2019 年最新 Elasticsearch 学习路线图 | 极客时间

在大数据时代，搜索是软件工程师的一项必备技能。而 Elasticsearch 就是一款功能强大的开源分布式搜索与数据分析引擎，在同领域内几乎没有竞争对手——近两年 DB-Engines 的数据库评测中，Elasticsearch 在搜索引擎领域始终位列第一。

Elasticsearch 不仅可以从海量数据中快速找到相关信息，还被广泛运用于大数据近实时分析，包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。

它可以探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，甚至通过机器学习自动识别异常状况。

作为目前最流行的开源搜索引擎，Elasticsearch 在全球的下载量已超过 3.5 亿次。腾讯、滴滴、今日头条、饿了么、360 安全、小米，vivo 等国内诸多知名公司都在使用 Elasticsearch。

哪些人适合学习 Elasticsearch？

学习 Elasticsearch 的同学来自不同的工作岗位，具体可分为以下几类：

• 软件工程师：熟练掌握一门或多门编程语言，希望通过 Elasticsearch 提升搜索性能，实现分布式存储；通过学习 ES 的搜索与聚合 API，了解如何进行数据建模，在保证高性能获取数据的基础上，获得更为精准匹配的搜索结果。

• 运维工程师：同时管理几十万台服务器，保证服务的高可用，是运维工程师面临的最大挑战。通过学习 Elastic Stack，使用 Logstash、Kibana 解决运维工作中的日志分析，安全告警，指标监控等实际需求。

• 任何想拿数据做点事的人：在大数据时代，数据获取易如反掌。但当你想用数据做实时分析或决策时，才发现传统技术并不能很好地解决你的实际需求。

学习 Elasticsearch 需要什么基础？

• Elasticsearch 具有开箱即用的特性，5 分钟就可以在笔记本上搭建好开发环境。

• 掌握任意一门编程语言，会让你学习起来更加简单，但这并不是必须的。

• SQL 和关系数据库的使用经验，会帮助你的学习与理解。

如何学习 Elasticsearch？

我设计了一份 Elasticsearch 的学习路径，并列出了每一阶段的学习目标，适用于不同背景和基础的同学。

按照以下路径学习，结合课程中的练习和实践，你一定能学以致用，基于 Elasticsearch 构建出你自己的搜索和数据分析产品。

1.入门阶段

• 掌握 Elasticsearch 的基本概念

• 理解倒排索引和 文本 Analysis

• 设置索引 Mapping

• 掌握查询与聚合 API

2.进阶阶段

• 深入相关性算分

• 掌握如何提高搜索质量

• Elasticsearch 的数据建模与优化

• 理解集群分布式工作原理

• 深入理解分片的工作机制

• Elasticsearch 源码解析与插件开发

3.运维实践

• 选择合适的部署架构

• 集群监控与性能优化

• 集群容量规划与水平扩展

• 集群诊断及故障排查

4.综合实战

• 掌握 Elastic Stack 产品功能特性

• 深入理解用户场景，选择合理架构

• 理解数据特征，优化集群部署与数据建模

为了让大家聚焦每个阶段的学习重点，这里我没有对细节做进一步展开。但我整理了一份 「Elasticsearch 核心知识图谱」，内容涵盖了功能，原理，扩展及运维等多个方面，确保你不会疏漏任何一个知识点（领取方法：见文末）。

当然，我更建议你在学习的过程中，对所学的知识加以归纳总结，整理出属于自己的知识图谱。

书籍与相关资料推荐

Elasticsearch 权威指南

本书完全对得起“权威指南”四个字，强烈推荐。美中不足的是：内容基于 Elasticsearch 2.x 讲解，部分内容过时。以及，对新人来说，书中的范例代码无法直接拷贝运行。建议先泛读本书，读完 《Mastering Elasticsearch 5.x》 之后，再精读一遍。

Mastering Elasticsearch 5.x

Elasticsearch 5.0 是 Elasticsearch 2.x 之后的一个大版本，内容有很大的改进。如果想对 5.0 以后的功能特性和新 API 有一个比较全面的了解，推荐阅读本书。可以选择泛读，或直接阅读 Elasticsearch 7.1 的 API 文档。

Deep Learning for Search

本书主要讲解如何通过神经网络，来提高搜索的相关性。如果你对提高搜索结果的相关度有兴趣，推荐你读一读这本书。

技术社区和学习资源推荐

• Elastic 公司的技术 Blog - https://www.elastic.co/cn/blog/
  

推荐订阅，特别是 “案例”和“工程”的分类。通过相关的案例分享和工程实践，可以帮助你建立更好的全局观。

• Elastic 中文社区 - http://www.elasticsearch.cn/
  

• Elastic 相关的音频播客 / 视频

1.Apple PodCast - “The Elasticcast”：Elastic 社区电台，全英文，分享一切关于 Elastic 的资讯。

2.Elastic 社区电台（喜马拉雅）：以访谈的形式，分享社区内关于 Elasticsearch 的实践与思考。

3.IT 大咖说 - http://www.itdks.com/：搜索 Elasticsearch，可查看 Elasticsearch 相关的 Meetup 技术分享。

学习 Elasticsearch 的几点建议

1.学习 Elasticsearch 的正确方法是广度优先，而非深度优先。

你需要先了解 Elasticsearch 的所有概念，并理解他们要解决的问题。不要在一开始就深入每一个 API 的具体细节，避免陷入见树木不见森林的困境。

例如，在第一阶段，你应该尝试在笔记本电脑上安装 Elasticsearch，而不是选择直接在 Linux 安装和设置相关的生产环境参数。这些细节，应该在掌握了全局概念后，在第二阶段再继续深入。

2.多构思一些实际的应用场景。

尝试下载一些 Public Data，并构思它们的使用场景。使用真实数据的过程，需要你学会对数据进行抽取及 Enrichment，并最终实现搜索和统计分析。

你需要带着这些问题，去查阅 API 文档的相关细节。在实现需求的过程中，你会入坑，出坑，再入坑。这个阶段，将会给你带来很大的收获。

3.掌握获取他人帮助的正确方式。

不要害怕提问。但要杜绝不经过独立思考和调研，就立刻提问的不良习惯。面对问题，不要有畏难情绪，先尝试思考调研，实在想不出答案，discuss.elastic.co 和 www.stackoverflow.com 都是你获取他人帮助的好地方。

最后，去享受延迟满足的快乐。学习是一个漫长的过程，掌握广度优先的方法，做到持之以恒。面对比较深的知识点，不理解的话，可以多看几遍。坚持下来，就会有意想不到的收获。

Elasticsearch 入门简单，但千万不要骄傲自满。“自以为什么都懂，但实际上什么都不懂“，在学习过程中是最需要警惕的一种状态。

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• 灵活运用 ELK 进行搜索与大数据分析

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