1、Rally实战Elasticsearch性能测试
https://tinyurl.com/y64bpgha
2、Elasticsearch企业级实战
https://tinyurl.com/y47c4lfq
3、Elasticsearch 7 处理syslog-ng日志
https://tinyurl.com/y2uqvmbv

编辑：铭毅天下
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1.阿里云10PB+／天的日志系统设计和实现
http://t.cn/Ai0WgRo5
2.使用Logstash集成JMS与ES搜索服务
http://t.cn/AijqBB4l
3.吃透Elasticsearch堆内存
http://t.cn/AijqBB4C

编辑：金桥
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1、看完这篇还不会 Elasticsearch，我跪搓衣板！
http://t.cn/AileIeIq
2、Elasticsearch SQL 用法详解
http://t.cn/AijPgMVl
3、ELK 7.0部署与架构分析
http://t.cn/AijPDV5L
 
编辑：江水
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1、gitlab使用ElasticSearch的挑战。
http://tinyurl.com/y6eoo2zy
2、Kibana进阶篇之如何可视化你的数据。
http://tinyurl.com/y2b26qnj
3、看Ubser如何使用ELK进行实时预测。
http://tinyurl.com/yyw5kn44

北京 Elastic Meetup 2019-08-24 开放报名了
https://www.bagevent.com/event/5520974

编辑：叮咚光军

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1、ElasticSearch在高并发复杂查询业务场景的应用
http://t.cn/AilTUc8N

2、谈一谈es的优势和限制
http://t.cn/AilT4JZD

3、使用elasticsearch实现十亿级数据的查询性能优化
http://t.cn/AilT6Bb4

编辑：cyberdak
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1.用于集成测试的Elasticsearch实例。
http://t.cn/AilNuhqS
2.搜索成熟度指数。
http://t.cn/AilN1DwW
3.(自备梯子)大数据 -  Apache NiFi和Kafka示例。
http://t.cn/AilNdvHK

编辑：至尊宝
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1.es常用api备忘录
[http://t.cn/AilXMABc](http://t.cn/AilXMABc)

2.Logstash详解之filter模块
[http://t.cn/AilXm9R9](http://t.cn/AilXm9R9)

3.手把手教你构建推荐系统
[http://t.cn/EwTb6zy](http://t.cn/EwTb6zy)

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1、开源：Kibana的数据透视表（梯子）
https://tinyurl.com/y5ybyzvm
2、使用Elasticsearch和Fluentd实时监控HAProxy
https://tinyurl.com/y38ejvc2
3、使用Kibana和Rsyslog监控Linux日志详解
https://tinyurl.com/y5jtqyjm

编辑：铭毅天下
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1.如何在Kubernetes上部署高可用和可扩展的Elasticsearch
http://t.cn/ELhogLr
2.基于 Elasticsearch 的 Zipkin 统计
http://t.cn/AilZGksE
3.谈谈Java日志
http://t.cn/AilZGksm

编辑：金桥
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1、使用elastic stack监控nginx；
http://tinyurl.com/y4nkkgdp
2、开源监控指南；
http://tinyurl.com/y3djkbk3
3、elasticsearch安全；
http://tinyurl.com/y527flat

编辑：wt
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1、ElasticSearch与NoSQL之差异比较。
http://tinyurl.com/y3h9qund
2、Pandora日志收集实战。
http://tinyurl.com/y6r9mobm
3、ElasticSearch冷热数据分离介绍。
http://tinyurl.com/y6phaw9m

编辑：叮咚光军

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1、I-team 博客全文检索 Elasticsearch 实战
https://tinyurl.com/y3u8hels
2、ElasticSearch 多值类型的数据存储
https://tinyurl.com/y39jr2dg
3、ELK：kibana使用的lucene查询语法
https://tinyurl.com/y5uyagn4

编辑：cyberdak
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1.一些Elasticsearch安全功能已经免费。
http://t.cn/AiWaXmUV
2.Logz.io将在Microsoft Azure上提供ELK-as-a-Service。
http://t.cn/AiWaKM32
3.(自备梯子)记录决策的简单而强大的工具。
http://t.cn/AiWaEFss

编辑：至尊宝
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1、使用metricbeat监控linux raid；
http://tinyurl.com/y6lk5wgl
2、使用Elasticsearch进行智能搜索的机器学习
http://tinyurl.com/y3gtymnr
3、python和elasticsearch构建简易搜索
http://tinyurl.com/yxbfcbgo

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1、Elasticsearch的高效嵌入向量相似打分插件
https://0x7.me/hUa9
2、DoorDash 的个性化搜索是如何实现的（自备梯子）
https://0x7.me/4kBH
3、ELK监控容器实现
https://0x7.me/VnKLT

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