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上部份地點(diǎn):【上海】同濟(jì)大學(xué)(滬西)/新城金郡商務(wù)樓(11號(hào)線白銀路站)【深圳分部】:電影大廈(地鐵一號(hào)線大劇院站)/深圳大學(xué)成教院【北京分部】:北京中山學(xué)院/福鑫大樓【南京分部】:金港大廈(和燕路)【武漢分部】:佳源大廈(高新二路)【成都分部】:領(lǐng)館區(qū)1號(hào)(中和大道)【沈陽分部】:沈陽理工大學(xué)/六宅臻品【鄭州分部】:鄭州大學(xué)/錦華大廈【石家莊分部】:河北科技大學(xué)/瑞景大廈
最近開間(周末班/連續(xù)班/晚班):2019年1月26日
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部份程大綱
 
  • 第一部分:入庫速度和查詢速度權(quán)衡
    1.如何提高入庫速度
    2.如何提高查詢速度
    3.如何在入庫速度和查詢速度之間獲得平衡(重要)
    第二部分:如何讓ES查詢更方便
    1.支持SQL查詢
    a.ElasticSearch-SQL
    b.Spark-SQL
    2.開發(fā)一個(gè)QueryEngine,支持管理和查詢所有ES集群
    第三部分:ES查詢的精度問題
    1.一定存在誤差的場景
    2.可能存在誤差的場景
    第四部分:如何加快ES故障恢復(fù)
    1.ES recovery原理分析
    2.加快Recovery的一些常見參數(shù)
    第五部分:保證集群的高可用
    1.合理的參數(shù)配置
    2.合理的監(jiān)控報(bào)警
    3.雙寫
    第六部分:集群規(guī)劃
    1.節(jié)點(diǎn)類型
    2.集群內(nèi)部組劃分(Tag)
    3.多集群
    第七部分:數(shù)據(jù)歸檔和恢復(fù)
    1.冷熱分離
    2.歸檔
    3.轉(zhuǎn)儲(chǔ)(如HDFS)
    4.定時(shí)清理
    第八部分:ES周邊
    1.常見Pipline(技術(shù)組合)
    a.Logstach+ES+Kibana
    b.Logstach/Flume+Kafka+Storm/Spark+ES+Kibana
    c.優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景
    2.和大數(shù)據(jù)的整合ElasticSearch Hadoop介紹
    3.StreamingPro介紹
    4.Flume/Nginx+Kafka+SparkStreaming+ES+Kibana/Spark SQL分析
    第九部分:ES和其他大數(shù)據(jù)解決方案的區(qū)別
    1.Apache Kylin
    2.Apache Carbondata
    3.Spark SQL+Parquet
    4.Apache Druid
    5.Apache Impala
    第十部分:ES源碼導(dǎo)讀(Optional)
    1.ES內(nèi)部Rest/RPC接口調(diào)用體系
    2.ES如何和Lucene進(jìn)行銜接
    3.如何在代碼中查看一些undocument的參數(shù)
 

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