Elasticsearch Grundkurs
Classroom Schulung | Deutsch | Anspruch
Schulungsdauer: 2 Tage
Ziele
Der Kurs vermittelt solides operatives Handwerkszeug um Elasticsearch als skalierbare Suchmaschine einzusetzen. Dies beinhaltet eine Mischung aus Theorie und Übungs-Beispielen, wie die Einbindung der Engine in eigene Applikationen, die Benutzung der mächtigen Query-API oder administrative Hintergründe des Einsatzes von Elasticsearch.
Zielgruppe
- Entwickler
- Administratoren
- Architekten
Voraussetzungen
Grundkenntnisse zur Entwicklung von Webapplikationen, z.B. in Java, PHP, Ruby, Python oder Perl.
Agenda
- Funktionsweise von Suchmaschinen und Apache Lucene
- Installation von Elasticsearch
- Daten-Import, -Indexierung und -Pflege
- Query APIs für Suchanfragen
- Paginierung
- Einbindung in eigene Webapplikationen
- Server-Konfiguration
- Schemafreiheit und Schema-Vorgaben
- Definition eigener Mappings
- Sortierung und Relevanz-Ranking von Suchergebnissen
- Komplexere Queries mit der Query DSL
- Tokenization und Einsatz von Analyzers
- Debugging, Fehlerbehandlung und Performance-Tuning
Optional:
- Benutzung von Elasticsearch als verteilter NoSQL Document Store
- Such-Cluster-Scaling und -Aufbau
- Analytische Big Data Suchanwendungen mit Elasticsearch
- Logdatenanalyse und der ELK-Stack Elasticsearch, Logstash, Kibana
- Geolocation Suche
- Completion Suggesters
- Percolator API
Ziele
Der Kurs vermittelt solides operatives Handwerkszeug um Elasticsearch als skalierbare Suchmaschine einzusetzen. Dies beinhaltet eine Mischung aus Theorie und Übungs-Beispielen, wie die Einbindung der Engine in eigene Applikationen, die Benutzung der mächtigen Query-API oder administrative Hintergründe des Einsatzes von Elasticsearch.
Zielgruppe
- Entwickler
- Administratoren
- Architekten
Voraussetzungen
Grundkenntnisse zur Entwicklung von Webapplikationen, z.B. in Java, PHP, Ruby, Python oder Perl.
Agenda
- Funktionsweise von Suchmaschinen und Apache Lucene
- Installation von Elasticsearch
- Daten-Import, -Indexierung und -Pflege
- Query APIs für Suchanfragen
- Paginierung
- Einbindung in eigene Webapplikationen
- Server-Konfiguration
- Schemafreiheit und Schema-Vorgaben
- Definition eigener Mappings
- Sortierung und Relevanz-Ranking von Suchergebnissen
- Komplexere Queries mit der Query DSL
- Tokenization und Einsatz von Analyzers
- Debugging, Fehlerbehandlung und Performance-Tuning
Optional:
- Benutzung von Elasticsearch als verteilter NoSQL Document Store
- Such-Cluster-Scaling und -Aufbau
- Analytische Big Data Suchanwendungen mit Elasticsearch
- Logdatenanalyse und der ELK-Stack Elasticsearch, Logstash, Kibana
- Geolocation Suche
- Completion Suggesters
- Percolator API