À l'issue de ce cours, les apprenants seront en mesure de concevoir des modèles de données, de configurer des clusters, de construire des analyseurs personnalisés et de construire des requêtes puissantes dans Elasticsearch. Ils maîtriseront également l'utilisation des API Cluster, Indices et Données en vue de gérer efficacement les données distribuées. Le cours fournit des compétences pratiques pour configurer les analyseurs, éviter les problèmes de split-brain, traduire les requêtes SQL en DSL Elasticsearch, et mettre en œuvre des requêtes avancées telles que les recherches geo_point et geo_shape. Ce cours bénéficie aux apprenants en comblant le fossé entre la théorie et l'application pratique, leur permettant d'utiliser Elasticsearch avec Logstash et Kibana pour l'ingestion, l'indexation et la visualisation des données en temps réel. Contrairement aux formations traditionnelles sur les bases de données, ce cours met l'accent sur l'architecture distribuée, la recherche en temps quasi réel et les stratégies de dépannage pratiques. Ce qui rend ce cours unique, c'est sa couverture complète des principes fondamentaux d'Elasticsearch jusqu'aux API avancées, combinée à des scénarios du monde réel qui mettent en évidence l'évolutivité, l'optimisation des performances et la précision des requêtes. Que vous soyez un débutant dans les systèmes NoSQL ou un professionnel de l'informatique visant à aller au-delà des bases, ce cours vous équipe avec les connaissances et la confiance nécessaires pour appliquer efficacement Elasticsearch dans des environnements modernes axés sur les données.

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Elasticsearch : Construire, interroger et optimiser avec ELK
Ce cours fait partie de Spécialisation Maîtrise de la pile Elastic avec Elasticsearch et AWS

Instructeur : EDUCBA
Inclus avec
Ce que vous apprendrez
Configurer les clusters et gérer les données avec les API Elasticsearch.
Construire des analyseurs personnalisés et exécuter des requêtes géographiques avancées.
Intégrer Elasticsearch avec Logstash et Kibana pour l'analytique.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Données en temps réel
- Catégorie : Exploration de texte
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Informatique distribuée
- Catégorie : Modélisation des données
- Catégorie : Optimisation des performances
- Catégorie : Kibana
- Catégorie : Langage de requête
- Catégorie : Information et technologie géospatiales
- Catégorie : NoSQL
- Catégorie : Configuration du système
- Catégorie : Évolutivité
- Catégorie : JSON
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octobre 2025
20 devoirs
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- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
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Il y a 5 modules dans ce cours
Ce module présente aux apprenants la pile ELK, les bases de NoSQL, et les blocs de construction fondamentaux d'Elasticsearch. Les étudiants exploreront les concepts de base tels que les clusters, les nœuds, les mappings et les types de données, tout en s'exerçant avec des outils de développeur pour une interaction en temps réel.
Inclus
10 vidéos4 devoirs
Ce module explique comment les analyseurs traitent le texte pour la recherche, l'importance des tokenizers et des filtres, et l'approche d'Elasticsearch en matière de transactions. Il couvre également les paramètres du cluster, la configuration de la découverte et les techniques pour éviter le problème du cerveau divisé.
Inclus
12 vidéos4 devoirs
Ce module apprend aux apprenants à construire et à optimiser des requêtes dans Elasticsearch. Les sujets incluent les contextes de requête et de filtre, les requêtes en texte intégral, les requêtes au niveau des termes, les requêtes de plage et les requêtes géospatiales avancées pour les applications du monde réel.
Inclus
16 vidéos4 devoirs
Ce module se concentre sur la modélisation des données et la conception d'analyseurs personnalisés. Les apprenants exploreront la traduction de SQL en DSL, les modèles dynamiques et les stratégies de gestion de plusieurs analyseurs personnalisés afin d'améliorer l'indexation et la précision de la recherche.
Inclus
17 vidéos4 devoirs
Ce module présente les API Elasticsearch pour la gestion des clusters, des index et des documents. Les étudiants apprendront à surveiller l'état des clusters, à gérer les index avec des alias et à effectuer des opérations CRUD avec les API Document et l'API Bulk.
Inclus
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