Elasticsearch 作为目前最流行的开源搜索引擎， 在同领域几乎没有竞争对手 —— 近两年 DBRanking 的数据库评测中，ES 在搜索引擎领域始终位列第一，腾讯、滴滴、今日头条、饿了么、360 安全、小米，vivo 等诸多知名公司都在使用。
当你在 GitHub 上搜索时，ES 可实现代码级搜索与高亮显示 ；在网上购物时，它会为你推荐喜欢的商品；下班打车回家时，它可以定位附近的乘客和司机，帮平台优化调度。
此外，Elasticsearch 还被广泛运用于大数据近实时分析，包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。
它不仅可以探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，还能通过使用机器学习，自动识别异常状况。
可以说 Elasticserach 已经是成为优秀工程师必备的一项技能了。
上手 Elasticsearch 也很容易，花几分钟设置好开发环境，就能在成百上千台服务器上实现 PB 级的数据处理了。但要深入理解并高效使用，就没那么简单了，比如：
其实，想要用对、用好 Elasticsearch，不仅要理解其分布式架构的原理，还要掌握一些信息检索领域的知识。这里，分享给你一张 「Elasticsearch 知识图谱」，深入理解每个知识点，才能解决工作中的实际问题。
这张图出自阮一鸣，他是 eBay Pronto 平台技术负责人，管理了 eBay 内部上百个 Elasticsearch 集群，数据规模超过 4000 节点，支撑了订单搜索，商品推荐，日志管理，风险控制，IT 运维，安全监控等不同领域服务。
最早，听过他在 Elastic 中国开发者大会的分享，讲得很棒。后来得知他出了个 Elasticsearch 视频课，我第一时间就订阅了，到如今也是 2 刷完毕，确实收获很大，帮我解决了工作中的不少问题。
值得一提的是，它覆盖了 Elastic 官方认证的全部考点，不少人因为看了这个课，通过了 Elastic 认证。要知道，这个考试在圈里出了名的难通过，毕竟都是上手实操题。而这个课程中的测试用例，就是非常好的练习素材，说实话，每个 case 的代码我都敲过 3 遍以上。
这个认证的含金量还是挺高的，很多巨头都在使用 ES 搭建自己的搜索系统。你去应聘的时候，有证跟没证有可能就会影响你的录取，收入也有可能差一个档次。
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Elasticsearch 产品迭代很快，市面上的书和教程大都基于 5.x 甚至 2.x 版本。而在课程中，阮一鸣用 Elasticsearch 最新 7.x 版本，讲了很多新特性，比如：用机器学习进行异常检测；用 Canvas 展示数据；用索引的生命周期管理工具对索引进行优化等等。
课程共计 100 讲，内容覆盖很全，开发运维都有，由浅入深地讲解了 ES 的基本概念和服务搭建，带你手把手部署与优化生产环境，了解其运行机制和常用技巧，并通过上手实战，掌握 ES 在实际项目中的应用，灵活使用 ELK 进行搜索和大数据分析。
对开发工程师来说，搜索是一项被广泛需要的功能：如果你是一名 ES 的运维人员，管理了公司内部的 Elasticsearch 集群：上线前的如何进行容量规划，上线后如何保证这些集群在生产环境内稳定高效的运行，如何在凌晨识别出异常信号，及时发出告警，以避免灾难的发生。
这些问题，他在课程中都会给出相关的最佳实践。
就像作者「阮一鸣」说的：“在大数据时代，近实时的搜索和分析能力，会让你唯快不破，洞见未来。”所以，无论是开发还是运维，架构师抑或数据分析师，都应该学一学。
就我自己来说，前段时间公司要在私有云上管理和部署 Elasticsrarch 集群，全靠这门课了。今年再使把劲儿，把 Elastic 认证考下来。
内容是真的靠谱，不光是我，还帮到不少人，截了些评价供你们参考：
跟着好好学，结合课程中的练习，你也能学以致用，构建出自己的搜索和数据分析产品。要再能拿个官方认证，岂不乐哉。
重要的事情，再说一遍：
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坚持学习这事儿，本就反人性，但要把自己的坚持成果晒出来，让别人跟你点赞，你就会有正向反馈和动力。所以，只要你跟上节奏，一定能一次性搞定 ES，相信未来拿下 Elastic 认证也不在话下。
项目实战的过程，就是一个挖坑填坑的过程，实战场景多了，解决的问题多了，自然就能掌握得好。而最好的学习方式是找到组织，找到经验丰富的大咖，持续交流学习，成长最快也最好。
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