Elasticsearch: Rechercher et analyser en temps réel

Connaissances en administration système, préférablement Java

• Mettre en place Elasticsearch pour indexer des documents
• Comprendre l'écosystème Elasticsearch

Introduction

Présentation du projet Elasticsearch
Pré-requis, Présentation de Lucene
Installation

Atelier pratique: installation d'Elasticsearch

Découvrir Elasticsearch

Configuration
Notion de cluster ElasticSearch
Un peu de JSON
Nœuds, Index et Type, Documents
Insérer, indexer, extraire, supprimer des documents

Atelier pratique: ajout de document simple dans l'index, récupération

Mapping de données

Correspondance de données dans Elasticsearch
Types: valeurs exactes et texte complet (full text, exact values)
Indexes inversés
Objets et types complexes

L'analyse, et les analystes

Extraction de texte, analyse de texte
Filtres de caractères, jetons, filtres de jeton
Analyses intégrées: standard, analyse des espaces, analyse linguistique

Atelier pratique: utilisation du mapping, et des analystes standards pour rechercher des documents

La recherche effective

La recherche lite, et vide
Query DSL: le langage de recherche Elastisearch
Filtres et requêtes
Combinaisons
Recherche full text, multi-champs
Comparaison partielle, par proximité
Pertinence des résultats

Atelier pratique: écrire des requêtes plus compliquées, les passer en JSON à Elasticsearch

Pour aller plus loin

Elasticsearch et les plugins
Utilisation de River pour aller chercher des données externes (wikipedia, twitter,...)
Maintenance du cluster et des nœuds
Intégration Java (et autres)

Atelier pratique: utilisation de River avec Wikipedia, administrer un nœud, piloter un recherche depuis Java

Méthodologie basée sur l'Active Learning : 75% de pratique minimum. Chaque point théorique est systématiquement suivi d'exemples et exercices.

Contrôle continu

Attestation de fin de stage mentionnant le résultat des acquis

Sources des exercices + Support papier