智慧生物的大规模协作造就了惊人的进化奇迹。大规模机器集群造就机器系统进化成为强大的智能系统。Elasticsearch作为大数据与搜索引擎技术的结合体，随着社会对大规模开源分布式搜索引擎的需求迅速成长。

本篇文章从基本概念开始熟悉Elasticsearch，接下来介绍了Elasticsearch在 Windows和Linux操作系统下的安装。除了CURL命令，介绍了使用常用的编程工具和Elasticsearch 搜索服务交互，包括Java、Python、Scala和 PHP，以及使用SQL语句查诲Elasticsearch 索引的方法。自然语言文本理解往往以插件形式存在于Elasticsearch集群中。

第2章介绍了如何开发与测试插件。因为 Elasticsearch经常用于实时搜索或分析，所以性能优化很重要。第3章介绍了如何管理 Elasticsearch 集群。为了更合理地使用和扩展Elasticsearch，第4章简单分析了 github 中托管的Elasticsearch源代码。对于搜索引擎来说，返回结果的相关性是一个重要的话题，第5章讨论了这个问题。第6章介绍了使用Java开发搜索引擎Web 用户界面的几种方法。

随着人工智能领域技术的发展，让搜索引擎智能加速变成现实。智能搜索引擎需要能够检测到并识别出图像中的文字，第7章介绍了结合OpenCV使用Tesseract 识别文字的方法。第8章介绍了根据问题返回搜索结果的问答式搜索。目前 Elasticsearch是实时系统监控的首选，第9章介绍了使用Elasticsearch 监控与分析日志，也介绍了通过物联网监控系统的方案。

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第1章 使用Elasticsearch1.1 基本概念1.2 安装1.3 搜索集群1.4 创建索引1.5 使用Java客户端接口1.6 RESTClient1.7 使用Jest1.8 Python客户端1.9 Scala客户端1.10 PHP客户端1.11 SQL支持1.12 本章小结第2章 开发插件2.1 搜索中文2.2 搜索英文2.3 使用测试套件2.4 本章小结第3章 管理搜索集群3.1 节点类型3.2 管理集群3.3 写入权限控制3.4 使用X-Pack3.5 快照3.6 Zen发现机制3.7 联合搜索3.8 缓存3.9 本章小结第4章 源码分析4.1 Lucene源码分析4.2 Gradle4.3 Guice4.4 Joda-Time4.5 Transport4.6 线程池4.7 模块4.8 Netty4.9 分布式4.10 本章小结

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第5章 搜索相关性5.1 BM25检索模型5.2 学习评分第6章 搜索引擎用户界面6.1 JSP实现搜索界面6.2 使用Spring实现的搜索界面6.3 实现搜索接口6.4 实现相似文档搜索6.5 实现AJAX搜索联想词6.6 推荐搜索词6.7 查询意图理解6.8 集成其他功能6.9 查询分析6.10 部署网站第7章 OCR文字识别7.1 Tesseract7.2 使用TensorFlow识别文字7.3 OpenCV7.4 JavaCV7.5 本章小结第8章 问答式搜索8.1 生成表示语义的代码8.2 信息整合8.3 自动问答8.4 本章小结第9章 Elastic系统监控9.1 Logstash9.2 Filebeat9.3 消息过期9.4 Kibana9.5 Flume9.6 Kafka9.7 Graylog9.8 物联网数据9.9 本章小结

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