課程大綱：

第一部分：入庫(kù)速度和查詢(xún)速度權(quán)衡

1.如何提高入庫(kù)速度

2.如何提高查詢(xún)速度

3.如何在入庫(kù)速度和查詢(xún)速度之間獲得平衡（重要）

第二部分：如何讓ES查詢(xún)更方便

1.支持SQL查詢(xún)

?a.ElasticSearch-SQL

?b.Spark-SQL

2.開(kāi)發(fā)一個(gè)QueryEngine，支持管理和查詢(xún)所有ES集群

第三部分：ES查詢(xún)的精度問(wèn)題

1.一定存在誤差的場(chǎng)景

2.可能存在誤差的場(chǎng)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(jiàn)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(xiě)

第六部分：集群規(guī)劃

1.節(jié)點(diǎn)類(lèi)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(jiàn)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(chǎng)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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