ELASTICSEARCH - INTRODUÇÃO E DESENVOLVIMENTO

Formador arendall
Categorias Best of, Big Data e Analytics, PRO
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A formação Elasticsearch – Introdução e Desenvolvimento foi concebida para programadores e profissionais de dados que pretendem dominar um dos motores de pesquisa e indexação mais utilizados no ecossistema Big Data. Em 2 dias, os participantes aprendem os fundamentos do NoSQL, exploram a Elastic Stack, instalam e configuram clusters, criam índices, indexam documentos e constroem pesquisas simples e avançadas. A formação aprofunda também conceitos essenciais como relevância, análise de texto, mappings, shards, desempenho e boas práticas, permitindo adquirir competências sólidas para implementar soluções de pesquisa eficientes e escaláveis com Elasticsearch.

Objetivos

Situar o Elasticsearch num ecossistema Big Data.
Identificar os desafios e os casos de utilização de um motor de pesquisa.
Indexar dados.
Efetuar pesquisas simples e complexas.
Manipular agregações e pesquisas avançadas.

Duração

2 dias

Programa

INTRODUÇÃO AO NoSQL

• Natureza e requisitos de armazenamento

• Visão geral das bases de dados relacionais

• Teorema CAP

• Famílias de bases de dados NoSQL

• NoSQL, comparação e casos de utilização

PRIMEIROS PASSOS COM ELASTICSEARCH

• A história da Elastic Stack

• Porquê a Elastic Stack?

• Componentes da Elastic Stack

• Os dados na Elastic Stack

• Casos de utilização

• Ficheiros de configuração

Exemplo de trabalhos práticos:

• Instalação e configuração do Elasticsearch e criação de um primeiro cluster

ELASTICSEARCH, CRUD

• Visão geral da API REST

• Criação / eliminação de um índice

• Indexação de um documento

• Atualização e eliminação de um documento

• Efetuar pesquisas sobre documentos indexados

• Indexação em massa através da API Bulk

• Pesquisa em vários índices

Exemplo de trabalhos práticos

• Primeiras pesquisas no Kibana

CONSULTA DE DADOS

• Relevância

• Pesquisa por termos

• Score

• Pesquisa por frases

• Pesquisa por intervalos de datas

• Combinar pesquisas

• Filtragem de pesquisas

• Melhoria da relevância

ANÁLISE DE TEXTO E MAPPING

• Mapping

• Índice invertido

• Multi-campos

• Token filters

• Analyzers

NÓS E SHARDS

• Papéis dos nós

• Estado do cluster e nós master

• Nós de dados (DataNode)

• Compreender os shards

• Shards primários e réplicas

• Configuração de shards

CONSULTA DE DADOS – APROFUNDAMENTO

• Pesquisa multi-campos

• Aumentar o score

• Pesquisa exclusiva

• Ordenação

• Paginação

• Boas práticas

Exemplo de trabalhos práticos:

• Configurações avançadas e otimização de cluster com base em diferentes casos de uso.

Formador

Facilitador que combina know-how com experiência empresarial e competências pedagógicas, para dar resposta a necessidades operacionais e potenciar a aprendizagem.

Objetivos da formação

Situar o Elasticsearch num ecossistema Big Data.
Identificar os desafios e os casos de utilização de um motor de pesquisa.
Indexar dados.
Efetuar pesquisas simples e complexas.
Manipular agregações e pesquisas avançadas.

Duração da formação

2 dias

Programa da formação

INTRODUÇÃO AO NoSQL

• Natureza e requisitos de armazenamento

• Visão geral das bases de dados relacionais

• Teorema CAP

• Famílias de bases de dados NoSQL

• NoSQL, comparação e casos de utilização

PRIMEIROS PASSOS COM ELASTICSEARCH

• A história da Elastic Stack

• Porquê a Elastic Stack?

• Componentes da Elastic Stack

• Os dados na Elastic Stack

• Casos de utilização

• Ficheiros de configuração

Exemplo de trabalhos práticos:

• Instalação e configuração do Elasticsearch e criação de um primeiro cluster

ELASTICSEARCH, CRUD

• Visão geral da API REST

• Criação / eliminação de um índice

• Indexação de um documento

• Atualização e eliminação de um documento

• Efetuar pesquisas sobre documentos indexados

• Indexação em massa através da API Bulk

• Pesquisa em vários índices

Exemplo de trabalhos práticos

• Primeiras pesquisas no Kibana

CONSULTA DE DADOS

• Relevância

• Pesquisa por termos

• Score

• Pesquisa por frases

• Pesquisa por intervalos de datas

• Combinar pesquisas

• Filtragem de pesquisas

• Melhoria da relevância

ANÁLISE DE TEXTO E MAPPING

• Mapping

• Índice invertido

• Multi-campos

• Token filters

• Analyzers

NÓS E SHARDS

• Papéis dos nós

• Estado do cluster e nós master

• Nós de dados (DataNode)

• Compreender os shards

• Shards primários e réplicas

• Configuração de shards

CONSULTA DE DADOS – APROFUNDAMENTO

• Pesquisa multi-campos

• Aumentar o score

• Pesquisa exclusiva

• Ordenação

• Paginação

• Boas práticas

Exemplo de trabalhos práticos:

• Configurações avançadas e otimização de cluster com base em diferentes casos de uso.

Formador

Facilitador que combina know-how com experiência empresarial e competências pedagógicas, para dar resposta a necessidades operacionais e potenciar a aprendizagem.

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