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Elasticsearch

3 day(s)

Objectives

Elasticsearch est un moteur RESTful distribué de recherche et d’analytique basé sur Apache Lucene. Il vous permet d’indexer des données en temps réel venant de diverses sources pour pouvoir trouver des informations à jour à tout moment. La haute disponibilité est au cœur de l’architecture d’Elasticsearch et vous permet donc de monter en puissance en s’exécutant sur plusieurs machines à la fois pour vous assurer que vos données seront toujours disponibles.

Cette formation vous donne des bases solides en recherche d’information, en partant des concepts fondamentaux, des fonctionnalités clés et de méthodes développement d’applications de recherche distribuée avec Elasticsearch.

  • Démarrer un projet de recherche d’informations avec Elasticsearch
  • Savoir paramétrer les index et les clusters
  • Concevoir des requêtes avec DSL

Content

Introduction
  • Terminologie et concepts de base
  • Qu’est-ce qu’Elasticsearch?
  • Que contient la distribution?
  • Comprendre les clusters, les shards et les replicas
  • Configuration, APIs et local gateways
Multi-Tenancy
  • Valeur des indices multiples, alias d’index et opération cross-index
  • Introduction au flux de données
Index Elasticsearch
  • Analyse avanceés des mappings, de l’indexation et des opérations
  • Logs de transactions et indexation Lucene
  • Options de configuration, de mappings et d’APIs
Logstash et Kibana
  • sont abordés à travers des cas concrets, des exemples, mais aussi à travers un partage d'expériences passées avec le formateur
Recherche
  • Le langage de requêtes DSL
  • Composants de recherche: aggrégation, types de recherche, surlignage et autres options bitSets, filtres et Lucene
Recherche et mappings
  • Agrégation et documents imbriqués
  • Objets imbriqués et relations parent-enfant
  • Importance de la géolocalisation, du mapping, de la percolation et la pertinence des résultats de recherche
Modèle distribué avancé
  • Récupération de l’état du cluster, réplication bas niveau, récupération bas-niveau et allocation de shards
  • Comment envisager l’architecture des données
  • Modèles d’index et fonctionnalités
Design Patterns pour le Big Data
Préparation de la mise en production
  • Planifier la capacité et le flux de données
  • Ajustements de la performance, du flux de données et de l’allocation de mémoire
Mise en production
  • Installation, configuration, descriptions de fichiers mémoire et matériel
  • Surveillance, alertes, pools de threads, information et APIs de statistiques

Target group

Who is the course aimed at?

Analystes, Developpeurs

 
Prerequisites

Une bonne connaissance des systèmes d'information est nécessaire

Assessment

Certficate, diploma

Une attestation de participation sera transmise aux participants

Contact the training provider
OXiane Luxembourg

Nathalie Thielemans / Nassera Aici

formation@oxiane.lu

+352 27 39 35

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Responsibility for the content of this training description lies solely with its author, the training provider OXiane Luxembourg.

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Characteristics
Organisation Formation inter-entreprise
Languages
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