Здесь я хочу представить введение в мой онлайн-курс: «Elasticsearch, каким вы его раньше не знали». На этом курсе я делюсь своим опытом использования ElasticSearch для создания расширенных поисковых систем и модулей рекомендаций, а также предоставляю реальные практические примеры с использованием языков программирования Java, Python и PHP. Вы можете просмотреть весь курс на udemy по следующей ссылке со скидкой: link to udemy
Курс построен таким образом, что будет полезен как для начинающих, так и для людей, которые работают с ElasticSearch, но хотели бы расширить свои практические знания. Это было бы особенно полезно для тех, кто собирается в ближайшем будущем создавать рекомендательные системы или механизмы расширенного поиска. Курс состоит из 5 модулей. Первый модуль предназначен для новичков и может быть пропущен теми, кто уже работает с ElasticSearch. Здесь я расскажу об основах: как установить и настроить окружение с помощью Docker, как организованы данные в ElasticSearch, почему так важен маппинг и что означает понятия токенизатор и анализатор. Во втором разделе я покажу, как шаг за шагом построить расширенную поисковую систему на реальном примере упрощенной версии booking.com. Здесь мы затронем некоторые концепции работы с геоданными. Следующий раздел курса посвящен модулю рекомендаций. Здесь мы поговорим о рекомендательных системах в целом — о плюсах и минусах сегодняшних методов. И снова вместе мы построим настоящую систему с помощью ElasticSearch. Мы создадим рекомендательный механизм для виртуального примера маркетплейса по уборке домов. В четвертом разделе я покажу реальные примеры использования библиотек php, python и Java для интеграции с ElasticSearch. И снова мы создадим настоящий микросервис, используя лучшие практики программирования и интересные шаблоны проектирования, такие как шаблон builder или шаблон filter. Я коснусь здесь также вопроса отладки возможных проблем. Пятая и последняя часть посвящена использованию ElasticSearch на продуукции. Здесь я поделюсь с Вами своими знаниями о том, как настроить высокодоступный кластер, как рассчитать размер сегмента и требования к хранилищу, как наиболее эффективно индексировать миллионы документов и даже как сохранить нулевое время простоя при переиндексации.
