第1章“入门”，讨论了使用Elasticsearch的基本步骤，包括简单安装和云端部署。本章还介绍了若干种设置案例。
第2章“管理映射”，详细介绍了数据字段的正确定义，以提高索引和搜索的质量。
第3章“基本操作”，介绍了在Elasticsearch中提取数据并进行管理所需的常见操作。
第4章“搜索功能详解”，讨论了执行搜索、排序和相关API调用。本章讨论的API是必不可少的。
第5章 “文本和数字查询”，介绍了文本和数字字段的Search DSL部分，这是Elasticsearch
搜索功能的核心。
第6章“关系和地理查询”，讨论了可在相关文档（子文档/父文档和嵌套文档）和地理位置字段上使用的查询。
第7章“聚合”，详细介绍了Elasticsearch的另一功能，即可以对搜索结果执行分析以改善用户体验，并深入研究Elasticsearch中包含的信息。
第8章“Elasticsearch中的脚本”，演示了如何使用脚本自定义Elasticsearch，以及如何使用不同的语言在Elasticsearch的不同部分（搜索、聚合和采集）使用脚本功能。本章的重点是Elastic团队开发的新脚本语言Painless。
第9章“管理集群”，显示了如何分析集群/节点的行为以了解常见的陷阱。
第10章“备份和还原数据”，讨论了管理数据中最重要的组成部分之一：备份。它显示了如何管理分布式备份和快照的还原。
第11章“用户界面”，介绍了Elasticsearch两个最常见的用户界面：Cerebro（主要用于管理活动）和Kibana，另外，X-Pack是Elasticsearch的常见UI扩展。
第12章“使用采集模块”，讨论了通过采集管道在Elasticsearch中导入数据的采集功能。
第13章“Java集成”，介绍了如何使用REST和原生协议将Elasticsearch集成到Java应用程序中。
第14章“Scala集成”，介绍了如何使用elastic4s将Elasticsearch集成到Scala中。
elastic4s是一种基于原生Java API的高级类型安全且功能丰富的Scala库。
第15章“Python集成”，介绍了官方Elasticsearch Python客户端的用法。
第16章“插件开发”，讨论了如何创建原生插件以扩展Elasticsearch功能。本章通过一些示例显示了插件框架、设置过程以及它们的构建。
第17章“大数据集成”，介绍了如何将Elasticsearch集成到常见的大数据工具中，例如Apache Spark和Apache Pig。
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