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

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