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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)

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