你好，我是 Elastic 的刘晓国，Elastic 首席布道师， Elastic 认证工程师，Elastic 认证分析师，Elastic 认证可观性工程师，阿里云最有价值专家。如果大家想开始学习 Elastic 的话，那么这里将是你理想的学习园地。我的博客几乎涵盖了你想学习的许多方面，从初级到高级的方方面面。你如果真的想学习 Elastic Stack 的话，那么你所需要的就是这一篇文章就够了。这里的内容远远超过一本书或两本书的内容。在这里，我来讲述一下作为一个菜鸟该如何阅读我的这些博客文章。如果你真心喜欢我的文章，请不惜点个赞！让我们一起更好地学习！如果你想按照视频学习，请观看我的文章 “Elastic：培训视频 ”，或者直接在 B 站观看。在这里的所列举的文章只是我写出来文章的一部分，但是足以让你对 Elastic Stack 有一个全面的了解。如果你想阅读所有关于 Elastic Stack 的文章，请参阅链接 Elastic。CSDN 社区云请访问 https://www.csdn.net/c/elastic。谢谢！

除了在创造自己的博客之外，我也和阿里巴巴一起合作创造《Elastic Stack 实战手册》这本书。作为该书的主编，聚数十位 Elasticsearch 技术圈的优秀开发者共创而成。得到了许多资深业界精英，社区技术大咖，Elastic Stack 相关书籍作者的支持，凝聚了众多创作人的实践经验和创作能力。 书籍涵盖了一位 Elastic Stack 开发者所需的必要知识，尤其对于刚入门的开发者，从上篇基础的 Elastic Stack 产品能力到下篇的应用实践，提供了系统性学习参考的上手指南。

除了我这里文章之外，Elastic 社区还定期开展一些 Meetup 活动。敬请访问我们的网站 Elastic 中国官方活动号。如果任何开发者想分享自己的内容，或者愿意成为某个地区/城市的组织者，请私信给我。欢迎大家的参入！让我们把社区越做越大！所有 meetup 的 ppt 可以在地址进行下载。你可以在地址观看之前 meetup 的所有视频。

Elastc Stack 白皮书下载：

• Elastic 最新产品及解决方案
• Elastic 帮助企业发挥数据的作用
• 高管指南：如何将生成式 AI 融入运营

我们可以按照如下的步骤来学习：

1) Elasticsearch 简介：对 Elasticsearch 做了一个简单的介绍

2) Elasticsearch 的前世今生

3) Elasticsearch 中的一些重要概念: cluster, node, index, document, shards 及 replica：对 Elastic Stack 里的一些重要的概念做描述。理解这些概念对于我们学习和使用 Elastic Stack 是非常重要的

4) 如何在 Linux，MacOS 及 Windows 上进行安装 Elasticsearch：在我们常用的操作系统上进行安装 Elasticsearch

5) Kibana：如何在 Linux，MacOS 及 Windows上安装 Elastic 栈中的 Kibana：讲述如何在我们的操作系统上安装 Kibana

6) 开始使用 Elasticsearch （1）: 了解如何创建 index，添加，删除，更新文档

7) 开始使用 Elasticsearch （2）：了解如何进行搜索

8) 开始使用 Elasticsearch （3）：了解如何进行分析数据: analyze 及 aggregate 数据

9)  Elasticsearch 存储：

• Elasticsearch：inverted index，doc_values 及 source
• Elasticsearch：Metadata fields - 数据字段介绍
• Elasticsearch: 理解 mapping 中的 store 属性
• Elasticsearch：从搜索中获取选定的字段

10) 基础知识：

• Elasticsearch: Index template 
• Elasticsearch：可组合的 Index templates - 7.8 版本之后
• Elasticsearch：Simulate index template API
• Elasticsearch：search template
• Elasticsearch: query_string 查询
• Elasticsearch：了解和使用 match 查询
• Elasticsearch：以更简单的方式编写具有逻辑条件的 Elasticsearch 查询 - query_string
• Elasticsearch：理解 query_string 和 simple_query_string 查询
• Elasticsearch：使用 query_string 查询的短语及模糊查询
• Elasticsearch：Text vs. keyword - 它们之间的差异以及它们的行为方式
• 为什么 Elasticsearch 中高基数字段上的聚合是一个坏主意以及如何优化它

  Elasticsearch：Multi-match (multi_match) 及 Disjunction max 查询

• Elasticsearch: 使用 URI Search
• Elasticsearch：Explicit mapping - 显式映射
• Elasticsearch：Dynamic mapping
• Elasticsearch：Dynamic templates
• Elasticsearch：Dynamic field mapping
• Elasticsearch：字段太多， 在 Elasticsearch 中防止映射爆炸的 3 种方法
• Elasticsearch：mapping 定制
• Elasticsearch：Index alias
• Elasticsearch : alias 数据类型
• Elasticsearch：使用 alias 数据类型来遵循 ECS (Elastic Common Schema)
• Elasticsearch: rollover API
• Elasticsearch：对搜索结果排序 - Sort
• Elasticsearch：如何使用 Elasticsearch 进行排序
• Elasticsearch：运用 scroll 接口对大量数据实现更好的分页
• Elasticsearch：运用 search_after 来进行深度分页
• Elasticsearch：分页搜索结果
• Elasticsearch：fuzzy 搜索 （模糊搜索）
• Elasticsearch：使用 fuzziness 来进行搜索
• Elasticsearch：wildcard - 通配符搜索
• Elasticsearch: Reindex 接口
• Elasticsearch：Reindex API 使用和故障排除的 3 个实践
• Elasticsearch：如何轻松安全地对实时 Elasticsearch 索引重新索引你的数据
• Elasticsearch：在不停机的情况下优化 Elasticsearch Reindex
• Elasticsearch：Ngrams, edge ngrams, and shingles
• Elasticsearch：如何在 Elasticsearch 中存储复杂的关系数据
• Elasticsearch：Join 数据类型
• Elasticsearch：在 Elasticsearch 中的 join 数据类型父子关系
• Elasticsearch：object 及 nested 数据类型
• Elasticsearch：如何修改 nested 字段的值
• Elasticsearch：从实例中学习 nested 数据类型的 CRUD 及搜索
• 如何使用 Elasticsearch 中的 copy_to 来提高搜索效率
• Elasticsearch：fielddata 介绍
• Elasticsearch Global Ordinals
• Elastic：Elasticsearch 的分片管理策略
• Elasticsearch：分布式计分
• Elasticsearch：Explain API - 如何计算分数
• Elasticsearch：实用 BM25 - 第 1 部分：分片如何影响 Elasticsearch 中的相关性评分
• Elasticsearch：实用 BM25 - 第 2 部分：BM25 算法及其变量
• Elasticsearch：实用 BM25 - 第 3 部分：在 Elasticsearch 中选择 b 和 k1 的注意事项
• Elasticsearch：使用 function_score 及 script_score 定制搜索结果的分数
• Elasticsearch：使用 rescore 来为过滤后的搜索结果重新打分
• Elasticsearch：崭新的打分机制 - Learning To Rank (LTR)
• 介绍 Elasticsearch 中的 Learning to Tank - 学习排名
• Elasticsearch：使用 LTR 进行个性化搜索
• Elasticsearch：Boosting query - 为不喜欢的查询减分
• Elasticsearch：定制分词器（analyzer）及相关性
• Elasticsearch：Elasticsearch 中的 refresh 和 flush 操作指南
• Elasticsearch 集群时的内部结构是怎样的？
• Elasticsearch：彻底理解 Elasticsearch 数据操作
• Elasticsearch：索引数据是如何完成的
•  Elasticsearch：路由 - routing
• Elasticsearch：数据是如何被写入的？
• Elasticsearch：数据是如何被读取的？
• Elasticsearch：significant terms aggregation
• Elasticsearch：理解搜索中的 precision 及 recall
• Elasticsearch：如何在提高跨索引搜索相关性的同时返回更多相关的文档
• Elasticsearch: Ngrams, edge ngrams, and shingles
• Elasticsearch：使用 _validate API 在不执行查询的情况下验证查询
• Elasticsearch：使用 alias 数据类型来遵循 ECS (Elastic Common Schema)
• Elasticsearch：Node roles 介绍 - 7.9 之后版本
• Elasticsearch：节点角色 - node roles
• Elasticsearch：Runtime fields 入门， Elastic 的 schema on read 实现 - 7.11 发布
• Elasticsearch：Runtime fields 及其应用（一）（二）
• Elasticsearch：使用 runtime fields 探索你的数据
• Elasticsearch：使用 Runtime fields 对索引字段进行覆盖处理以修复错误 - 7.11 发布
• Elasticsearch：创建 Runtime field 并在 Kibana 中使用它 - 7.11 发布
• Elasticsearch：动态创建 Runtime fields - 7.11 发行版
• Elasticsearch：使用算术运算的临时 Runtime field
• Elasticsearch：Runtime fields - 运行时字段（一）（二）
• Elasticsearch：解析和丰富日志数据以在 Elastic 平台上进行故障排除
• Elasticsearch：如何在搜索中实现 should_not 过滤器
• Elasticsearch：如何在 Elasticsearch 中正确使用同义词功能
• Elasticsearch：使用同义词 synonyms 来提高搜索效率
• 在 Elasticsearch 中更新同义词：同义词 synonyms API 简介
• Elasticsearch：用同义词 synonyms API 像专家一样处理短语同义词
• Elasticsearch：词干、Shingles 和同义词过滤器
• Elasticsearch：运用 shard_size 来提高 term aggregation 的精度
• Elasticsearch：Elasticsearch 中的慢日志
• Elasticsearch：集群故障排除和优化综合指南
• Elasticsearch：Cluster 备份 Snapshot 及 Restore API
• Elasticsearch：增量快照如何工作？
• Elasticsearch 快照如何工作？
• Elasticsearch：删除快照安全吗？
• Elasticsearch：复制 - replication
• Elasticsearch：为备份设置 NFS 共享
• Elasticsearch：Searchable snapshot - 可搜索的快照
• Elasticsearch：Elasticsearch 中的数据强制匹配
• Elasticsearch：ignore_malformed，映射异常的解药
• Elasticsearch：理解 mapping 中的 null_value
• Elasticsearch：如何在 Elasticsearch 中搜索空值
• Elasticsearch：Elasticsearch 中索引映射的非规范化
• Elasticsearch：增加 Elasticsearch 写入吞吐量和速度的完整指南
• Elasticsearch：如何提高 Elasticsearch 数据摄入速度
• Elasticsearch：实用指南
• Elasticsearch：提高查询性能
• Elasticsearch：提升 Elasticsearch 性能
• Elasticsearch：调整搜索速度
• Elasticsearch：调整近似 kNN 搜索
• Elasticsearch：深刻理解文档中的 verision 及乐观并发控制
• Elasticsearch：文档版本控制和乐观并发控制
• Elasticsearch：运用 shard 过滤器来控制索引分配给哪个节点
• Elasticsearch：如何在导入时忽略格式错误的数据
• Elastic：Elasticsearch 的分片管理策略
• Elasticsearch：通过 shrink API 减少 shard 数量来缩小 Elasticsearch 索引
• Elasticsearch：Split index API - 把一个大的索引分拆成更多分片
• Elasticsearch：如何从 Elasticsearch 集群中删除数据节点
• Elasticsearch：管理悬空（dangling）索引
• Elasticsearch：rollup - 索引管理
• Elasticsearch：shard 分配感知
• Elasticsearch：为自管的 Elasticsearch 添加分片分配感知
• Elasticsearch：集群管理
• Elasticsearch：集群管理的一些建议
• Elasticsearch：异步搜索 - async search
• Elasticsearch：Async search API
• Elasticsearch：有用的 Elasticsearch 查询示例
• Elasticsearch：Elasticsearch 查询示例 - 动手练习（一）（二）
• Elasticsearch：Index boost
• Elasticsearch：使用 Elasticsearch 在键入时实现类似 Linkedin 的搜索
• Elasticsearch：管理 Elasticsearch 内存并进行故障排除
• Elasticsearch：管理和排除 Elasticsearch 内存故障（新）
•  Elasticsearch：我的 Elasticsearch 集群中应该有多少个分片？
• Elasticsearch：如何部署 Elasticsearch 来满足自己的要求
• Elasticsearch：Elasticsearch 容量规划
• Elasticsearch 性能调优基础知识
• Elasticsearch: 运用 Pinned query 来提高文档的排名 （7.5发行版新功能）
• Elasticsearch：运用 Pinned query 来提升特定的结果
• Elasticsearch：Flattened 数据类型映射
• Elasticsearch：一些有趣的数据类型
• Elasticsearch：高级数据类型介绍
• Elasticsearch：深入理解 Elasticsearch 查询：过滤器查询 vs 全文搜索
• Elasticsearch：运用 Elasticsearch 查找类似文档：more_like_this
• Elasticsearch：Combined fields 查询
• Elasticsearch：使用 intervals query - 根据匹配项的顺序和接近度返回文档
• Elasticsearch：如何在 Elasticsearch中 查询相似的术语 （suggest API）
• Elasticsearch：如何实现短语建议 - phrase suggester
• Elasticsearch：创建一个简单的 “你的意思是？” 推荐搜索
• Elasticsearch： Prefix queries - 前缀查询
• Elasticsearch：Search-as-you-type 字段类型
• Elasticsearch：构建自动补全功能 - Autocomplete
• 在 Elasticsearch 中实现自动完成功能 （一）（二）（三）
• Elasticsearch：从搜索中获取选定的字段 fields
• Elasticsearch：理解 Master，Elections，Quorum 及 脑裂
• Elasticsearch：配置选项
• Elasticsearch：ESQL 简介 — 一种用于灵活、迭代分析的新查询语言
• Elasticsearch：如何调试集群状态 - 定位错误信息
• Elasticsearch：索引状态是红色还是黄色？为什么？
• Elasticsearch：cache 在 Elasticsearch 中的应用
• Elasticsearch：如何使 Elasticsearch 和 Kibana 中的文本字段可聚合？
• Elasticsearch：人类语言到 ElasticSearch 查询 DSL
• 如何将 Elasticsearch 和时间序列数据流（TSDS）用于可观察性指标 - 8.7
• Elasticsearch 为时间序列数据带来存储优势
• Elasticsearch：对时间序列数据流进行降采样（downsampling)
• Elasticsearch：使用 ILM 示例运行降采样 (downsampling)
• Elasticsearch：升级 Elasticsearch 最安全的方法
• 使用自己的数据集预加载 Elasticsearch
• Elasticsearch 8.10 中引入查询规则 - query rules
• Elasticsearch 查询规则现已正式发布 - query rules

11）Elastic：培训视频

12）Core Stack：

• Elasticsearch：通过例子快速入门
• Kibana：如何开始使用 Kibana
• Kibana：Kibana 入门 （一）
• Kibana：Kibana 入门 （二）
• Kibana：Kibana 入门 （三）
• Kibana：使用 Kibana 自带数据进行可视化（一）（二）（三）
• Kibana：创建你的第一个仪表板
• Kibana: 如何使用 Search Bar
• Kibana：几种创建 filter 的方法
• 使用 Elastic Stack 来分析奥运数据（一）（二）（三）

• Beats：Beats 入门教程 （一）
• Beats：Beats 入门教程 （二）
• Beats：安装及配置 Metricbeat （一）- 8.x
• Beats：安装及配置 Metricbeat （二）- 8.x
• Beats 如何连接带有 HTTPS 访问的集群
• Beats：使用 Filebeat 从 Python 应用程序中提取日志
• Elastic：使用 Elastic Stack 来监督系统日志及指标
• Elastic：使用 Elastic Stack 来监督 Apache 日志及指标
• Observability：使用 Elastic Agent 来摄入日志 - Elastic Stack 8.0
• Observability：如何使用 Elastic Agents 把微服务的数据摄入到 Elasticsearch 中
• Observability：使用 Elastic Agent 来进行 Uptime 监控
• Observability：如何使用 Elastic Agents 把定制的日志摄入到 Elasticsearch 中
• Observability：日志监控和非结构化日志数据，超越 tail -f
• Elasticsearch：如何在 Elastic Agents 中配置 Beats 来采集定制日志
• Observability：使用 Elastic Agent 来收集定制的 TCP 日志
• Observability：在生产环境中配置 Fleet Server 和 Elastic Agent 之间的安全
• Beats：解密 Filebeat 中的 setup 命令
• Logstash：Logstash 入门教程 （一） 
• Logstash：Logstash 入门教程 （二）
• Logstash：如何连接到带有 HTTPS 访问的集群
• Observability：如何在最新的 Elastic Stack 中摄入 system 日志及指标
• Elastic：总结收集日志的几种方法

13) 分词器介绍：

• Elasticsearch: analyzer
• Elasticsearch：搜索及索引分析器
• Elasticsearch：文本分析器剖析
• Elasticsearch：Standard Text Analyzer - 标准文本分析器
• Elasticsearch：分析器中的 character filter 介绍
• Elasticsearch：IK 中文分词器
• Elasticsearch：ICU 分词器介绍
• Elasticsearch：Smart Chinese Analysis plugin
• Elasticsearch：Pinyin 分词器
• Elasticsearch：hanlp 中文分词器
• Elasticsearch：如何实现对 emoji 表情符号进行搜索
• Elasticsearch：定制分词器（analyzer）及相关性
• Elasticsearch：使用 search_analyzer 及 edge ngram 来实现 Search_As-You-Type
• Elasticsearch：简体繁体转换分词器 - STConvert analysis
• Elasticsearch：分词器中的 token 过滤器使用示例
• Elasticsearch：词分析中的 Normalizer 的使用
• Elasticsearch：分词器中的 normalizer 使用案例
• Elasticsearch：如何在 Elasticsearch 中正确使用同义词功能
• Elasticsearch：使用路径层次分词器 — Path Hierarchy Tokenizer
• Elasticsearch：按类型删除分词
• Elasticsearch 如何处理 Aggs 顺序中的大写字母和小写字母？
• Elasticsearch：构建自定义分析器指南

14) Aggregations

• Elasticsearch: 运用 shard_size 来提高 term aggregation 的精度
• Elasticsearch: 透彻理解 Elasticsearch 中的 Bucket aggregation 
• Elasticsearch: Rare Terms Aggregation
• Elasticsearch: top_hits aggregation
• Elasticsearch：Top metrics 聚合
• Elasticsearch: Pipeline aggregation 介绍 （一）（二）
• Elasticsearch: aggregation 介绍
• Elasticsearch：Aggregation 简介
• Elasticsearch: significant terms aggregation 
• Elasticsearch：在 Elasticsearch 中的 Composite Aggregation
• Elasticsearch：通过 sampler 聚合来改善繁重的 Elasticsearch 聚合
• Elasticsearch：Script aggregation (1)  (2)
• Elasticsearch：Serial Differencing aggregation 介绍
• Elasticsearch：聚合所有内容：Elasticsearch 7 中的新聚合
• Elasticsearch：通过 inference pipeline 聚合为你的数据科学增加灵活性
• Elasticsearch：Moving average aggregation 介绍
• Elasticsearch：一个关于 aggregation 的例子
• Elasticsearch：Elasticsearch 中的父级和兄弟级聚合
• Elasticsearch：Bucket script 聚合

15) Painless 编程

• Elasticsearch：Painless script 编程
• Elasticsearch：Painless scripting
• Elasticsearch：Painless scripting 语言（一）（二）
• Elasticsearch：Painless scripting 高级编程
• Elasticsearch：Painless 编程调试
• Elasticsearch：使用新的 field API 简化 Painless 语法和文档字段访问 - Elastic Stack 8.1
• Elasticsearch：如何在 Elasticsearch 中轻松编写 Painless 脚本
• Elasticsearch：Painless execute API
• Kibana: 如何在 Kibana 中生成 Scripted fields
• Elasticsearch：Script fields 及其调试
• Kibana：使用 Scripted fields 来提高数据的可观测性
• Kibana：运用 script fields 对数据进行清洗
• Elasticsearch：Script aggregation (1)  (2)
• Elasticsearch：Script fields 及其调试
• Elasticsearch：避免不必要的脚本 - scripting
• Elasticsearch：Painless scripting 编程实践 - 总结 Painless 编程的使用场景
• Kibana：使用 Painless Lab 来测试代码
• Elasticsearch：以 “Painless” 方式保护你的映射

16）Ingest pipeline

• Elasticsearch：创建 Ingest pipeline
• Elasticsearch：Ingest pipeline 介绍
• Elasticsearch：Ingest Pipeline 实践
• Elasticsearch：ingest pipeline 使用示例 - 解析常用日志格式
• 如何在 Elasticsearch 中使用 pipeline API 来对事件进行处理
• Elasticsearch：如何处理 ingest pipeline 中的异常
• Elasticsearch：如何正确处理 Elasticsearch 摄取管道故障
• Elasticsearch：ingest pipelines - 使用技巧和窍门
• Elasticsearch：创建一个Elasticsearch Ingest 插件
• Elasticsearch：Elastic可观测性 - 运用 pipeline 使数据结构化
• Elasticsearch：如何使用 Elasticsearch ingest 节点来丰富日志和指标
• Elasticsearch：创建属于自己的 Ingest processor
• Elasticsearch：深入理解 Dissect ingest processor
• Elasticsearch：Dissect 和 Grok 处理器之间的区别
• Elasticsearch：使用 pipelines 路由文档到想要的 Elasticsearch 索引中去
• Elasticsearch：使用 ingest pipeline 来管理索引名称
• Elasticsearch：在 Elasticsearch 中计算摄取延迟并存储摄取时间以提高可观察性
• Elasticsearch：从零开始到搜索 - 使用 Elasticsearch 摄取管道玩转你的数据
• Elasticsearch 摄取管道 — 检测到管道的死循环
• Elasticsearch：自动使用服务器时间设置日期字段并更新时区
• Elasticsearch：Simulate ingest API
• Elasticsearch：Redact（编辑） processor
• Elasticsearch：如何在写入文档时加上当前 now 时间标戳

17) 启动 Elastic 安全

• Elasticsearch：设置 Elastic 账户安全
• Elasticsearch：用户安全设置
• Elasticsearch：将文档级安全性 (DLS) 添加到你的内部知识搜索
• Elasticsearch：RBAC 和 RAG - 最好的朋友 (一)（二）
• Elasticsearch 索引 blocks：深入探讨数据保护
• 在 Elasticsearch 中查找所需安全权限的简单方法
• Elasticsearch：LDAP 用户鉴权
• Elasticsearch：使用 elasticsearch-keystore 配置安全并创建内置用户账号
• 配置 SSL、TLS 以及 HTTPS 来确保 Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash 的安全
• Elasticsearch：配置 TLS/SSL 和 PKI 身份验证
• Elasticsearch：使用 elasticsearch-keystore 配置安全并创建内置用户账号
• Elasticsearch：找回密码 - Password Recovery
• Elasticsearch：基于文件的用户认证
• Kibana：为不同的用户生成不同的 Space 
• Kibana：为不同的用户生成不同的 Kibana 界面
• Elasticsearch：运用 API 创建 roles 及 users
• Elasticsearch：Security API 介绍
• Elastic：为 Elasticsearch 启动 HTTPS 访问
• Security：如何安装 Elastic SIEM 和 EDR
• Elasticsearch：如何创建 Elasticsearch PEM 和/或 P12 证书？
• Elasticsearch：免费和开放的 Elastic 可观性入门
• Elastic：为 Elastic Docker 部署设置安全
• Elasticsearch：使用 IP 过滤器限制连接
• Elastic：使用 Postman 来访问 Elastic Stack
• Elasticsearch：创建 API key 接口访问 Elasticsearch
• Elasticsearch：无需基本身份验证即可创建用于访问的不记名令牌
• Elasticsearch：如何让匿名的用户访问受限的资源
• Elasticsearch：使用不同的 CA 更新安全证书 （一）（二）

18)  解决方案 - Solutions 

       什么是 OpenTelemetry？

      SIEM 及 Endpoint Security:

          - Solutions：Elastic SIEM - 适用于家庭和企业的安全防护 （ 一）

          - Solutions：Elastic SIEM - 适用于家庭和企业的安全防护 （二）

          - Solutions：Elastic SIEM - 适用于家庭和企业的安全防护 （三）

          - Solutions：Elastic SIEM - 适用于家庭和企业的安全防护 （四）

          - Solutions：Elastic SIEM - 适用于家庭和企业的安全防护 （ 五）

         - Security：Elastic Security 入门

         - Security：如何安装 Elastic SIEM 和 EDR

         - 用于安全研究的 Elastic Container Project

         - Elasticsearch：EQL 入门 - 使用 EQL 检测威胁

         - Elasticsearch：为 Elastic Security 定制 Detection rules     

         - Security：使用来自 Elastic Security 的端点威胁情报保护主机

     Enterprise Search:

          - Enterprise：Elastic Workplace 搜索：随时随地搜索所有内容 （一）

          - Enterprise：Elastic Workplace 搜索：随时随地搜索所有内容 （二）

          - Enterprise：如何将自定义数据导入 Elastic Workplace Search - 一个简单的CSV示例

          - Enterprise：网站搜索 - Elastic Site Search

          - Enterprise：如何运用 Elastic App Search 快速建立出色的 React 搜索体验

          - Enterprise：Elastic App Search 入门

          - Enterprise：使用 Elastic Stack 8.2 中的 Elasticsearch API 来定位 App Search 中的文档

          - Enterprise：如何使用 Python 客户端将数据提取到 App Search 中

          - Enterprise：通过 App search 摄入数据 - Python

          - Enterprise：如何使用 PHP 客户端将数据提取到 App Search 中

          - Enterprise：如何使用 Ruby 客户端将数据提取到 App Search 中

          - Enterprise：Elastic App Search - Web 爬虫器实践 

          - Enterprise：推出 Elastic App Search Web 爬虫器

          - Enterprise：如何通过搜索提高网站参与度

          - Enterprise：Web Crawler 基础 （一）（二）

          - Elastic 网络爬虫：为你的网站添加搜索功能

          - Elastic App Search：免费的产品，可提供出色的搜索体验

          - Enterprise：创建 meta 引擎来扩展你的 App search 体验

          - Enterprise：如何在 Elastic 企业搜索引擎中添加对更多语言的支持

          - Enterprise：通过 App search 摄入 TMDB 电影数据

          - Workplace Search 的演变：使用 Elasticsearch 搜索你的私人数据

    Observability:

          - Observability：了解可观察性的启蒙书 

          - Observability：Elastic 可观测性是什么？

          - Beats：使用 Heartbeat 进行 Uptime 监视

          - Beats：使用 Autodiscover 监控 Docker 容器

          - Observability：Elastic Metrics 应用介绍

          - Observability：Elastic Logs 应用介绍 

          - Observability: 使用 Elasticsearch，Kibana，Heartbeat 监视网站并使用 Slack 发出警报

          - Observability：网站 User Experience 监控

          - 日志管理的最佳实践：利用日志更快地解决问题

          - APM:

                  -  Elastic：应用程序性能监视/管理 (APM) 实践

                  - 获得日志记录之外的新视角：应用程序性能监控简介（APM）

                  - Observability：如何为 Java 应用进行 APM

                  - Observability：使用 Elastic Agent 提取应用程序跟踪 - Elastic Stack 8.0

                  - Observability：OpenTelemetry 在 Elastic APM 中的集成

                  - Observability：设置 Elastic APM Java 代理 - 自动设置

                  - Observability：具有 Web 容器安装的 APM Java agent 动手实践 - Apache Tomcat

                  - Elastic Stack - 在一个集中位置发送、存储和分析你的日志

                  - Solutions：如何使用 Elastic APM 来测试多语言微服务应用程序

                  - Observability：从零基础到能够完成微服务可观测性的专家 - Service Map 实践

                  - Observability：使用 APM 中的 Service Map 了解和调试应用程序

                  - Solutions：如何为 Python Flask 应用进行 APM

                  - Solutions：如何为 Python Django应用进行 APM

                  - Solutions：为 Nodejs 微服务提供 APM 功能 

                  - Observability: 如何为 APM 定制 transactions 及 spans

                  - Solutions：安全的 APM 服务器访问

                  - A nice article from an Elastic Colleague 

                  - Observability：在 Elastic Observability 部署中添加免费和开放的 Elastic APM - 7.x

                  - Observability：添加免费和开放的 Elastic APM 作为 Elastic 可观察性部署的一部分 - 8.x

                  - Observability：从零开始创建 Java 微服务并监控它 （一）（二）

                  - Elasticsearch：使用 Elastic APM 监控 Android 应用程序 （一）（二）

                  - Elastic 可观察性 - 适用于当今 “永远在线” 世界的解决方案

                  - Elastic RUM（真实用户监测）浅谈

                  - Observability： Elastic RUM （真实用户监控）演示

                  - Observability：使用 OpenTelemetry 和 Elastic 监控 OpenAI API 和 GPT 模型

                  - 如何使用 Java 代理插件在不更改应用程序代码的情况下捕获自定义指标

                  - 如何将 OpenTelemetry 检测与 Elastic APM Agent 功能相结合

                  - 了解 APM：如何向 OpenTelemetry Java 代理添加扩展

                  - 如何解决 Elasticsearch 查询缓慢的问题以获得更好的用户体验 

                  - Observability：识别生成式 AI 搜索体验中的慢速查询       

                  - Observability：通过示例应用程序开始使用 OpenTelemetry 检测

                  - Observability：使用 OpenTelemetry 手动检测 Go 应用程序

                  - Elastic Observability 中的原生 OpenTelemetry 支持 

                  - Observability：检测 OpenTelemetry 的推荐指南 

                  - Observability：使用 OpenTelemetry 自动检测 Java 应用程序

                  - Observability：使用适用于 Python 应用程序的 OpenTelemetry 进行自动检测

                  - Observability：使用 OpenTelemetry 对 Node.js 应用程序进行自动检测

                  - Observability：使用 OpenTelemetry 手动检测 .NET 应用程序 

                  - Observability：用 OpenTelemetry 自动检测 Python 应用程序

                  - OpenTelemetry Python Elastic 分发简介

                  - Elastic Stack 和 Docker Compose 入门：第 2 部分

                  - 如何在 Azure 容器应用程序上部署具有 Elastic Observability 的 Hello World Web 应用程序

                  - Elasticsearch：适用于 iOS 和 Android 本机应用程序的 Elastic APM

                  - Observability：使用 OpenTelemetry 和 Elastic 监控 OpenAI API 和 GPT 模型

                  - Observability：使用 Elastic AI Assistant 和 APM 分析 OpenTelemetry 应用程序

                  - 从 Elastic 的 Go APM 代理迁移到 OpenTelemetry Go SDK

                  - Observability：OpenTelemetry Java Agent Elastic 分布正式发布

                  - Elastic 的 OpenTelemetry PHP 发行版简介

                  - Observability：使用 OpenTelemetry 自动检测 Go 应用程序

         - Universal Profiling™

                 - Elastic Universal Profiling™ 是一种连续分析解决方案，现已正式上市

19)  通知及警报

• Kibana：Alerting 介绍
• Elastic：使用 ElastAlert 发送通知
• Elastic：使用 ElastAlert 发送邮件通知
• X-Pack：创建阈值检查警报 
• Elasticsearch：开始使用 Watcher
• Elastic：创建你的第一个 Elastic watcher 
• Elastic：创建你的第一个 Elastic watcher - 邮件通知 
• Elastic：如何创建一个动态的阈值警报
• Elastic：创建你的第一个 Elastic Watcher - Webhook 
• Elastic：创建一个 Elastic Log 及 Index alert - 7.7 发布版 
• Elastic: 创建一个 Elastic 邮件警报 - 7.7 发行版
• Kibana：创建一个 webhook alert - Elastic Stack 8.2
• Elastic：Elastic Maps 基于位置的警报 - 7.10
• Observability: 使用 Elasticsearch，Kibana，Heartbeat 监视网站并使用 Slack 发出警报
• Elastic：如何为机器学习异常发送通知

20) 跨集群操作及备份

• Elasticsearch：跨集群搜索 Cross-cluster search (CCS)
• Elasticsearch：跨集群搜索 Cross-cluster search（CCS）及安全
• Elasticsearch：如何为 CCR 及 CCS 建立带有安全的集群之间的互信
• Elasticsearch：使用 API 密钥验证添加远程集群
• Elasticsearch：如何在不更新证书的情况下为集群之间建立互信
• Elasticsearch：跨集群复制 Cross-cluster replication（CCR) 
• Elasticsearch：跨集群复制应用场景及实操 - Cross Cluster Replication
• 轻松复制：Elasticsearch 中跨集群复制指南
• Elasticsearch：索引备份及恢复
• Elasticsearch：跨集群使用 ES|QL

21) Maps 及位置搜索

• Kibana：如何使用 Kibana 可视化地理位置数据
• Elasticsearch：理解 Elastic Maps 中的 geohash 及其聚合
• Observability：如何在 Docker 之上使用 Elastic Stack 和 Kafka 可视化公共交通
• Beats：运用 Elastic Stack 分析 COVID-19 数据并进行可视化分析 - 续 
• Beats：运用 Elastic Stack 分析 COVID-19 数据并进行可视化分析
• Kibana：在 Kibana 中定制 Regional Map
• Logstash：导入 zipcode CSV 文件和 Geo Search 体验 
• Kibana：改善地理位置数据摄入 - 7.10
• Observability：使用 Elastic Stack 分析地理空间数据 （一）
• Observability：使用 Elastic Stack 分析地理空间数据 （二）
• Kibana：为 Elastic Maps 添加矢量地图层
• Kibana：通过 Elastic Maps 中的全局行政区层为 IP 分析带来新见解
• Kibana：在 Kibana 中使用 Maps 和 Timelion 分析地震数据
• Elasticsearch：使用 Elasticsearch 进行地理位置搜索
• Elasticsearch：使用 Point 和 Shape 字段类型
• Elasticsearch：如何制作 GeoJSON 文件并进行地理位置搜索
• Elasticsearch：如何针对一个区域的搜索结果进行加权
• Elasticsearch：distance feature 查询 - 对靠近位置或时间点的文档提高相关性
• Elasticsearch：使用 distance feature 查询提高分数
• Elasticsearch：Elastic Maps Server 介绍
• Elastic：Elastic Maps 基于位置的警报 - 7.10
• Elastic：运用 Elastic Maps 实时跟踪及可视化资产分布并地理围栏告警（一）（二）
• Kibana：构建地图以按国家或地区比较指标
• Kibana：如何在 Elastic Maps 中替换默认的路线图
• Elasticsearch：Geo-grid query - Elastic Stack 8.3
• Kibana：摄入 GeoJSON 数据
• Elasticsearch：使用反向地理编码在地图上显示自定义区域
• Elasticsearch：构建地图以按国家或地区比较指标
• Kibana：使用 Maps 来显示分布式的团队
• Elasticsearch：在 Elasticsearch 中按距离有效地对地理点进行排序
• Elasticsearch：Geo Point 和 Geo Shape 查询解释
• Elasticsearch：位置搜索介绍
• Elasticsearch：Geoshape query

22）机器学习

• Elastic：机器学习的原理及实践 - single metric job
• Elastic：机器学习的实践 - multi metric job
• Elastic：机器学习的实践 - population job
• Elastic：机器学习的实践 - categorization
• Elastic：机器学习 Demo
• Elastic：如何使用 Elastic 机器学习来侦测异常（一），（二）
• Elastic：使用机器学习 API 创建一个任务
• Elasticsearch：使用运行时字段更改机器学习中的 datafeed 数据
• Elastic：机器学习异常的可视化呈现
• Elastic：验证机器学习预测的准确性
• Elastic：如何为机器学习异常发送通知
• Elastic：使用 Elastic 有监督的机器学习进行二进制分类
• Elasticsearch：在 Elasticsearch 中使用语言识别进行多语言搜索
• Elasticsearch：通过 inference pipeline 聚合为你的数据科学增加灵活性
• Elasticsearch：使用 Elastic 机器学习进行 data frame 分析
• Elastic：使用 Elastic Stack 进行异常值检测 - airbnb 数据分析
• Elasticsearch：Supervised Machine Learning - 有监督的机器学习
• 如何使用 transform 来跟踪你最近的客户订单
• Elasticsearch：Elastic Maps 现在支持机器学习异常层

23）丰富数据及 lookup

• Elasticsearch： NLP （Natural Language Processing）在 Elasticsearch 中的应用 - 7.x
• Logstash：运用 memcache 过滤器进行大规模的数据丰富
• Logstash：Logstash translate 过滤器简介
• Logstash：运用 Elasticsearch 过滤器来丰富数据
• Observability：使用 Elastic Stack 分析地理空间数据 （一）
• Elasticsearch：运用 geoip 处理器来丰富数据
• Elasticsearch：使用 user agent 摄入处理器来丰富数据
• Logstash：运用 jdbc_streaming 来丰富我们的数据
• Logstash：Jdbc_static filter plugin 介绍
• Elasticsearch：如何使用 Elasticsearch ingest 节点来丰富日志和指标
• Elasticsearch：enrich processor （7.5发行版新功能）
• Elasticsearch：使用 Elasticsearch ingest pipeline 丰富数据
• 使用 Logstash 及 enrich processor 实现数据丰富自动化
• Elasticsearch 的新 range 丰富策略使上下文数据分析更上一层楼 - 7.16
• Elasticsearch：理解 Elasticsearch 中的 Percolator 数据类型及 Percolate 查询
• Elasticsearch：Elasticsearch percolate 查询
• Elasticsearch：理解 Elasticsearch Percolate 查询
• Beats：Beats processors
• Logstash：Data转换，分析，提取，丰富及核心操作
• Elastic：我应该使用 Logstash 或是 Elasticsearch ingest 节点?
• Elasticsearch：Terms lookup query - 关联两个不同索引的搜索
• Elasticsearch：检索运行时字段及使用 lookup 运行时字段丰富数据
• Elasticsearch：Runtime fields 及其应用（一）
• 使用 Logstash 丰富你的 Elasticsearch 文档
• 在 Elasticsearch 中丰富你的 Elasticsearch 文档
• 从边缘设备丰富你的 Elasticsearch 文档
• 从相关索引中检索字段

24)  监视及管理

• Beats：通过 Metricbeat 实现外部对 Elastic Stack 的监视
• Elastic：通过 Logstash 或 Kafka 使用 Metricbeat 监控 Elastic Stack
• Elastic：监控 Elasticsearch 及 Kibana
• Elastic：监控 Beats 及 APM Server
• Logstash：使用 Metricbeat 监控 Logstash
• Observability：使用 Elastic APM 监控 Elastic Enterprise Search 性能
• Observability：使用 Elastic Agent 来摄入日志及指标 - Elastic Stack 8.0
• Observability：集群监控 （一） - Elastic Stack 8.x
• Observability：集群监控 （二） - Elastic Stack 8.x
• Observability：运用 Fleet 来轻松地导入 Nginx 日志
• Observability：使用 Elastic Agent 和 Ingest Manager 简化数据导入 （一）
• Observability：使用 Elastic Agent 和 Ingest Manager 简化数据导入 （二）
• Logstash: 启动监视及集中管理
• Elastic：配置 Elasticsearch 服务器 logs
• Elasticsearch：使用带有 X-Opaque-Id 的慢速查询功能在 Elasticsearch 中调试慢速查询
• Observability：Synthetic monitoring - 合成监测入门（一）（二）
• Observability：Synthetic monitoring - 创建浏览器监测，配置单独的浏览器监测器及项目
• 一个问题的两个方面：使用合成监测（synthetic monitoring）将测试和监测相结合
• Observability：Synthetic monitoring - 动手实践

25）各类语言日志导入

• Beats: 使用 Filebeat 进行日志结构化 - Python
• Elasticsearch：自定义应用程序的日志记录 - Elastic Common Schema
• Beats：使用 Elastic Stack 记录 Python 应用日志
• Elasticsearch：运用 Python 实时通过 Logstash 写入日志到 Elasticsearch
• Elasticsearch：使用 Filebeat 从 Node.js Web 应用程序提取日志
• Beats：使用 Elastic Stack 记录 Golang 应用日志
• Beats：使用 Filebeat 将 golang 应用程序记录到 Elasticsearch - 8.x
• Beats：使用 Elastic Stack 来记录 Java Apps 日志
• Elastic：使用 Fluentd 及 Elastic Stack 进行应用日志采集
• Elastic：运用 Elastic Stack 分析 Spring boot 微服务日志 (一）
• Elastic：运用 Elastic Stack 分析 Spring boot 微服务日志 (二）
• Elastic Stack - 在一个集中位置发送、存储和分析你的日志
• Beats：使用 Filebeat 从 Python 应用程序中提取日志
• Elasticsearch：Node.js ECS 日志记录 - Pino
• Elasticsearch：Node.js ECS 日志记录 - Winston
• Elasticsearch：Node.js ECS 日志记录 - Morgan
• Elasticsearch：使用 Filebeat 从 Node.js Web 应用程序提取日志
• Elasticsearch：Java ECS 日志记录 - log4j2
• Elasticsearch：Golang ECS 日志记录 - zerolog
• Elasticsearch：Golang ECS 日志记录 - Logrus
• Elasticsearch：Golang ECS 日志记录 - zap

26）生命周期管理（ILM）

• Elasticsearch：Index 生命周期管理入门
• Elastic: 使用索引生命周期管理实现热温冷架构
• Elastic：Data stream 在索引生命周期管理中的应用
• Elasticsearch 索引生命周期和翻滚 (rollover) 策略
• Elastic：Data tiers 介绍及索引生命周期管理 - 7.10 之后版本
• 使用数据层进行数据生命周期管理
• Elasticsearch ILM 故障排除：常见问题及修复
• 使用历史索引监控 Elasticsearch 索引生命周期管理
• Elasticsearch：Searchable snapshot - 可搜索的快照
• 将自定义 AWS S3 快照存储库连接到 Elastic Cloud
• Logstash：为 Logstash 日志启动索引生命周期管理
• Elasticsearch：Snapshot 生命周期管理
• Elasticsearch：使用新的冻结层直接搜索 S3
• Elasticsearch：通过热、温、冷和冻结层管理数据自动化 — 无需编码！
• Elasticsearch：使用 docker compose 来实现热温冷架构的 Elasticsearch 集群
• Elasticsearch：Data streams（一）（二）（三）
• Elasticsearch：将 ILM 管理的数据流迁移到数据流生命周期
• Elasticsearch：简化数据流的数据生命周期管理
• Elastic 数据分层策略：为弹性及高效的实施而优化
• 使用热冻结数据层生命周期优化在 Elastic Cloud 中存储日志的成本

27) Canvas

• Kibana：Canvas入门
• Kibana：创建 Canvas workpads
• Kibana：Canvas 教程 - 创建一个工作台以监视销售
• Elastic：运用 Canvas 实时监控物联网设备状态并控制设备
• Kibana：如何在 Canvas 中动态地显示时间
• Kibana：如何在 Canvas 中动态地显示图片
• Kibana：如何在 canvas 中使用 timelion 绘图
• Kibana：如何在 canvas 中实现 gauge 并动态设置颜色

28) Elasticsearch SQL/ESQL

• Elasticsearch：Elasticsearch SQL介绍及实例 （一）
• Elasticsearch：Elasticsearch SQL介绍及实例（二）
• Elasticsearch：使用 JDBC client 连接到 Elasticsearch - SQL Workbench
• Elasticsearch：通过 JDBC 使用 SQL 来查询索引 - DBeaver
• 推出 Elasticsearch 查询语言 (ES|QL)
• 从白日梦到现实：推出 Elastic 的管道查询语言 ES|QL
• Elasticsearch：ES|QL 查询语言简介
• Elasticsearch：ES|QL 函数及操作符
• Elasticsearch：ES|QL 查询中的数据字段及多值字段
• Elasticsearch：使用 ES|QL
• Elasticsearch：ES|QL 同步及 async 查询操作
• ES|QL（Elasticsearch 查询语言）入门
• Elasticsearch：ES|QL 中的数据丰富
• Elasticsearch：在 ES|QL 中使用 DISSECT 和 GROK 进行数据处理
• Elasticsearch：ES|QL 的限制
• Elasticsearch：ESQL 简介 — 一种用于灵活、迭代分析的新查询语言
• Elasticsearch：ES|QL 动手实践
• Elasticsearch：ES|QL 查询展示
• Elasticsearch：ES|QL 中的全文搜索 - 8.17
• Elasticsearch：ES|QL 入门 - Python Notebook
• Elasticsearch：从 ES|QL 到 Python 数据帧
• 从 ES|QL 到 Python 中的原生 Pandas 数据帧
• Elasticsearch：ES|QL 入门 - Python notebook
• Elasticsearch：对 Java 对象的 ES|QL 查询
• Elasticsearch：ES|QL 查询 TypeScript 类型（一）（二）
• Elasticsearch：如何使用 Java 对索引进行 ES|QL 的查询
• Elasticsearch：从 ES|QL 到 PHP 对象
• Elasticsearch：ES|QL 快速入门
• ES|QL：Elasticsearch的 新一代查询语言
• Elasticsearch：跨集群使用 ES|QL
• Elasticsearch：使用 ES|QL 进行地理空间搜索
• 使用 Kibana 将地理空间数据导入 Elasticsearch 以供 ES|QL 使用
• 使用新的 Elasticsearch 查询语言 ESQL 实现 joins、管道等_哔哩哔哩_bilibili

29) Graph

• X-Pack：Elastic Graph 介绍

30） 数据库数据同步

• Elasticsearch：同步 MongoDB 数据到 Elasticsearch
• Elasticsearch：使用 MongoDB connector 同步数据到 Elasticsearch
• 如何使用 Connector API 将数据提取到 Elasticsearch Serverless 中
• Logstash：如何使用 Logstash 和 JDBC 确保 Elasticsearch 与关系型数据库保持同步
• Elasticsearch：将关系数据库中的数据提取到 Elasticsearch 集群中
• Logstash：把 MySQL 数据导入到 Elasticsearch 中
• 数据集成的强大联盟：Elasticsearch、Kibana、Logstash、MySQL
• Enterprise：使用 MySQL connector 同步 MySQL 数据到 Elasticsearch
• Elasticsearch：如何将 MongoDB 数据引入 Elastic Cloud

31) Elastic 认证:

• Elastic：如何成为一名 Elastic 认证工程师，Elastic 认证分析师及 Elastic 认证可观测性工程师
• Elastic 认证种类：Official Certification for Users of Elasticsearch and Kibana | Elastic Training
• Elasric certification FAQ: Elastic Certification FAQ | Elastic Training
• Certification registration: …
• Elastic certification training:
  • How to prepare for the Elastic Certified Engineer Exam | Elastic Videos
  • How to Prepare for the Elastic Certified Analyst Exam | Elastic Videos
  • Free and Open Search: The Creators of Elasticsearch, ELK & Kibana | Elastic
  • Free and Open Search: The Creators of Elasticsearch, ELK & Kibana | Elastic
  • Elastic Certification: The Next Step in Your Elasticsearch Training Journey | Elastic Blog
  • Preparing for the Elastic Certified Engineer Exam - Get Elasticsearch Certified (1)
  • Preparing for the Elastic Certified Engineer Exam - Get Elasticsearch Certified (2)
  • Preparing for the Elastic Certified Observability Engineer Exam
  • 准备 Elastic 认证工程师考试
  How to Prepare for the Elastic Certified Analyst Exam

32）版权介绍：

• Elastic：开放公开，火力全开（第二部分）
• Amazon，我们完全不能接受 — 因此我们必须变更 Elastic 许可协议
• Elastic：许可协议变更澄清
• Elastic 许可更新
• Elastic：隆重推出授权更加简单且宽松的 Elastic 许可 v2；SSPL 仍可选择使用
• Elasticsearch 再次开源

33） Elastic Stack 架构

• Beats：Beats 入门教程 （二）（Beats => Elasticsearch)
• Elastic：使用 Kafka 部署 Elastic Stack ( Beats => Kafka => Logstash => Elasticsearch) 
• Observability：Data pipeline：Beats =＞ Redis =＞ Logstash =＞ Elasticsearch
• Elasticsearch：从 Kafka 到 Elasticsearch 的实时用户配置文件数据管道（Python client => Kafka => Logstash => Elasticsearch）
• Elasticsearch：使用 Logstash 构建从 Kafka 到 Elasticsearch 的管道- (Nodejs client => Kafka => Logstash => Elasticsearch)
• Observability：如何在 Docker 之上使用 Elastic Stack 和 Kafka 可视化公共交通 （Python client => Kafka => Logstash => Elasticsearch）
• Logstash：如何使用 Elasticsearch，Logstash 和 Kibana 管理 Apache 日志 (Logstash => Elasticsearch)
• Elastic：Data pipeline：使用 Kafka =＞ Logstash =＞ Elasticsearch
• Logstash：Logstash 入门教程 （二）(Beats => Logstash => Elasticsearch)
• Elastic：运用 Docker 安装 Elastic Stack 并采集日志文件（Beats => Logstash => Elasticsearch）
• Elasticsearch：为日志分析设置安全的 Elasticsearch 管道（Filebeat => Logstash => Elasticsearch）
• Elasticsearch：使用 Apache Flink、Elasticsearch 打造实时事件处理及搜索 （Flink => Elasticsearch）
• Elasticsearch：Data pipeline: Kafka =＞ Flink =＞ Elasticsearch
• Elastic：使用 Fluentd 及 使用 Docker 来安装 Elastic Stack (Fluentd => Elasticsearch)
• Elastic：使用 Fluentd 及 Elastic Stack 进行应用日志采集 (Fluentd => Elasticsearch)
•  Observability：使用 Elastic Agent 来摄入日志 - Elastic Stack 8.0 （Elastic Agent => Elasticsearch）
• Elasticsearch：Apache spark 大数据集成（Spark => Elasticsearch）
• Elasticsearch：Hadoop 大数据集成 （Hadoop =＞ Elasticsearch）
• Observability：如何有效地将应用日志发送到 Elasticsearch
• Observability：如何把 Elastic Agent 采集的数据输入到 Logstash 并最终写入到 Elasticsearch （Elastic Agents => Logstash => Elasticsearch）
• Logstash：迁移数据到 Elasticsearch （Database => Logstash => Kafka => Logstash => Elasticsearch)
• Elasticsearch：Ingest architectures - 摄取架构
• 如何通过 Apache Camel 将数据导入 Elasticsearch （Apache Camel => Elasticsearch）
• Appach SeaTunnel 在 Elasic Stack 中的应用 (SeaTunnel = > Elasticsearch)

34）Transforms

• Elasticsearch：Transforms 介绍
• Elasticsearch：transform 例子
• 如何使用 transform 来跟踪你最近的客户订单
• Elasticsearch：计算多个状态更新的总持续时间 - transform 应用案例
• Elasticsearch：使用 Elasticsearch Transforms 进行产品推荐
• Elasticsearch：使用 Elastic 机器学习进行 data frame 分析
• Kibana：运用 transform 来实现服务质量目标（SLO）的可视化

35）Elastic Stack Crash Course for Beginners

      如果你的英文够好，这个系列的文章非常适合初学者来学习。

• GitHub - LisaHJung/Beginners-Crash-Course-to-Elastic-Stack-Series-Table-of-Contents

36) NLP - 自然语言处理，向量搜索及人工智能

• Elasticsearch：NLP 和 Elastic：入门
• Elasticsearch：什么是生成式人工智能？
• Elasticsearch：什么是自然语言处理（NLP）？
• Elasticsearch：什么是大语言模型 (LLMs)？
• Elasticsearch：什么是大语言模型（LLM）？
• NLP vs. LLMs: 理解它们之间的区别
• Elasticsearch：什么是向量嵌入？
• ELasticsearch：什么是语义搜索？
• Elasticsearch：什么是向量数据库？
• Elasticsearch：什么是搜索引擎？
• Elasticsearch：什么是情感分析？
• Elasticsearch：什么是机器学习？
• Elasticsearch：深度学习与机器学习：了解差异
• Elasticsearch：什么是检索增强生成 (RAG)？
• 检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation -RAG)
• Elasticsearch：检索增强生成背后的重要思想
• Elasticsearch：什么是向量和向量存储数据库，我们为什么关心？
• Elasticsearch：理解人工智能相似性搜索
• Elasticsearch：什么是余弦相似度？
• Elasticsearch：LangChain 是什么？
• Elasticsearch：什么是非结构化数据？
• Elasticsearch：什么是结构化数据？
• Elasticsearch：什么是文本分类？
• Elasticsearch：什么是 kNN?
• Elasticsearch：什么是 DevOps？
• aNN 与 kNN：了解它们在向量搜索中的区别和作用
• Elasticsearch：dense vector 数据类型及标量量化
• Elasticsearch：使用 semantic_text 简化语义搜索
• Elasticsearch：使用 semantic_text 进行语义搜索
• Elasticsearch：向量相似度技术和评分
• Elasticsearch：探索 Elastic 向量数据库
• Elasticsearch： NLP （Natural Language Processing）在 Elasticsearch 中的应用 - 7.x
• Elasticsearch 中使用 PyTorch 进行现代自然语言处理的介绍
• Elasticsearch：在摄入管道中添加 NLP 任务
• Elasticsearch：如何部署 NLP：文本嵌入和向量搜索
• Elasticsearch：如何部署文本嵌入模型并将其用于语义搜索
• Elasticsearch：如何部署 NLP：情绪分析示例
• Elasticsearch：如何部署 NLP：命名实体识别 (NER) 示例
• Elasticsearch：使用向量搜索来查询及比较文字 - NLP text embedding
• Elasticsearch：使用向量搜索来搜索图片及文字
• Elasticsearch：基于多个 kNN 字段对文档进行评分
• Elasticsearch：运用 Python 实现在 Elasticsearch 上的向量搜索
• Elasticsearch：使用 NLP 问答模型与你喜欢的圣诞歌曲交谈
• Elasticsearch：利用搜索提高医疗保健公平 - 用多语言 NLP 模型和分析来改善最终用户体验
• Elasticsearch：在满意度调查中实现并使用情感分析器
• Elasticsearch：使用 Elasticsearch 和 BERT 构建搜索引擎 - TensorFlow
• Elastic 图像相似度搜索概述
• Elasticsearch：图片相似度搜索的 5 个技术组成部分
• Elasticsearch：如何在 Elastic 中实现图片相似度搜索
• Elasticsearch：运用向量搜索通过图像搜索找到你的小狗
• Elasticsearch：在 Elastic Stack 8.0 中引入近似最近邻搜索
• Elasticsearch：探索 k-nearest neighbor (kNN) 搜索
• 如何在 Elasticsearch 中选择精确 kNN 搜索和近似 kNN 搜索
• Elasticsearch：结合两全其美：Elasticsearch 与 BM25 和 HNSW 的混合搜索
• ChatGPT 和 Elasticsearch：OpenAI 遇见私有数据（一）
• ChatGPT 和 Elasticsearch：OpenAI 遇见私有数据（二）
• 重新审视 ChatGPT 和 Elasticsearch：RAG 真正将应用程序紧密结合在一起
• 揭秘 ChatGPT：构建 AI 搜索的不同方法
• ChatGPT 和 Elasticsearch：使用 ChatGPT 处理 Elastic 数据的插件
• Elasticsearch：如何使用 Elasticsearch 以自然语言提示 ChatGPT
• ChatGPT 和 Elasticsearch：分面、过滤和更多上下文
• Elasticsearch：基于 Vector 的打分
• Elasticsearch：向量数据库的真相
• Elasticsearch：使用字节大小的向量节省空间 - 8.6
• Elasticsearch：在 Elastic 中访问机器学习模型
• Elastic 发布 Elasticsearch Relevance Engine™ — 为 AI 革命提供高级搜索能力
• Elastic Learned Sparse Encoder 简介：Elastic 用于语义搜索的 AI 模型
• 使用 Elastic Learned Sparse Encoder 和混合评分的卓越相关性
• Elasticsearch：倒数排序融合 - Reciprocal rank fusion (RRF)
• Elasticsearch：倒数排序融合 - Reciprocal rank fusion - 8.14
• 生成式人工智能（generative AI）对公共部门的影响
• Elasticsearch：使用 Transformers 和 Elasticsearch 进行语义搜索
• Elasticsearch：在 Elasticsearch 中使用 NLP 和向量搜索增强聊天机器人功能
• Elasticsearch：如何使用 Elasticsearch 和 Python 构建面部识别系统
• Elasticsearch：部署 ELSER - Elastic Learned Sparse EncoderR
• Elasticsearch：使用 ELSER v1 进行语义搜索
• Elasticsearch：使用 ELSER v2 进行语义搜索
• Elasticsearch：使用 ELSER 释放语义搜索的力量：Elastic Learned Sparse EncoderR
• Elasticsearch：使用 Elasticsearch 进行语义搜索 (ELSER)
• Elasticsearch：使用 ELSER 文本扩展进行语义搜索
• Elasticsearch：使用 ELSER 进行语义搜索 - sparse_vector
• Elasticsearch：如何通过 3 个简单步骤从 Elastic 数据中删除个人身份信息
• Elasticsearch：使用 Elasticsearch 向量搜索和 FastAPI 构建文本搜索应用程序
• 如何利用 Elastic 的向量数据库得到完美的词汇和 AI 驱动搜索
• 改进 Elastic Stack 中的信息检索：提高搜索相关性的步骤
• 改进 Elastic Stack 中的信息检索：对段落检索进行基准测试
• 改进 Elastic Stack 中的信息检索：引入 Elastic Learned Sparse Encoder，我们的新检索模型
• 改进 Elastic Stack 中的信息检索：混合检索 - hybrid retrieval
• Elastic 推出 Elastic AI 助手
• Elastic AI Assistant for Observability 和 Microsoft Azure OpenAI 入门
• 开始使用 Elastic AI Assistant 进行可观察性和 Microsoft Azure OpenAI
• 使用 LangChain 和 Elasticsearch 的隐私优先 AI 搜索
• 利用 Elasticsearch、ESRE、LLM 和 LangChain 加速制药行业的研发 — 第 1 部分
• Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理
• Elasticsearch：语义搜索、知识图和向量数据库概述
• Elasticsearch：什么是向量搜索以及它如何改进搜索结果
• Elastic Search 8.9：与 RRF 的混合搜索、更快的向量搜索和面向公众的搜索端点
• Elasticsearch：语义搜索 - Semantic Search in python
• Elasticsearch：不用高深的数学知识来理解 LLMs 是如何工作的
• 为生成式人工智能制作即时三明治
• 搜文本搜位置搜图片，1小时玩转阿里云 Elasticsearch
• 如何在 Elasticsearch 中将向量搜索与过滤结合起来 - Python 8.x
• Elasticsearch：利用向量搜索进行音乐信息检索
• Elasticsearch：将段落向量搜索添加到 Lucene
• Elasticsearch 中的向量搜索：设计背后的基本原理
• 检索与毒害 —— 对抗人工智能供应链攻击
• Elasticsearch：使用 ESRE 和生成式 AI 了解 TLS 日志错误
• 使用 Elasticsearch、OpenAI 和 LangChain 进行语义搜索
• 使用 Langchain 和 Elasticsearch 对私人数据进行人工智能搜索
• Elasticsearch：与多个 PDF 聊天 | LangChain Python 应用教程（免费 LLMs 和嵌入）
• 引入嵌入和向量搜索时的三个错误
• Elasticsearch：多语言语义搜索
• Elasticsearch：使用 huggingface 模型的 NLP 文本搜索
• Elasticsearch：使用 Langchain 和 OpenAI 进行问答
• Elasticsearch：使用 LangChain 对话链和 OpenAI 的聊天机器人
• Elasticsearch：语义搜索快速入门
• Elasticsearch：什么是检索增强生成 - RAG？
• Elasticsearch：检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation -RAG)
• Elasticsearch：使用 Open AI 和 Langchain 的 RAG - Retrieval Augmented Generation （一）（二）（三）（四）​​​​​
• 增强常见问题解答搜索引擎：在 Elasticsearch 中利用 KNN 的力量
• Elasticsearch：使用 E5 嵌入模型进行多语言向量搜索
• Elasticsearch：标量量化 101 - scalar quantization 101
• Elasticsearch：Lucene 中引入标量量化
• Elasticsearch：使用 Elasticsearch 进行词汇和语义搜索
• Elasticsearch：从头开始解释带有 Transformer 的生成式 AI 架构
• Elasticsearch：在你的数据上训练大型语言模型 (LLM)​​​​​​
• Elasticsearch：RAG vs Fine-tunning (大语言模型微调)
• Elasticsearch：使用你的 RAG 来进行聊天
• Elasticsearch 作为 GenAI 缓存层
• Elasticsearch 和 Go 中使用向量搜索寻找地鼠
• 通过 Elasticsearch 和 Go 使用混合搜索进行地鼠狩猎
• Elasticsearch：通过摄取管道加上嵌套向量对大型文档进行分块轻松地实现段落搜索
• Elasticsearch 和 LangChain 合作开发可用于生产的 RAG 模板
• Elasticsearch：使用 SIMD 指令加速向量搜索
• Elasticsearch：FMA 风格的向量相似度计算
• Elasticsearch：将最大内积引入 Lucene
• Elasticsearch：向量搜索 (kNN) 实施指南 - API 版
• Elasticsearch：为现代搜索工作流程和生成式人工智能应用程序铺平道路
• Elasticsearch：使用 Elasticsearch 向量搜索及 RAG 来实现 Chatbot
• Elasticsearch：聊天机器人教程（一）（二）
• Elasticsearch：使用 OpenAI 生成嵌入并进行向量搜索 - nodejs
• Elasticsearch：相关性工作台 - BM25 及 ELSER 的相关性比较
• 使用 Elasticsearch 检测抄袭 （一）（二）
• Elasticsearch：无需搜索 “Christmas” 即可找到有关圣诞节的书籍
• Elasticsearch：升级索引以使用 ELSER 最新的模型
• Elasticsearch：使用 ELSER v2 文本扩展进行语义搜索
• Elasticsearch：带有自查询检索器的聊天机器人示例
• Elasticsearch：BM25 及 使用 Elasticsearch 和 LangChain 的自查询检索器
• 使用 Elasticsearch 和 LlamaIndex 进行高级文本检索：句子窗口检索
• Elasticsearch：和 LIamaIndex 的集成
• 快速入门：使用 Gemini Embeddings 和 Elasticsearch 进行向量搜索
• Elasticsearch：使用 Gemini、Langchain 和 Elasticsearch 进行问答
• Elasticsearch：介绍 kNN query，这是进行 kNN 搜索的专家方法
• 将 Amazon Bedrock 与 Elasticsearch 和 Langchain 结合使用
• Elasticsearch：如何为 Elastic Stack 配置 AI Assistant
• Elasticsearch：使用 Inference API 进行语义搜索
• Elasticsearch：使用 LangChain 文档拆分器进行文档分块
• Elasticsearch：通过 ingest pipeline 对大型文档进行分块
• 使用 Elasticsearch 和 OpenAI 构建生成式 AI 应用程序
• Elasticsearch：混合搜索是 GenAI 应用的未来
• 使用 Chainlit, Langchain 及 Elasticsearch 轻松实现对 PDF 文件的查询
• Elasticsearch：使用 LLM 实现传统搜索自动化
• Elasticsearch：特定领域的生成式 AI - 预训练、微调和 RAG
• Elastic Search：构建语义搜索体验
• Elasticsearch：基于 Langchain 的 Elasticsearch Agent 对文档的搜索
• LangChain 教程：构建 LLM 支持的应用程序的指南
• Elasticsearch：使用 OpenAI、LangChain 和 Streamlit 的基于 LLM 的 PDF 摘要器和 Q/A 应用程序
• 如何使用 Elasticsearch 作为向量数据库
• Elasticsearch：使用在本地计算机上运行的 LLM 以及 Ollama 和 Langchain 构建 RAG 应用程序
• Elasticsearch：使用 Llamaindex 的 RAG 与 Elastic 和 Llama3
• 使用 Elastic ELSER 和 Llama3 的 RAG（使用 Langchain）
• 使用 Llama 3 开源和 Elastic 构建 RAG
• Elasticsearch 开放 inference API 增加了对 OpenAI chat completions 的支持
• 城市之旅：使用 LLM 和 Elasticsearch 简化地理空间搜索（一）（二）
• 使用 Elasticsearch 设计大规模向量搜索
• Elasticsearch：智能 RAG，获取周围分块（一）（二）
• 使用 Elasticsearch 和 OpenAI 为你的客户成功应用程序构建对话式搜索
• 稀疏向量查询简介：使用 inference 或预先计算的查询向量搜索稀疏向量
• 使用 Elasticsearch 和 LlamaIndex 保护 RAG 中的敏感信息和 PII 信息
• RAG (Retrieval Augmented Generation) 结合 LlamaIndex、Elasticsearch 和 Mistral
• Mistral AI 嵌入模型现可通过 Elasticsearch Open Inference API 获得
• 使用 Elastic 和 Mistral 构建多语言 RAG（一）（二）
• Elastic 基于 RAG 的 AI 助手：使用 LLM 和私有 GitHub 问题分析应用程序问题
• Elasticsearch：Retrievers 介绍
• Elasticsearch：Retrievers 介绍 - Python Jupyter notebook
• Elasticsearch：介绍 retrievers - 搜索一切事物
• Elasticsearch retrievers 通常与 Elasticsearch 8.16.0 一起正式发布！
• 使用 retrievers 在 Elasticsearch 中进行语义重新排序
• Elasticsearch 8.16：适用于生产的混合对话搜索和创新的向量数据量化，其性能优于乘积量化 (PQ) - retrievers
• Elasticsearch 回顾：向量搜索创新的时间线
• Elasticsearch 高级 RAG 技术第 1 部分：数据处理 及第 2 部分：查询和测试
• 使 Elasticsearch 和 Lucene 成为最佳向量数据库：速度提高 8 倍，效率提高 32 倍
• GenAI 用于客户支持 — 第 1 部分：构建我们的概念验证 及 第 2 部分：构建知识库
• GenAI 客户支持 — 第 3 部分：为人类设计聊天机器人的聊天界面 及 第 4 部分：调整 RAG 搜索的相关性
• GenAI 用于客户支持 — 第 5 部分：可观察性
• Elasticsearch：使用 Inference API 进行语义搜索
• Elasticsearch：使用 inference API 进行语义搜索 及 将 Cohere 与 Elasticsearch 结合使用
• Elasticsearch：使用 Elasticsearch 和 Cohere 构建 RAG
• Elasticsearch：使用阿里 infererence API 及 semantic text 进行向量搜索
• Elasticsearch 开放推理 API 新增阿里云 AI 搜索支持
• Elasticsearch 开放推理 API 增加了对 IBM watsonx.ai Slate 嵌入模型的支持
• Vertex AI 与 Elasticsearch 开放推理 API 集成，为你的 RAG 应用程序带来重新排名
• LangChain 与 Elastic 合作为 RAG 添加向量数据库和语义重排序
• 使用 retrievers 在 Elasticsearch 中进行语义重新排序 - cohere
• 从零开始使用 LangGraph、LLaMA3 和 Elasticsearch 向量存储构建本地代理的教程
• 了解 BSI IT Grundschutz：使用 GenAI 搜索你的（私人）PDF 宝藏的秘诀
• 引入 LangChain4j 来简化 LLM 与 Java 应用程序的集成
• LangChain4j 使用 Elasticsearch 作为嵌入存储
• 混合搜索与多重嵌入：一次有趣又毛茸茸的猫咪搜索之旅！（一）
• 使用 HuggingFace 提供的 Elasticsearch 托管交叉编码器进行重新排名
• 介绍 Elastic Rerank：Elastic 的新语义重新排序模型
• 提升搜索体验！—— 推出 Elastic Rerank 模型（技术预览版）​​​​​​​
• 什么是语义重新排名以及如何使用它？
• Elasticsearch：如何把 OpenAI 的代码修改为 Azure OpenAI
• Lucene 和 Elasticsearch 中更好的二进制量化 (BBQ)
• Elasticsearch：更好的二进制量化（BBQ）对比乘积量化（PQ）
• Elasticsearch：使用硬件加速的 SIMD 指令实现超快 BBQ
• Playground：在几分钟内使用 Elasticsearch 进行 RAG应用程序实验

  37） 插件 - Plugins

• Elasticsearch：从零开始创建一个 REST handler 插件
• Elasticsearch：从零开始构建一个定制的分词器
• Elasticsearch：从零开始创建一个 ingest pipeline 处理器
• Elasticsearch：创建属于自己的 Ingest processor
• Elasticsearch：创建一个 Elasticsearch Ingest 插件

  38） Elastic 进阶教程：生成离线 pdf 文档

如果你想快速地部署自己的集群，请参阅如下的文档：

1. Elastic Stack 8.0 安装 - 保护你的 Elastic Stack 现在比以往任何时候都简单
2. Elasticsearch：如何使用自定义的证书安装 Elastic Stack 8.x
3. Elasticsearch：部署 ECE (Elastic Cloud Enterprise)
4. Elastic：在 Elastic 云上3分钟部署 Elastic 集群
5. Elastic：在 CentOS 上一步一步安装 Elastic Stack
6. Elastic：如何使用 elastic-package 快速启动一个完整的 Elastic Stack
7. Elastic：Elastic Cloud 入门
8. Elastic：如何在阿里云上构建 Elasticsearch 集群
9. Elastic：在腾讯云上部署 Elasticsearch 集群
10. Elastic：如何在 AWS 上一步一步地安装 Elastic Stack
11. 如何在 Microsoft Azure 上部署和管理 Elastic Stack
12. Elasticsearch：使用 Debian 软件包安装 Elasticsearch
13. Elastic：用 Docker 部署 Elastic Stack
14. Elasticsearch：使用 Docker compose 来一键部署 Elastic Stack 8.x
15. Elastic Stack 和 Docker-Compose 入门
16. Elastic Stack 和 Docker Compose 入门：第 2 部分
17. Elasticsearch：使用 Docker compose 启动单节点 Elastic Stack
18. Elasticsearch：如何在 Docker 上运行 Elasticsearch 8.x 进行本地开发
19. Elasticsearch：如何在 Docker 容器中安装 Elastic Stack
20. Elastic：使用 docker 来安装 Elastic Stack 8.0
21. Elasticsearch：创建多个节点的集群 - Elastic Stack 8.0
22. Elasticsearch：验证 Elasticsearch Docker 镜像并安装 Elasticsearch - 8.x
23. Kibana：使用 Docker 安装 Kibana - 8.x
24. Elasticsearch：保护你的 Elasticsearch 实例 - 如何使用带有内置证书的 Docker 镜像
25. Elastic：使用 Docker 安装 Elastic Stack 8.0 并开始使用
26. Elasticsearch：定制 Elasticsearch 镜像
27. Elastic：为 Elastic Docker 部署设置安全
28. Elasticsearch：Elasticsearch Dockerfile 例子
29. Elastic：Elastic Cloud Kubernetes (ECK) 部署
30. Elastic：使用 Elastic Helm Chart 来部署多节点的 Elasticsearch 集群
31. Elasticsearch：如何在 CentOS 上创建多节点的 Elasticsearch 集群 - 8.x
32. Elasticsearch：如何在 Ubuntu 上安装多个节点的 Elasticsearch 集群 - 8.x
33. Elastic：如何在一个机器上同时模拟多个node
34. Elastic：创建 Elasticsearch 集群并为它们配置 TLS 安全通信
35. Elasticsearch：在多个机器上创建多节点的 Elasticsearch 集群 - Elastic Stack 8.0
36. Elastic：在 Kubernetes 多节点集群部署 Elastic Stack
37. Elastic Stack OSS 版本的安装和 Basic 授权及以上版本的比较
38. Elastic：运用 Elastic Stack 对 Kubernetes 进行监视 （一）（二）（三）（四）（五）
39. Ansile 部署

• Elastic：如何使用 Ansible自动化部署 Elastic Stack - Overview（一）
• Elastic：如何使用 Ansible自动化部署 Elastic Stack - Elasticsearch （二）
• Elastic：如何使用 Ansible自动化部署 Elastic Stack - Kibana（三）
• Elastic：如何使用 Ansible自动化部署 Elastic Stack -Security（四）
• Elastic：如何使用 Ansible自动化部署 Elastic Stack -Metricbeat（五）

如果你想使用编程语言的方法把数据导入并搜索：

1. Elasticsearch：Java 运用示例
2. Elasticsearch：使用 Java 来对 Elasticsearch 索引进行聚合
3. Elasticsearch：通过 Spring boot 创建 REST APIs 来访问 Elasticsearch
4. Elasticsearch：从 Java High Level Rest Client 切换到新的 Java API Client - 8.x
5. Elasticsearch：使用最新的 Elasticsearch Java client 8.0 来创建索引并搜索
6. Elasticsearch：使用 Elasticsearch Java client 8.0 来连接带有 HTTPS 的集群
7. Elasticsearch：在 Java 客户端中使用 truststore 来创建 HTTPS 连接
8. Elasticsearch：使用标准 Java HTTP 的集成 - Elastic Stack 8.x
9. Elasticsearch：使用 Low Level Java 客户端来创建连接 - Elastic Stack 8.x
10. Elasticsearch：如何在 Java 应用中创建 mappings 及进行批量写入
11. Elasticsearch：在 Java 客户端应用中管理索引 - Elastic Stack 8.x
12. Elasticsearch：在 Java 客户端中使用 scroll 来遍历搜索结果 - Elastic Stack 8.x
13. Elasticsearch：运用 Java 创建索引并写入数据
14. Elasticsearch：运用 Java 更新 Elasticsearch 文档
15. Elasticsearch：运用 Java 对索引文档进行搜索
16. Elasticsearch：运用 Java 对索引进行 nested 搜索
17. Elasticsearch：从 Spring Boot 应用中连接 Elasticsearch
18. Elasticsearch：应用 Nodejs 来访问 Elasticsearch
19. Elasticsearch：Elasticsearch 开发入门 - Nodejs
20. Elasticsearch：使用最新的 Nodejs client 8.x 来创建索引并搜索
21. Elasticsearch：使用 Node.js 将实时数据提取到 Elasticsearch 中（一）（二）
22. Elasticsearch：使用 Python 实现 Web Scraper
23. Elasticsearch：Elasticsearch 开发入门 - Python
24. Elasticsearch：使用最新的 python client 8.0 来创建索引并搜索
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如果你想了解更多关于 Elasticsearch 方面的知识，请参阅专栏 Elasticsearch。

如果你想了解更多关于 Logstash 方面的知识，请参阅专栏 Logstash。

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如果大家对上面话题需要有更深一步的了解，请告诉我。我会尽力做出更好的文章供大家来参阅!

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关于 Elastic

Elastic 是一家专注搜索的企业。作为 Elastic Stack（Elasticsearch、Kibana、Beats 和 Logstash）的开发者，Elastic 构建了自管理型和 SaaS 型产品，这些产品能够使人们在应用搜索、站点搜索、企业搜索、日志、APM、指标、安全，商业分析等用例中大规模地实时使用数据。全球范围内有数以千计的公司/组织使用 Elastic 来为任务关键型系统提供支持，这些公司/组织包括思科、eBay、高盛、微软、Mayo 医学中心、美国国家航空航天局 (NASA)、纽约时报、维基百科和 Verizon。Elastic 是一家成立于 2012 年的分布式公司，Elasticians 在世界各国开展业务。Elastic 于2018年在中国也成立了独资公司 “弹性搜索（北京）信息技术有限公司”。 更多详情请参见 elastic.co/cn/。

有用链接：

1. Elastic 官方网站：Free and Open Search: The Creators of Elasticsearch, ELK & Kibana | Elastic
2. B 站培训视频 Elastic搜索的个人空间_哔哩哔哩_Bilibili
3. Elastic 中文社区 meetup 活动报名 Elastic 中文社区 - 百格活动
4. Elastic 开发文档：Elastic Stack and Product Documentation | Elastic
5. Elastic 官方会议网站： Elastic 中国开发者大会
6. Elasticsearch 中文网站：Elastic中文社区
7. Elastic demos: Elastic Demos
8. Elastic 文档：Elastic Stack and Product Documentation | Elastic
9. Elastic 社区：Be Part of the Elastic Stack Community | Elastic
10. Elastic 中文社区：Elastic 中文社区
11. Elastic 视频：Videos · Sit Back, Relax, and Enjoy | Elastic Videos， 影片 • 放松观看 | Elastic Videos
12. Elastic 免费培训视频：https://www.elastic.co/cn/training/
13. Elastic 中文博客：Elastic Blog: Stories, Tutorials, Releases | Elastic Blog
14. 腾讯社区：腾讯云Elasticsearch Service的全部内容 - 云+社区 - 腾讯云
15. Elasticsearch definitive guide: Elasticsearch - The Definitive Guide | Elastic
16. "Elasticsearch in action" book: About This Book · Elasticsearch in Action
17. running-elasticsearch-fun-profit
18. Elastic 认证指南：Elastic认证工程师考试经验分享 - Elastic 中文社区
19. Elastic 认证： Official Certification for Users of Elasticsearch and Kibana | Elastic Training
20. Elastic 培训：Onsite & Online Training for Elasticsearch, Kibana, Beats, Logstash, and more | Elastic Training
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28. Elastic Stack 在线：Configure text analysis - Create a custom analyzer - 《Elasticsearch v7.9 Reference》 - 书栈网 · BookStack
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今天的文章 Elastic：开发者上手指南分享到此就结束了，感谢您的阅读。