一篇就懂，230页Elasticsearch大数据搜索引擎解读PDF

Posted 2022-02-11 敲代码的程序狗

智慧生物的大规模协作造就了惊人的进化奇迹。大规模机器集群造就机器系统进化成为强大的智能系统。Elasticsearch作为大数据与搜索引擎技术的结合体，随着社会对大规模开源分布式搜索引擎的需求迅速成长。

本篇文章从基本概念开始熟悉Elasticsearch，接下来介绍了Elasticsearch在 Windows和Linux操作系统下的安装。除了CURL命令，介绍了使用常用的编程工具和Elasticsearch 搜索服务交互，包括Java、Python、Scala和 php，以及使用SQL语句查诲Elasticsearch 索引的方法。自然语言文本理解往往以插件形式存在于Elasticsearch集群中。

第2章介绍了如何开发与测试插件。因为 Elasticsearch经常用于实时搜索或分析，所以性能优化很重要。第3章介绍了如何管理 Elasticsearch 集群。为了更合理地使用和扩展Elasticsearch，第4章简单分析了 github 中托管的Elasticsearch源代码。对于搜索引擎来说，返回结果的相关性是一个重要的话题，第5章讨论了这个问题。第6章介绍了使用Java开发搜索引擎Web 用户界面的几种方法。

随着人工智能领域技术的发展，让搜索引擎智能加速变成现实。智能搜索引擎需要能够检测到并识别出图像中的文字，第7章介绍了结合OpenCV使用Tesseract 识别文字的方法。第8章介绍了根据问题返回搜索结果的问答式搜索。目前 Elasticsearch是实时系统监控的首选，第9章介绍了使用Elasticsearch 监控与分析日志，也介绍了通过物联网监控系统的方案。

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第1章 使用Elasticsearch

• 1.1 基本概念
• 1.2 安装
• 1.3 搜索集群
• 1.4 创建索引
• 1.5 使用Java客户端接口

• 1.6 RESTClient

• 1.7 使用Jest
• 1.8 Python客户端
• 1.9 Scala客户端
• 1.10 PHP客户端
• 1.11 SQL支持
• 1.12 本章小结

第2章 开发插件

• 2.1 搜索中文
• 2.2 搜索英文
• 2.3 使用测试套件
• 2.4 本章小结

第3章 管理搜索集群

• 3.1 节点类型
• 3.2 管理集群
• 3.3 写入权限控制
• 3.4 使用X-Pack
• 3.5 快照
• 3.6 Zen发现机制
• 3.7 联合搜索
• 3.8 缓存
• 3.9 本章小结

第4章 源码分析

• 4.1 Lucene源码分析
• 4.2 Gradle
• 4.3 Guice
• 4.4 Joda-Time
• 4.5 Transport
• 4.6 线程池
• 4.7 模块
• 4.8 Netty
• 4.9 分布式
• 4.10 本章小结

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第5章 搜索相关性

• 5.1 BM25检索模型
• 5.2 学习评分

第6章 搜索引擎用户界面

• 6.1 JSP实现搜索界面
• 6.2 使用Spring实现的搜索界面
• 6.3 实现搜索接口
• 6.4 实现相似文档搜索
• 6.5 实现AJAX搜索联想词
• 6.6 推荐搜索词
• 6.7 查询意图理解
• 6.8 集成其他功能
• 6.9 查询分析
• 6.10 部署网站

第7章 OCR文字识别

• 7.1 Tesseract
• 7.2 使用TensorFlow识别文字
• 7.3 OpenCV
• 7.4 JavaCV
• 7.5 本章小结

第8章 问答式搜索

• 8.1 生成表示语义的代码
• 8.2 信息整合
• 8.3 自动问答
• 8.4 本章小结

第9章 Elastic系统监控

• 9.1 Logstash
• 9.2 Filebeat
• 9.3 消息过期
• 9.4 Kibana
• 9.5 Flume
• 9.6 Kafka
• 9.7 Graylog
• 9.8 物联网数据
• 9.9 本章小结

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