Accueil › Formations › Informatique › Big Data › Big Data - Développement › Elasticsearch - Prise en main et développement
Objectifs pédagogiques
- Situer Elasticsearch dans un écosystème Big Data
- Identifier les enjeux et les cas d'utilisation d'un moteur de recherche
- Indexer des données
- Faire des recherches simples et complexes
- Manipuler les agrégations et des recherches évoluées.
Niveau requis
Aucun.
Public concerné
Développeurs de logiciels, ingénieurs en logiciels, architectes de données, Data Analysts et/ou Data Engineers.
Programme
Introduction au NoSQL
- Nature et exigence de stockage
- Regard sur les BDD relationnelles
- Théorème de CAP
- Les familles des BDD NoSQL
- NoSQL, comparatif et use case
Premier pas avec Elasticsearch
- L'histoire de Elastic Stack
- Pourquoi Elastic Stack ?
- Les composants de Elastic Stack
- La donnée sur Elastic Stack
- Cas d'utilisation
- Les fichiers de configuration
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Installation de Elasticsearch
Elasticsearch, CRUD
- Vue générale de l'API REST
- Création / suppression d'un index
- Indexation d'un document
- Mise à jour et suppression d'un document
- Faire des recherches sur les documents indexés
- Indexation en masse via l'API Bulk
- Recherche sur plusieurs index
Exemple de travaux pratiques (à titre indicatif)
- Premières recherches sur Kibana
Requêtage des données
- Pertinence
- Recherche de termes
- Score
- Recherche de phrases
- Recherche dans les plages de dates
- Combiner les recherches
- Filtrage des recherches
- Amélioration de la pertinence
Analyse du texte et le Mapping
- Le Mapping
- Inverted index
- Les multi-champs
- Les Token filters
- Les analyzers
Les noeuds et les shards
- Rôles de noeud
- Etat du cluster et noeuds maîtres (master)
- Noeuds de données (DataNode)
- Comprendre les shards
- Shards primaires, shards réplicas
- Configuration des shards
Requêtage des données, aller plus loin
- Recherche multi-champs
- Booster le score
- Recherche exclusive
- Tri
- Les paginations
- Meilleures pratiques
Le contenu de ce programme peut faire l'objet d'adaptation selon les niveaux, prérequis et besoins des apprenants.
Modalités d’évaluation des acquis
- En cours de formation, par des études de cas ou des travaux pratiques
- Et, en fin de formation, par un questionnaire d'auto-évaluation ou une certification (M2i ou éditeur)
