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主编推荐语

华为、中兴高级技术专家强力推荐并作序,集作者十多年大数据经验之大成。以实战为主线,帮助您从Elasticsearch的小白成为大牛。

内容简介

基于elasticsearch7.x编写,全面、准确地讲解elasticsearch的安装、开发、技术原理、生产环境的性能调优等内容。适合有意从事搜索引起、大数据、商业智能等行业的入门人员学习参考,也是资深技术人员很好的一本参考书籍。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 推荐序
  • 前言
  • 第1章 快速入门
  • 1.1 基本概念
  • 1.2 安装部署
  • 1.3 开始使用集群
  • 1.3.1 集群健康信息
  • 1.3.2 列出集群中的索引信息
  • 1.3.3 创建一个索引
  • 1.3.4 索引和查询文档
  • 1.3.5 删除索引
  • 1.4 修改数据
  • 1.4.1 索引和覆盖文档
  • 1.4.2 更新文档
  • 1.4.3 删除文档
  • 1.4.4 批量操作
  • 1.5 探索数据
  • 1.5.1 加载数据集
  • 1.5.2 搜索API
  • 1.5.3 Elasticsearch查询语言
  • 1.5.4 搜索文档
  • 1.5.5 条件过滤
  • 1.5.6 聚合查询
  • 第2章 安装部署
  • 2.1 安装JDK
  • 2.2 安装Elasticsearch
  • 2.2.1 调整Linux系统的相关参数设置
  • 2.2.2 创建用户
  • 2.2.3 下载Elasticsearch
  • 2.3 配置Elasticsearch
  • 2.3.1 配置文件的位置
  • 2.3.2 配置文件的格式
  • 2.3.3 环境变量替换
  • 2.3.4 设置JVM参数
  • 2.3.5 安全设置
  • 2.3.6 创建密钥库
  • 2.3.7 列出密钥库中的设置项
  • 2.3.8 添加字符串设置
  • 2.3.9 添加文件设置
  • 2.3.10 删除设置属性
  • 2.3.11 可重载的安全设置
  • 2.3.12 日志配置
  • 2.3.13 配置日志级别
  • 2.3.14 JSON日志格式
  • 2.4 跨集群复制设置(用于多个集群间的数据恢复)
  • 2.4.1 远程恢复设置
  • 2.4.2 高级远程恢复设置
  • 2.4.3 索引生命周期管理设置
  • 2.4.4 序列号设置
  • 2.4.5 监控功能设置
  • 2.4.6 一般的监控设置
  • 2.4.7 监控收集设置
  • 2.4.8 本地导出器设置
  • 2.4.9 HTTP导出器设置
  • 2.4.10 X-Pack监控TLS/SSL相关设置
  • 2.4.11 X-Pack监控TLS/SSL密钥和可信证书设置
  • 2.4.12 PEM编码文件
  • 2.5 重要的Elasticsearch配置
  • 2.5.1 数据和日志存放目录
  • 2.5.2 集群名称
  • 2.5.3 节点名称
  • 2.5.4 网络设置
  • 2.5.5 重要节点发现和集群初始化设置
  • 2.5.6 Heap设置
  • 2.5.7 JVM heap dump目录设置
  • 2.5.8 GC日志设置
  • 2.5.9 临时文件存储目录
  • 2.5.10 JVM致命错误日志设置
  • 2.6 重要的系统参数设置
  • 2.6.1 配置系统设置
  • 2.6.2 禁用交换区
  • 2.6.3 文件描述符
  • 2.6.4 虚拟内存
  • 2.6.5 线程数量限制
  • 2.6.6 DNS缓存设置
  • 2.6.7 JNA临时目录挂载位置
  • 2.7 启动检查
  • 2.7.1 Heap大小检查
  • 2.7.2 文件描述符检查
  • 2.7.3 内存锁定检查
  • 2.7.4 线程数限制核查
  • 2.7.5 最大文件大小检查
  • 2.7.6 最大虚拟内存检查
  • 2.7.7 最大mmap映射区域数量检查
  • 2.7.8 JVM模式检查
  • 2.7.9 JVM垃圾收集机制检查
  • 2.7.10 系统调用过滤器检查
  • 2.7.11 发现功能配置检查
  • 2.8 启动和停止Elasticsearch
  • 2.9 集群水平扩展
  • 第3章 API规范
  • 3.1 多索引
  • 3.2 日期数学格式
  • 3.3 通用选项
  • 3.3.1 格式化搜索结果
  • 3.3.2 可读输出
  • 3.3.3 格式化日期值
  • 3.3.4 返回信息过滤
  • 3.3.5 展开设置
  • 3.3.6 布尔值
  • 3.3.7 数字值
  • 3.3.8 时间单位
  • 3.3.9 数据单位
  • 3.3.10 缩略处理
  • 3.3.11 距离单位
  • 3.3.12 模糊性
  • 3.3.13 启用堆栈跟踪
  • 3.3.14 查询字符串中的请求正文
  • 3.3.15 Content-Type要求
  • 3.4 基于URL的访问控制
  • 第4章 操作文档
  • 4.1 读写文档
  • 4.1.1 基本写模型
  • 4.1.2 写流程错误处理
  • 4.1.3 基本读模型
  • 4.1.4 读流程错误处理
  • 4.1.5 一些简单的知识点
  • 4.2 索引API
  • 4.2.1 自动创建索引
  • 4.2.2 ID自动生成
  • 4.2.3 路由
  • 4.2.4 分发
  • 4.2.5 等待活动分片
  • 4.2.6 detect_noop参数
  • 4.3 GET API
  • 4.3.1 实时性
  • 4.3.2 字段选择
  • 4.3.3 存储字段
  • 4.3.4 直接获取_source
  • 4.3.5 路由
  • 4.3.6 preference参数
  • 4.3.7 refresh参数
  • 4.3.8 分发
  • 4.3.9 版本支持
  • 4.4 删除API
  • 4.5 查询删除
  • 4.5.1 URL参数
  • 4.5.2 返回体
  • 4.5.3 任务API
  • 4.5.4 取消任务API
  • 4.5.5 动态调整API
  • 4.5.6 切片
  • 4.6 更新API
  • 4.6.1 使用script更新
  • 4.6.2 部分字段更新
  • 4.6.3 避免无效更新
  • 4.6.4 upsert元素
  • 4.6.5 scripted_upsert参数
  • 4.6.6 doc_as_upsert参数
  • 4.7 查询更新
  • 4.7.1 URL参数
  • 4.7.2 请求体
  • 4.7.3 任务API
  • 4.7.4 取消任务API
  • 4.7.5 动态调整API
  • 4.7.6 切片
  • 4.7.7 获取新属性
  • 4.8 MGet API
  • 4.8.1 _source过滤
  • 4.8.2 存储字段
  • 4.8.3 路由
  • 4.8.4 重新索引
  • 4.9 跨集群索引
  • 4.10 批量操作API
  • 4.10.1 路由
  • 4.10.2 更新
  • 4.11 Term向量
  • 4.11.1 返回值
  • 4.11.2 Term过滤
  • 4.11.3 行为分析
  • 4.11.4 获取多个文档的Term向量
  • 4.12 refresh参数
  • 4.12.1 如何选择refresh的值
  • 4.12.2 强制刷新
  • 4.13 乐观并发控制
  • 第5章 搜索数据
  • 5.1 基本概念和机制
  • 5.2 搜索API
  • 5.3 URI模式
  • 5.4 Body模式
  • 5.4.1 Explain参数
  • 5.4.2 折叠结果
  • 5.4.3 对结果分页
  • 5.4.4 高亮结果
  • 5.4.5 索引加权
  • 5.4.6 命中文档嵌套
  • 5.4.7 分数值过滤
  • 5.4.8 查询命名
  • 5.4.9 post_filter过滤
  • 5.4.10 分片选择
  • 5.4.11 重排序
  • 5.4.12 脚本字段
  • 5.4.13 滚动查询
  • 5.4.14 search_after参数
  • 5.4.15 搜索类型
  • 5.4.16 排序
  • 5.4.17 _source字段过滤
  • 5.4.18 存储字段
  • 5.4.19 total返回值详解
  • 5.4.20 版本
  • 5.5 返回搜索分片信息
  • 5.6 Count API
  • 5.7 Validate API
  • 5.8 调试搜索请求
  • 第6章 聚合
  • 6.1 度量值聚合
  • 6.1.1 均值聚合
  • 6.1.2 带权重的均值聚合
  • 6.1.3 计数聚合
  • 6.1.4 统计聚合
  • 6.1.5 地理范围聚合
  • 6.1.6 地理距离质心聚合
  • 6.1.7 最大值聚合、最小值聚合、和值聚合
  • 6.1.8 百分位数聚合
  • 6.1.9 百分比排名聚合
  • 6.1.10 脚本聚合
  • 6.1.11 顶部命中聚合
  • 6.1.12 单值度量聚合
  • 6.1.13 中位数绝对偏差聚合
  • 6.2 存储桶聚合
  • 6.2.1 邻接矩阵聚合
  • 6.2.2 区间聚合
  • 6.2.3 日期区间聚合
  • 6.2.4 IP区间聚合
  • 6.2.5 Term聚合
  • 6.2.6 直方图聚合
  • 6.2.7 过滤器聚合
  • 6.2.8 多过滤器聚合
  • 第7章 查看API
  • 7.1 查看子目录
  • 7.2 应用实例及参数
  • 7.2.1 v参数
  • 7.2.2 help参数
  • 7.2.3 h参数
  • 7.2.4 常用接口汇总
  • 第8章 集群API
  • 8.1 节点过滤
  • 8.2 节点类型
  • 8.3 常用API
  • 8.3.1 查看集群及节点信息
  • 8.3.2 动态更新集群设置
  • 8.3.3 重置路由
  • 第9章 索引API
  • 9.1 创建索引API
  • 9.1.1 索引设置
  • 9.1.2 映射
  • 9.1.3 别名
  • 9.2 删除索引
  • 9.3 判断索引是否存在
  • 9.4 打开关闭索引
  • 9.5 收缩索引
  • 9.6 映射
  • 9.6.1 数据类型
  • 9.6.2 映射属性设置
  • 第10章 特定域查询语言(DSL)
  • 10.1 查询和过滤上下文
  • 10.1.1 查询上下文
  • 10.1.2 过滤上下文
  • 10.2 匹配所有文档
  • 10.3 全文检索
  • 10.3.1 匹配查询
  • 10.3.2 模糊匹配
  • 10.3.3 短语匹配查询
  • 10.3.4 查询字符串
  • 第11章 SQL接口
  • 11.1 功能体验
  • 11.2 术语和约定
  • 11.3 SQL REST API
  • 11.3.1 返回数据格式
  • 11.3.2 过滤结果
  • 11.3.3 支持的参数
  • 11.4 SQL Translate API
  • 11.5 SQL语法介绍
  • 11.5.1 词法结构
  • 11.5.2 SQL命令
  • 第12章 Elasticsearch原理剖析
  • 12.1 为什么需要搜索引擎
  • 12.2 搜索引擎雏形
  • 12.3 搜索引擎实现原理
  • 12.3.1 分析
  • 12.3.2 Lucene倒排索引
  • 12.3.3 搜索过程
  • 12.3.4 结果排序
  • 12.4 分布式原理
  • 12.4.1 分布式索引过程
  • 12.4.2 分布式检索过程
  • 12.4.3 分布式局部更新文档
  • 12.5 节点发现和集群形成机制
  • 12.5.1 集群形成过程
  • 12.5.2 重要配置
  • 第13章 Kibana入门介绍
  • 13.1 安装Kibana
  • 13.1.1 下载Kibana
  • 13.1.2 简单配置Kibana
  • 13.1.3 启动Kibana
  • 13.2 基础操作
  • 13.2.1 加载样例数据集
  • 13.2.2 探索航班数据集
  • 13.2.3 过滤数据
  • 13.2.4 查询数据
  • 13.2.5 探索数据
  • 13.2.6 编辑可视化组件
  • 13.3 构建Dashboard
  • 13.3.1 导入样例数据
  • 13.3.2 定义索引模式
  • 13.3.3 可视化组件介绍
  • 13.3.4 构建Dashboard
  • 第14章 构建集约化日志管理平台
  • 14.1 Elastic Stack介绍
  • 14.2 日志的特征
  • 14.2.1 日志的重要性
  • 14.2.2 日志的特征
  • 14.2.3 日志的复杂性
  • 14.3 集约化解决方案
  • 附录A 参考资料及网址
  • 附录B 中文分词算法介绍
  • 附录C Head安装
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评分及书评

3.8
4个评分
  • 用户头像
    给这本书评了
    3.0

    作为 elasticsearch 入门书籍有些偏难了,侧重 elasticsearch 开发部分,全书花大量篇幅介绍 api,非常具体详尽。对于运维部分介绍的相对较少,尤其是运维架构设计方面没有谈到,总的来说,适合 elasticsearch 开发人员作为指导和参考手册。

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    出版方

    清华大学出版社

    清华大学出版社成立于1980年6月,是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府,秉承清华人“自强不息,厚德载物”的人文精神,清华大学出版社在短短二十多年的时间里,迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向,把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务,并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金,逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色,在教育出版领域树立了强势品牌。