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IT-Tage 2016 | 12.-15.Dezember 2016 | Frankfurt am Main | Maritim Hotel
elasticsearch.
Florian Hopf
www.florian-hopf.de
@fhopf
Agenda
●
Suche
●
Verteilung
●
Aggregationen
●
Zentralisiertes Logging
Suche
Installation
# download archive
wget https://artifacts.elastic.co/downloads/
elasticsearch/elasticsearch-5.0.0.zip
unzip elasticsearch-5.0.0.zip
# on windows: elasticsearch.bat
elasticsearch-5.0.0/bin/elasticsearch
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curl -XGET "http://localhost:9200"
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"name" : "LI8ZN-t",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "UvbMAoJ8TieUqugCGw7Xrw",
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"tagline" : "You Know, for Search"
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Indizierung
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{
"title": "Elasticsearch in Action",
"author": [ "Radu Gheorghe",
"Matthew Lee Hinman",
"Roy Russo" ],
"published": "2015-06-30T00:00:00.000Z",
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"name": "Manning",
"country": "USA"
}
}
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GET /library/book/_search?q=elasticsearch
{
[...]
"hits": {
"hits": [
{
"_index": "library",
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"_source": {
"title": "Elasticsearch in Action",
[...]
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POST /library/book/_search
{
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"match": {
"title": "elasticsearch"
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"filter": {
"term": {
"publisher.name": "manning"
}
}
}
}
}
Sprachspezifische Inhalte
POST /library/book/
{
"title": "Elasticsearch - Ein praktischer Einstieg",
"author": "Florian Hopf",
"published": "2015-10-26T00:00:00.000Z",
"publisher": {
"name": "dpunkt.verlag",
"country": "DE"
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"tags": ["Lucene", "Elasticsearch"]
}
Sprachspezifische Inhalte
POST /library/book/_search
{
"query": {
"match": {
"title": "praktisch"
}
}
}
Analyzing
Term Document Id
Action 1
ein 2
Einstieg 2
Elasticsearch 1,2
in 1
praktischer 2
1. Tokenization
Elasticsearch
in Action
Elasticsearch:
Ein praktischer
Einstieg
Analyzing
Term Document Id
action 1
ein 2
einstieg 2
elasticsearch 1,2
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praktischer 2
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Elasticsearch
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Elasticsearch:
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2. Lowercasing
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Term Document Id
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Suche
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action 1
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Analyzing
Term Document Id
action 1
ein 2
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elasticsearch 1,2
in 1
praktisch 2
1. Tokenization
Elasticsearch
in Action
Elasticsearch:
Ein praktischer
Einstieg
2. Lowercasing
3. Stemming
Suche
Term Document Id
action 1
ein 2
einstieg 2
elasticsearch 1,2
in 1
praktisch 2
1. Tokenization
2. Lowercasingpraktisch praktisch
3. Stemming
Mapping
PUT /library/book/_mapping
{
"book": {
"properties": {
"title": {
"type": "text",
"analyzer": "german"
}
}
}
}
Suchfeatures
●
Fertige Analyzer, Konfiguration von eigenen
●
Relevanzberechnung
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Ausfallsicherheit
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Aggregationen
Aggregations
●
Informationen über die Daten
●
Ersetzen und ermöglichen Facetten
●
Anwendungsfälle für Suchanwendungen und
Analytics
Aggregations
Terms-Aggregation
POST /library/book/_search
{
"size": 0,
"aggs": {
"common-tags": {
"terms": {
"field": "tags.keyword"
}
}
}
}
Terms-Aggregation
"aggregations": {
"common-tags": {
"doc_count_error_upper_bound": 0,
"sum_other_doc_count": 0,
"buckets": [
{
"key": "Elasticsearch",
"doc_count": 2
},
{
"key": "Lucene",
"doc_count": 2
},
{
"key": "Java",
"doc_count": 1
}]
[...]
Terms-Aggregation
●
Bucket mit Wert und Anzahl
●
Facettierung
●
Informationen aus Daten
Aggregationen kombinieren
POST /devoxx/tweet/_search
{
"aggs" : {
"hashtags" : {
"terms" : {
"field" : "hashtag.text"
}
}
}
}
Aggregationen kombinieren
"aggregations": {
"hashtags": {
"buckets": [
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"key": "dartlang",
"doc_count": 229
},
{
"key": "java",
"doc_count": 216
},
[...]
Aggregationen kombinieren
POST /devoxx/tweet/_search
{
"aggs" : {
"hashtags" : {
"terms" : {
"field" : "hashtag.text"
},
"aggs" : {
"hashtagusers" : {
"terms" : {
"field" : "user.screen_name"
}
}
}
}
}
}
Aggregationen kombinieren
"key": "scala",
"doc_count": 130,
"hashtagusers": {
"buckets": [
{
"key": "jaceklaskowski",
"doc_count": 74
},
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"key": "ManningBooks",
"doc_count": 3
},
[...]
Bucket-Aggregationen
●
Range-Aggregationen
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Histogramme
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Filter
●
Geo-Aggregationen
●
…
Metric-Aggregationen
●
Berechnen einen oder mehrere Werte
●
Meist auf numerischen Feldern
●
Stats, Percentiles, Min, Max, Sum, Avg, ...
Stats-Aggregationen
GET /library/book/_search
{
"aggs": {
"published_stats": {
"stats": {
"field": "published"
}
}
}
}
Stats-Aggregationen
"aggregations": {
"published_stats": {
"count": 5,
"min": 1419292800000,
"max": 1445990400000,
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"sum": 7202736000000,
"min_as_string": "2014-12-23T00:00:00.000Z",
"max_as_string": "2015-10-28T00:00:00.000Z",
"avg_as_string": "2015-08-26T00:00:00.000Z",
"sum_as_string": "2198-03-31T00:00:00.000Z"
}
}
Recap
●
Aggregationen bieten unterschiedliche
Einblicke in die Daten
●
Facettierung
●
Kombination mehrerer Aggregationen
●
Grundlage für Visualisierungen
Zentralisiertes Logging
Zentralisiertes Logging
●
Zentralisierung Logs aus Anwendungen
●
Zentralisierung Logs über Maschinen
●
Auch ohne Zugriff
●
Leichte Durchsuchbarkeit
●
Real-Time-Analysis / Visualisierung
●
Zugang zu Daten
Zentralisiertes Logging
●
Einlesen
●
Beats/Logstash/Ingest Node
●
Speicherung
●
Elasticsearch
●
Auswertung
●
Kibana
Logfile-Analyse
Logstash-Config
input {
file {
path => "/var/log/apache2/access.log"
}
}
filter {
grok {
match => { message => "%{COMBINEDAPACHELOG}" }
}
}
output {
elasticsearch_http {
host => "localhost"
}
}
Kibana
Kibana
Recap
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●
Auswertung
Zugriff auf Elasticsearch
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●
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●
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Weitere Infos
Weitere Infos
●
http://elastic.co
●
Elasticsearch – The definitive Guide
●
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/gui
de/master/index.html
●
Elasticsearch in Action
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https://www.manning.com/books/elasticsearch-in-
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