Elasticsearch : indexation de contenu

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• Situer Elasticsearch dans un écosystème Big Data
• Identifier les enjeux et les cas d'utilisation d'un moteur de recherche
• Appréhender le fonctionnement d'ElasticSearch
• Savoir installer et configurer ElasticSearch
• Indexer des volumes importants de données
• Comprendre comment administrer le système et le surveiller afin de garantir sa disponibilité

Situer Elasticsearch dans un écosystème Big Data

• Positionnement d'Elasticsearch et des produits complémentaires :Kibana, Logstash, Beats, X-Pack
• Présentation des concepts clés d'ElasticSearch
  • Atelier : comparaison d'ElasticSearch avec d'autres moteurs d'indexation en fonction du cas d'utilisation

Identifier les enjeux et les cas d'utilisation d'un moteur de recherche

• Présentation de la pile elastic
• Cas d'usage classiques : analyse de logs et securité, analyse de métriques, recherches web,...
• Analyse et visualisation de données
• Principes de base de l'analyse de texte, recherche dans des données structurées, recherche full text,
  • Atelier : choix d'un outil d'indexation en fonction des contraintes d'utilisation

Appréhender le fonctionnement d'ElasticSearch

• Principe : base technique Lucene et apports d'ElasticSearch. Fonctionnement distribué
• Concepts clés : index, types, documents, noeuds, clusters, shards et replica
• Notions de datatypes et mappings
• Opérations CRUD : exemples d'opérations basiques, création d'index et mappings
  • Atelier : Installation d'une pile Elastic et création d'un index

Savoir installer et configurer ElasticSearch

• Prérequis techniques. Mode d'installation en grappe distribuée.
• API RESTful en HTTP . Requêtes avec Search Lite et avec Query DSL (domain-specific language)
  • Atelier : premiers pas dans la console DevTools de Kibana.

Indexer des volumes importants de données

• Format et stockage des données.
• Conversion au format JSON des données à traiter.
• Structure des données. Stockage, indexation. Terminologie Elasticsearch : notions de document,index.
• Métadonnées : _index, _ID
• Choix de l'identifiant par l'application avec l'API index, ou génération automatique d'un identifiant, ...
• Indexation inversée. Outils d'interrogation.
  • Atelier : exemples de requêtes simples et plus complexes : recherche de «phrases», extraction de plusieurs documents, ...
• Notion de pertinence du résultat : «score»
• Utilisation de 'filtre' pour affiner des requêtes.
  • Atelier : Mise en oeuvre d'une aggrégation de résultats.
• Ecriture de requêtes complexes.
• Notions d'agrégations,
  • Atelier : préparation des données, agrégation de mesures, bucket aggregation.
• Gestion des accès concurrents
• Utilisation du numéro de version.
• Gestion par l'application : différentes méthodes selon les contraintes fonctionnelles.
• Utilisation d'un numéro de version externe.

Comprendre comment administrer le système et le surveiller afin de garantir sa disponibilité

• Flux logstash et présentation Kibana
• Traitement de logs avec logstash
• Introduction à beats, installation et configuration
• Supervision du système avec MetricBeat et FileBeat
  • Atelier : recherche, visualisation, création de tableaux de bord et graphiques à partir des données fournies par Elasticsearch

Une attestation de participation sera transmise aux participants