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死磕 Elasticsearch 方法论:普通程序员高效精进的 10 大狠招!
人工智能、大数据快速发展的今天,对于 TB 甚至 PB 级大数据的快速检索已然成为刚需。Elasticsearch 作为开源领域的后起之秀,从 2010 年至今得到飞跃式的发展。 Elasticsearch 以其开源、分布式、RESTFul API 三大优势,已经成为当下风口中“会飞的猪”。 阿里云 2018 年 2 月 5 日已开价 50~200W 年薪招聘技术人员参与 Elasticsearch、Lucene 内核优化、改进。如果说,你错过了 Hadoop,错过了 Spark 的红利,难道Elasticsearch 的机会你还要错过吗? 在学习 Elasticsearch 的过程中,你是不是多多少少有以下困惑: - 面对 Elasticsearch1.X,2.X,5.X,6.X 的不同版本,你无从下手? - 面对 Elastic Stack(Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beat),你不知道从何学起? - 面对各种技术文档(官方非官方),你是否感到非常困惑? - 面对 Elasticsearch 出现的各种异常、Bug,好不容易找到一个技术群或提问,又没人解答? - 市面上的书籍分两种:老外的原理透彻,但版本过时;国内的版本稍新、但不透彻,你是不是很迷茫...... 本文: - 不谈搜索引擎的原理; - 不谈倒排索引的原理; - 不谈乐观锁、悲观锁的机制; - ...... 只谈: 1. 从产品开发、项目实战的角度,如何让一个 Java 程序员甚至 C/C++ 的程序员快速上手。 2. 海量的版本中,告诉你明确的选择。 3. ELK Stack 技术体系,你的学习优先级。 4. ELK 技术体系架构。 5. ELK 技术栈的应用场景。 6. 有了传统关系型数据库(MySQL、Oracle)、非关系型数据库(Mongo),如何快速的导入 Elasticsearch,实现全文检索。 7. Elasticsearch 实战中遇到问题,如何高效解决。 8. Elasticsearch 集群部署、集群调优清单。 9. Elasticsearch 实战遇到的N多坑以及规避策略。 10. Elasticsearch 高效进阶方法论。 ...... 横扫你学习 Elasticsearch 的诸多疑惑,让你少走半年弯路! 和你一起,死磕 Elasitcsearch!
首本 Druid 技术书作者介绍最火实时大数据 OLAP 技术原理和实践
实时大数据OLAP技术一直是大数据几座最陡峭和难以征服的技术高峰之一,因为在海量数据、实时性、复杂的OLAP技术和系统复杂性之间达到平衡本身就是一件很困难的事情。为了解决这个难题,各大互联网和技术公司都各自出了不同的解决方案,但都会存在这样或那样的问题,因此一直都没有公认或事实上的技术方案。不过,当Druid项目横空出世后,这一切都得到了改变:它近乎完美地解决了以上所有的技术矛盾点,从而它迅速在技术和工业圈传播开来。然而,由于Druid技术比较新,资料比较少,因此很多用户遇到了很多学习的困难。 在本场Chat中,第一本Druid技术书《Druid实时大数据分析原理与实践》的作者将会深入浅出地介绍Druid技术原理、他在大规模Druid集群的实际使用经验和技巧,想必一定能够帮助大家彻底掌握住实时大数据OLAP技术的精髓。 **实录提要:** - Druid 和 Spark Stream 、Clickhouse 的区别? - 有实例介绍如何读入数据、如何处理吗? - Druid 如何使用 bitmap? - Druid 是否有推荐的图形化方式? - Druid 目前支持的操作还是比较少的,数据保存后,是否能重新被其他工具利用? - 实际生产中,适合和哪些其他工具组合? - Druid 有资源隔离吗,不同查询之间会不会相互影响,有哪些坑? - 不同查询量级,肯定对资源消耗不同,如何保证每个查询都能在秒级返回结果? - 介绍下 Hadoop、Spark 和这个开源平台最适合使用的场景吗?
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