Visão Geral

Curso Intro to OpenSearch. Se você está apenas começando, depois de participar deste Curso Intro to OpenSearch, você entenderá todos os principais conceitos do OpenSearch: tipos de campos e suas opções, mapeamentos, análises, pontuação de relevância de pesquisa, agregações e clustering.

Objetivo

Depois de fazer este curso você irá:

• Entenda todos os conceitos básicos do OpenSearch – índice, documento, fragmentação, replicação, mapeamento, relevância de pesquisa, etc.
• Ser capaz de indexar dados no OpenSearch e recuperá-los usando APIs de pesquisa e obtenção em tempo real
• Tenha uma compreensão sólida da análise, análise, tokenização e vários tipos de consultas subjacentes
• Aprenda sobre vários tipos diferentes de agregações OpenSearch

Publico Alvo

• O Curso Intro to OpenSearch, foi desenvolvido para participantes técnicos com qualquer nível de conhecimento .

Pre-Requisitos

Nenhuma experiência ou conhecimento prévio em OpenSearch é necessário. Experiência com Linux não é obrigatória, mas familiaridade básica com a execução de comandos shell (por exemplo, usando o comando curl) tornará o curso mais agradável.

Materiais

Conteúdo Programatico

Basic flow of data in OpenSearch

1. What is OpenSearch and typical use-cases
2. Indexing; what is an index and an ID
3. Mappings; stored and indexed fields
4. Analysis basics
5. Realtime get
6. Search; how searches are distributed to shards
7. Aggregations and doc values introduction
8. Updates; versioning
9. Deletes; introduction to Lucene segment merges

• Lab
  1. CRUD operations
  2. Query and filter
  3. Aggregations

Indexing and storing data

1. Bulk API
2. Mappings and mapping types
3. Subfield definitions
4. Default mappings
5. Texts, keywords, integers and other core types
6. Predefined fields; storing fields separately vs _source

• Lab
  1. Using the bulk API
  2. Changing mapping

Text analysis

1. Built-in analyzers: standard language analyzers
2. Custom analyzers
3. Char filters
4. Tokenizers
5. Token filters: lowercase, stemming, synonyms
6. Using the Analyze API

• Lab
  1. Add stemming support
  2. Add support for non-ASCII characters

Searching through your data

1. Selecting fields.
2. Sorting and pagination
3. Search basics: term, range and bool queries
4. Match query and its main options
5. Query string query

• Lab
  1. Configure sorting, pagination and select the right fields
  2. Using a bool query to combine different match, range and term queries

Aggregations

1. Metrics aggregations: stats, cardinality, percentiles
2. Why terms, cardinality and percentiles are approximate
3. Multi-bucket aggregations: terms, ranges and histograms
4. Nesting aggregations; how nesting works

• Lab
  1. Computing the cardinality of a field
  2. Sorting buckets by results of sub-aggregations
  3. Nest the sum and histogram aggregations

Clustering Essentials

1. Nodes, shards and replicas
2. How replication works
3. How distributed search works
4. RAM and heap size
5. Bootstrapping a cluster
6. Cat APIs

• Lab
  1. Create an index
  2. Verify the distribution of shards
  3. Add a new node to the cluster