一篇就懂！230页Elasticsearch大数据搜索引擎解读PDF
智慧生物的大规模协作造就了惊人的进化奇迹。大规模机器集群造就机器系统进化成为强大的智能系统。Elasticsearch作为大数据与搜索引擎技术的结合体，随着社会对大规模开源分布式搜索引擎的需求迅速成长。
本篇文章从基本概念开始熟悉Elasticsearch，接下来介绍了Elasticsearch在 Windows和Linux操作系统下的安装。除了CURL命令，介绍了使用常用的编程工具和Elasticsearch 搜索服务交互，包括Java、Python、Scala和 PHP，以及使用SQL语句查诲Elasticsearch 索引的方法。自然语言文本理解往往以插件形式存在于Elasticsearch集群中。
第2章介绍了如何开发与测试插件。因为 Elasticsearch经常用于实时搜索或分析，所以性能优化很重要。第3章介绍了如何管理 Elasticsearch 集群。为了更合理地使用和扩展Elasticsearch，第4章简单分析了 github 中托管的Elasticsearch源代码。对于搜索引擎来说，返回结果的相关性是一个重要的话题，第5章讨论了这个问题。第6章介绍了使用Java开发搜索引擎Web 用户界面的几种方法。
随着人工智能领域技术的发展，让搜索引擎智能加速变成现实。智能搜索引擎需要能够检测到并识别出图像中的文字，第7章介绍了结合OpenCV使用Tesseract 识别文字的方法。第8章介绍了根据问题返回搜索结果的问答式搜索。目前 Elasticsearch是实时系统监控的首选，第9章介绍了使用Elasticsearch 监控与分析日志，也介绍了通过物联网监控系统的方案。
第1章 使用Elasticsearch
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1.1 基本概念
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1.2 安装
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1.3 搜索集群
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1.4 创建索引
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1.5 使用Java客户端接口
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1.6 RESTClient
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1.7 使用Jest
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1.8 Python客户端
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1.9 Scala客户端
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1.10 PHP客户端
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1.11 SQL支持
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1.12 本章小结
第2章 开发插件
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2.1 搜索中文
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2.2 搜索英文
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2.3 使用测试套件
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2.4 本章小结
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第3章 管理搜索集群
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3.1 节点类型
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3.2 管理集群
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3.3 写入权限控制
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3.4 使用X-Pack
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3.5 快照
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3.6 Zen发现机制
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3.7 联合搜索
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3.8 缓存
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3.9 本章小结
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第4章 源码分析
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4.1 Lucene源码分析
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4.2 Gradle
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4.3 Guice
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4.4 Joda-Time
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4.5 Transport
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4.6 线程池
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4.7 模块
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4.8 Netty
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4.9 分布式
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4.10 本章小结
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第5章 搜索相关性
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5.1 BM25检索模型
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5.2 学习评分
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第6章 搜索引擎用户界面
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6.1 JSP实现搜索界面
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6.2 使用Spring实现的搜索界面
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6.3 实现搜索接口
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6.4 实现相似文档搜索
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6.5 实现AJAX搜索联想词
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6.6 推荐搜索词
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6.7 查询意图理解
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6.8 集成其他功能
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6.9 查询分析
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6.10 部署网站
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第7章 OCR文字识别
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7.1 Tesseract
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7.2 使用TensorFlow识别文字
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7.3 OpenCV
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7.4 JavaCV
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7.5 本章小结
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第8章 问答式搜索
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8.1 生成表示语义的代码
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8.2 信息整合
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8.3 自动问答
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8.4 本章小结
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第9章 Elastic系统监控
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9.1 Logstash
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9.2 Filebeat
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9.3 消息过期
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9.4 Kibana
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9.5 Flume
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9.6 Kafka
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9.7 Graylog
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9.8 物联网数据
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9.9 本章小结
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