Kurs · Schulung · Workshop
Elasticsearch für Entwickler:innen
Zwei bis drei Tage praxisnaher Einstieg, um Elasticsearch als verteilte Cluster-Suchmaschine zu verstehen und leistungsstarke Suche in deine Java-Applikation einzubinden.
Tauche ein in die Funktionsweise von Elasticsearch und erfahre, wie du leistungsstarke Suchfunktionen in deine Anwendungen integrieren kannst.
Stimmen unserer Teilnehmer:innen
Hands-on approach with great practice environment directly integrated in their Gitlab CI/CD Pipeline. We were able to directly implement the theory with the system without worrying about consequences. Great approach!
Financial Analyst in AML / CFT MROS
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Inhalt
Teil 1: Elasticsearch-Ökosystem
- Elasticsearch, Kibana, Logstash, Beats und ihre Funktionalitäten - die wichtigsten Begriffe (Cluster, Nodes, Shards, Replikation) verstehenTeil 2: Datenindexierung und Abfragen
- erste Schritte mit Elasticsearch über die Dev-Konsole mit dem REST-API - JSON-Dokumente und Indexierung, CRUD-Operationen (Create, Read, Update, Delete) - einfache Suchabfragen und Filter verstehen, Abfragesprache und Query DSL - fortgeschrittene Abfragetechniken wie Aggregationen, Buckets, HistogrammeTeil 3: Elasticsearch-Integration in meine (Java-)Applikation
- Clients für verschiedene Sprachen (Java, JavaScript, Go, .NET, ...) - Verbindung zum Cluster - der Java API Client - Dokumente indexieren, Bulk-Operation für viele Dokumente - Dokumente lesen, Dokumente suchen - Aggregationen (Summen, Mittelwerte, Histogramme, etc.)Der effektive Kursinhalt kann, abhängig von Trainer, Durchführung, Dauer und Konstellation der Teilnehmer:innen, von obigen Angaben abweichen.
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Mehr über Elasticsearch
Elasticsearch ist eine verteilte, RESTful Such- und Analyse-Engine, die auf Apache Lucene aufbaut. Es bietet horizontale Skalierbarkeit, Echtzeit-Suche und Unterstützung für verschiedene Datentypen durch sein Schema-freies JSON-Dokumentenmodell.Weitere Ressourcen:
History
Elasticsearch wurde 2010 von Shay Banon entwickelt und basierte auf seiner früheren Arbeit an Compass. Das Projekt entstand aus der Notwendigkeit, eine skalierbare Suchplattform für Echtzeit-Dokumentensuche zu schaffen. Die erste Version wurde als Open-Source-Software veröffentlicht.
Die Entwicklung wurde durch die Gründung von Elastic (ursprünglich Elasticsearch) durch Banon und David Pilato beschleunigt. Ein wichtiger Meilenstein war die Einführung des ELK-Stacks (Elasticsearch, Logstash, Kibana) für Logging und Analyse. Die Integration von Beats als leichtgewichtige Datensammler erweiterte die Plattform weiter.
Heute ist Elasticsearch die meistgenutzte Such-Engine und wird von Unternehmen wie Wikipedia, Netflix und GitHub eingesetzt. Es hat sich von einer reinen Suchmaschine zu einer umfassenden Analytics-Plattform entwickelt. Die Einführung von Funktionen wie Machine Learning, Observability und Security hat die Plattform weiter gestärkt. Die Entwicklung des Elastic Stack (früher ELK Stack) hat neue Standards für Logging, Monitoring und Analyse gesetzt.