：学习使用 Elasticsearch 的查询领域特定语言（DSL），掌握 Term Query, Match Query, Multi Match Query, Query String Query 等基本查询类型。复合查询与过滤：学习使用 Bool Query 组合多种查询条件，理解 Filter Context 和 Query Context 的区别，以及如何利用 Filter 优化查询性能。结构化数据查询：掌握 Range Query, Exists Query, Prefix Query, Wildcard Query 等，实现对数值、日期、字符串等结构化数据的精确查询。聚合（Aggregations）：探索 Elasticsearch 强大的聚合能力，学习 Metrics Aggregations (Sum, Avg, Max, Min), Bucket Aggregations (Terms, Range, Date Histogram) 等，实现对大数据的统计分析和洞察。排序（Sorting）与分页（Pagination）：学习如何对搜索结果进行多字段排序，以及使用 From/Size 或 Scroll API 实现高效的分页检索。近实时搜索（Near Real-time Search）：理解 Elasticsearch 的刷新（Refresh）机制，如何实现数据写入后快速被搜索到。第三部分：Elasticsearch 进阶与优化索引性能优化：深入探讨如何通过合理的分片策略、副本设置、映射优化、禁用不必要的字段、使用 Index Templates 等方法提升索引写入和查询性能。查询性能调优：学习缓存（Cache）机制，理解 Doc Values 与 Fielddata 的作用，掌握查询重写（Query Rewriting）和执行计划分析，找出并解决慢查询。集群管理与监控：讲解 Elasticsearch 集群的节点角色（Master, Data, Ingest, Coordinating），学习如何监控集群健康状态、节点资源使用情况，以及常见的集群管理操作。分布式架构下的挑战与解决方案：探讨分片分配（Shard Allocation）、节点故障转移（Failover）、数据均衡（Rebalancing）等分布式系统特有的问题，并提供相应的解决方案。生命周期管理（ILM）：学习利用 Index Lifecycle Management (ILM) 自动化管理索引的生命周期，包括创建、滚动、冻结、删除等，有效控制存储成本和提升性能。第四部分：Elasticsearch 在实际场景中的应用日志分析与监控：演示如何利用 Elasticsearch 收集、存储、搜索和分析海量日志数据，构建强大的日志分析平台，实现实时监控和故障排查。应用搜索与推荐：讲解如何为网站、电商平台、内容管理系统等构建高性能的应用内搜索功能，以及如何利用 Elasticsearch 实现个性化推荐。业务数据分析：探讨 Elasticsearch 在商业智能（BI）领域的应用，如何通过聚合分析为业务决策提供数据支持。实时数据处理与可视化：结合 Kibana 等工具，展示如何将 Elasticsearch 的搜索和分析能力转化为直观的可视化图表，实现实时数据洞察。第五部分：Elasticsearch 生态系统与高级主题 Kibana 深度集成：介绍 Kibana 作为 Elasticsearch 的官方可视化工具，讲解其强大的数据探索、仪表盘构建、报表生成能力。 Logstash 与 Beats：学习如何使用 Logstash 和 Beats 组件构建完整的 ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) 或 Elastic Stack，实现数据的采集、处理和可视化。安全管理：探讨 Elasticsearch 的安全特性，包括身份认证、权限控制、数据加密等，确保数据安全。机器学习与异常检测：介绍 Elasticsearch 中集成的高级功能，如自动发现异常（Anomaly Detection）和时间序列分析，为更深层次的数据洞察提供可能。与其他系统的集成：探讨 Elasticsearch 与其他大数据技术（如 Spark, Hadoop）的集成方式。本书适合大数据开发者、系统管理员、运维工程师、数据分析师以及任何希望深入了解和掌握 Elasticsearch 的技术人员。通过本书的学习，读者将能够自信地运用 Elasticsearch 解决复杂的大数据搜索、分析和存储挑战。

作者简介

罗刚，猎兔搜索技术创始人曾经担任国防大学科研处技术顾问工信部舆情开发顾问东南大学社会导师首都师范大学金融课程讲师北京石油化工学院社会导师北大光华管理学院技术顾问蓝汛公司搜索集群技术咨询顾问新东方创新研究院研究员

目录信息

第1章使用Elasticsearch 1
1.1 基本概念 1
1.2 安装 2
1.3 搜索集群 5
1.4 创建索引 6
1.5 使用Java客户端接口 9
1.5.1 创建索引 11
1.5.2 增加、删除与修改数据 14
1.5.3 分析器 16
1.5.4 数据导入 17
1.5.5 通过摄取快速导入数据 17
1.5.6 索引库结构 17
1.5.7 查询 18
1.5.8 区间查询 22
1.5.9 排序 23
1.5.10 分布式搜索 23
1.5.11 过滤器 24
1.5.12 高亮显示 24
1.5.13 分页 25
1.5.14 通过聚合实现分组查询 26
1.5.15 文本列的聚合 27
1.5.16 遍历数据 28
1.5.17 索引文档 29
1.5.18 Percolate 29
1.6 RESTClient 30
1.6.1 使用摄取 31
1.6.2 代码实现摄取 33
1.7 使用Jest 33
1.8 Python客户端 37
1.9 Scala客户端 40
1.10 PHP客户端 43
1.11 SQL支持 44
1.12 本章小结 48
第2章开发插件 49
2.1 搜索中文 49
2.1.1 中文分词原理 49
2.1.2 中文分词插件原理 51
2.1.3 开发中文分词插件 53
2.1.4 中文AnalyzerProvider 55
2.1.5 字词混合索引 57
2.2 搜索英文 60
2.2.1 句子切分 60
2.2.2 标注词性 62
2.3 使用测试套件 64
2.4 本章小结 68
第3章管理搜索集群 69
3.1 节点类型 69
3.2 管理集群 69
3.3 写入权限控制 70
3.4 使用X-Pack 71
3.5 快照 72
3.6 Zen发现机制 73
3.7 联合搜索 74
3.8 缓存 74
3.9 本章小结 75
第4章源码分析 76
4.1 Lucene源码分析 76
4.1.1 Ivy管理依赖项 76
4.1.2 源码结构介绍 76
4.2 Gradle 77
4.3 Guice 77
4.4 Joda-Time 79
4.5 Transport 80
4.6 线程池 80
4.7 模块 80
4.8 Netty 81
4.9 分布式 81
4.10 本章小结 82
第5章搜索相关性 83
5.1 BM25检索模型 83
5.1.1 使用BM25检索模型 86
5.1.2 参数调优 86
5.2 学习评分 86
5.2.1 基本原理 87
5.2.2 准备数据 87
5.2.3 Elasticsearch学习排名 89
5.3 本章小结 91
第6章搜索引擎用户界面 92
6.1 JSP实现搜索界面 92
6.1.1 用于显示搜索结果的自定义标签 93
6.1.2 使用Listlib 98
6.1.3 实现翻页 100
6.2 使用Spring实现的搜索界面 102
6.2.1 实现REST搜索界面 102
6.2.2 REST API中的HTTP PUT 104
6.2.3 Spring-data-elasticsearch 106
6.2.4 Spring HATEOAS 112
6.3 实现搜索接口 113
6.3.1 编码识别 113
6.3.2 布尔搜索 116
6.3.3 搜索结果排序 116
6.4 实现相似文档搜索 117
6.5 实现AJAX搜索联想词 119
6.5.1 估计查询词的文档频率 119
6.5.2 搜索联想词总体结构 119
6.5.3 服务器端处理 120
6.5.4 浏览器端处理 125
6.5.5 拼音提示 127
6.5.6 部署总结 127
6.5.7 Suggester 128
6.6 推荐搜索词 129
6.6.1 挖掘相关搜索词 130
6.6.2 使用多线程计算相关搜索词 132
6.7 查询意图理解 133
6.7.1 拼音搜索 133
6.7.2 无结果处理 133
6.8 集成其他功能 134
6.8.1 拼写检查 134
6.8.2 分类统计 135
6.8.3 相关搜索 141
6.8.4 再次查找 144
6.8.5 搜索日志 144
6.9 查询分析 146
6.9.1 历史搜索词记录 146
6.9.2 日志信息过滤 147
6.9.3 信息统计 148
6.9.4 挖掘日志信息 150
6.9.5 查询词意图分析 150
6.10 部署网站 150
6.10.1 部署到Web服务器 151
6.10.2 防止攻击 152
6.11 本章小结 156
第7章　OCR文字识别 157
7.1 Tesseract 157
7.2 使用TensorFlow识别文字 161
7.3 OpenCV 164
7.3.1 预处理 166
7.3.2 文字区域提取 169
7.3.3 纠正偏斜 171
7.3.4 Linux环境支持 172
7.4 JavaCV 172
7.5 本章小结 174
第8章　问答式搜索 176
8.1 生成表示语义的代码 176
8.2 信息整合 181
8.2.1 实体对齐 181
8.2.2 编辑距离 181
8.2.3 Jaro-Winkler距离 187
8.2.4 比较器 189
8.2.5 Cleaner 189
8.2.6 运行过程 190
8.2.7 遗传算法调整参数 192
8.3 自动问答 193
8.3.1 问句处理器 193
8.3.2 自动发现答案 198
8.4 本章小结 199
第9章　Elastic系统监控 201
9.1 Logstash 201
9.1.1 使用Logstash 201
9.1.2 插件 203
9.1.3 数据库输入插件 206
9.2 Filebeat 207
9.3 消息过期 208
9.4 Kibana 208
9.5 Flume 209
9.6 Kafka 210
9.7 Graylog 211
9.8 物联网数据 215
9.9 本章小结 216
· · · · · · (收起)

读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

我是一名对技术充满好奇心的学习者，虽然目前没有直接从事与大数据相关的工作，但我一直对能够处理海量数据的技术非常感兴趣。在浏览各种技术书籍时，“Elasticsearch大数据搜索引擎”这本书吸引了我。它的名字听起来就很有力量，仿佛能够驾驭庞大的数据世界。我希望这本书能够以一种相对容易理解的方式，向我介绍Elasticsearch的入门知识。比如，它是什么？为什么需要它？它能够解决哪些问题？我希望它能从最基本的部分开始，解释“搜索引擎”和“大数据”这两个概念是如何结合的。如果书中能够用一些形象的比喻来解释Elasticsearch的工作原理，例如像一个巨大的图书馆，如何快速找到我想要的书籍，那将非常有助于我的理解。同时，我希望它能展示一些Elasticsearch的实际应用场景，让我看到这项技术是如何在现实生活中发挥作用的，比如在电商网站上搜索商品，或者在社交媒体上查找信息。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计就足够吸引眼球，深邃的蓝色背景搭配着充满科技感的橙色字体，让人一眼就能感受到其专业性和前沿性。我是一名在数据分析领域摸爬滚打多年的技术人员，深知数据处理和检索效率对于项目成败的重要性。市面上关于大数据技术的书籍琳琅满目，但很多往往停留在概念层面，或是过于理论化，难以落地。而这本书，光从书名“Elasticsearch大数据搜索引擎”就能窥见其核心价值——聚焦于实际应用。我对此充满了期待，希望它能像一位经验丰富的老司机，带领我在浩瀚的数据海洋中自如航行，掌握那一套能让数据“听话”的秘籍。我尤其关注书中是否能够深入浅出地讲解Elasticsearch的核心架构，比如倒排索引的原理、分片和副本的机制，以及如何根据实际业务场景进行合理的索引设计。同时，对于海量数据的写入和查询优化，也是我非常关心的部分。毕竟，再强大的工具，如果使用不当，也可能成为效率的瓶颈。我希望这本书能够提供清晰的指导，帮助我理解Elasticsearch的运作逻辑，并掌握与之相关的各种配置和调优技巧，从而真正发挥出其在大数据搜索领域的强大实力。

评分☆☆☆☆☆

作为一名资深的IT架构师，我一直在寻找能够优化我们公司大数据平台搜索和分析能力的解决方案。Elasticsearch作为业界领先的开源搜索引擎，自然是我的重点关注对象。“Elasticsearch大数据搜索引擎”这本书，从书名上来看，直接切中了我的核心需求。我期望它不仅仅是停留在API的罗列，而是能够深入到Elasticsearch的内部机制，比如其分布式协调、数据存储和检索的原理，以及如何在大规模集群环境下保证高可用性和可扩展性。我非常关注书中关于如何进行集群规划、节点角色分配、分片策略选择以及副本冗余的详细阐述。此外，对于在大数据背景下，如何针对不同的业务场景（如全文搜索、日志分析、指标监控）进行索引设计和查询优化，我也希望能获得清晰的指导和最佳实践。如果书中还能探讨一些关于安全加固、性能监控和故障排除的进阶话题，那将极大地提升我对这本书的满意度。

评分☆☆☆☆☆

作为一名新入行的数据工程师，我对“Elasticsearch大数据搜索引擎”这个书名感到非常好奇，因为它触及了我目前学习和工作中最大的痛点之一：如何高效地处理和检索海量非结构化数据。我目前接触到的很多项目都面临着数据量爆炸式增长的问题，而传统的数据库在面对这种规模和多样性的数据时，显得力不从心。Elasticsearch作为一个强大的分布式搜索和分析引擎，我早已有所耳闻，但一直苦于没有系统性的学习资源。这本书的出现，无疑给我提供了一个绝佳的机会。我期望它能够从基础概念讲起，循序渐进地带领我理解Elasticsearch的工作原理，包括其核心组件如Lucene，以及如何构建和管理索引。更重要的是，我希望书中能够提供大量的实战案例，涵盖数据导入、查询语句编写、聚合分析，甚至是与其他大数据生态组件（如Logstash、Kibana）的集成。通过这些具体的例子，我希望能将理论知识转化为实际操作能力，快速上手，为我的工作赋能。

评分☆☆☆☆☆

我在互联网公司担任产品经理，经常需要从海量日志数据中挖掘用户行为、分析产品缺陷。以往，这种工作往往需要耗费大量的人力和时间，而且效率不高。近来，我开始关注到Elasticsearch在大数据搜索和分析领域的广泛应用，并对它产生了浓厚的兴趣。我选择“Elasticsearch大数据搜索引擎”这本书，是出于一个非常实际的需求——希望能够找到一个能够帮助我更好地理解和使用这个工具的指南。我特别希望书中能够深入讲解如何构建高效的搜索索引，包括各种分析器（analyzer）的配置和使用，如何编写强大的DSL查询语句来满足复杂的数据检索需求，以及如何利用其聚合功能进行多维度的报表分析。我期待这本书能提供一些在实际业务场景下，如何针对日志数据进行有效分析的案例，例如用户路径分析、异常事件检测等。如果书中还能包含一些关于性能调优和集群管理的建议，那就更完美了，毕竟在生产环境中，稳定性和效率是至关重要的考量因素。

评分☆☆☆☆☆