以下是极客时间关于 Elasticsearch 新专栏的介绍，如果你恰好需要，欢迎关注。
Elasticsearch 是一款功能强大的
开源分布式搜索与数据分析引擎
，可以从海量数据中快速找到相关信息，在同领域内几乎没有竞争对手——近两年 DB-Engines 的数据库评测中，ES 在搜索引擎领域
始终位列第一
。
当你在 GitHub 上搜索时，Elasticsearch 可以实现代码级的搜索与高亮显示 ；当你在网上购物时，ES 可为你推荐喜欢的商品；当你下班打车回家时，ES 可以通过定位附近的乘客和司机，帮助平台优化调度。
ES 还被广泛运用于
大数据近实时分析
，包括
日志分析、指标监控、信息安全
等多个领域。
它可以探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，甚至通过使用机器学习，做到自动识别异常状况。
作为目前
最流行的开源搜索引擎
，ES 在全球的下载量已超过 3.5 亿次，腾讯、滴滴、今日头条、饿了么、360 安全、小米，vivo 等国内诸多知名公司都在使用 Elasticsearch。
如何深入理解，并高效使用 ES？
Elasticsearch
非常容易上手
，具有开箱即用的特性，你可以在极短的时间内设置好开发环境，然后快速上手使用，继而在成百上千台服务器上实现
PB 级的数据处理
。
虽然上手快，但要做到
深入理解并高效使用，可就没那么简单了
，比如：
1. 为什么我的数据查不到，明明是有的啊！
2. 什么鬼？为什么这几条数据出现在搜索结果的前几位？
3. 生产环境我需要多少台机器，索引的分片数怎么样设置才是合理的？
4. 应该关注哪些指标，才能保证集群健康高效地运行？
5. 对于日志型应用，如何设置 Hot & Warm Architecture 节约成本，怎样管理和优化基于时间序列的索引数据，才能提高集群的整体性能？
6. 为什么我的集群脑裂了？数据损坏后，怎样才能恢复？
其实，想要掌握 Elasticsearch，除了要理解其
分布式架构的原理
外，还要了解一些
信息检索领域
的知识和相关技巧。
这里有一张
Elasticsearch 核心知识图谱
，只有对每一个知识点仔细梳理并深入理解，才能解决工作中的实际问题。
最近极客时间出了一门视频课
《Elasticsearch 核心技术与实战》
。
在课程中，他用理论与实践相结合的方式、深入浅出地讲解了 Elasticsearch。
只要你坚持学习，就可以掌握 ES 的基本概念和服务搭建，了解其运行机制和常用技巧，并通过上手实战理解 ES 在实际项目中的应用。
关于作者阮一鸣
阮一鸣，eBay Pronto 平台技术负责人。Pronto 平台管理了 eBay 内部上百个 ES 集群，数据规模超过了 4000 个节点。
这些集群在 eBay 的生产环境中，支撑了包括订单搜索，商品推荐，日志管理，风险控制，IT 运维，安全监控等不同领域的服务。
他是如何讲解 Elasticsearch 的？
如果你对 Elasticsearch 有些了解，就会发现 ES 的
产品迭代速度非常快
，很多老的 API 都已经被废弃不再使用，搜索到的参数配置也大多发生了变化。
市面上的书籍和教程都是基于 5.x 甚至是 2.x 版本。而在课程中，他使用
Elasticsearch 最新 7.1 版本
进行教学。
所有
ES 最新版本的特性
，在课程里都会有全面和直观地展现，比如：
用机器学习进行异常检测；用 Canvas 展示数据；用索引的生命周期管理工具对索引进行优化等等。
这个课大概分为 5 个部分：
1.
初识 Elasticsearch：
Elasticsearch 核心概念、工作机制与应用场景；本地开发环境搭建；倒排索引的原理与 ES 中 Analysis 的具体细节；Mapping 设置和一些基本的 Search & Aggregation API。
2
. 深入了解 Elasticsearch：
理解 Elasticsearch 分布式架构的原理；相关性算分的原理；数据建模的最佳实践；深入搜索及聚合功能以提高搜索结果的相关度。
3
. 管理 Elasticsearch 集群：
集群的水平扩展、参数配置、性能优化、故障诊断。
4
. 利用 ELK 做大数据分析：
结合使用场景和数据，探索 Logstash、Kibana 的各项功能。
5
. 应用实战工作坊：
设计了电影搜索和 Stack Overflow 用户调查问卷数据分析两个实战项目，通过上手实践，你可以巩固所学的知识点，并运用到实际项目中。
需要什么基础，能获得什么？
这门课不仅适合有 ES 使用经验的人，也适合初学者。如果你有
编程知识和数据库的相关使用经验
，学起来会更加简单，但
这
并不是必须的
。
针对
