简单Elasticsearch实战（一）介绍
简单Elasticsearch实战（二）python爬取招聘网站信息
简单Elasticsearch实战（三）python连接Elasticsearch
简单Elasticsearch实战（四）数据清洗后，从mysql导入Elasticsearch
简单Elasticsearch实战（五）利用kabana做简单数据分析
介绍
啰嗦
最近开始学习ETL，顺便做一下笔记，也正好最近想要了解一下大数据方面的工作，学的再多不如实际操作一下，于是便萌生了一个招聘职业分析的想法。本文都是一些简单的实战演练，算是一篇入门文章吧，仅供学习参考（其实是怕自己忘了写个笔记······）
Elasticsearch介绍
Elasticsearch 是一个分布式的开源搜索和分析引擎，适用于所有类型的数据，包括文本、数字、地理空间、结构化和非结构化数据。Elasticsearch 在 Apache Lucene 的基础上开发而成，由 Elasticsearch N.V.（即现在的 Elastic）于 2010 年首次发布。Elasticsearch 以其简单的 REST 风格 API、分布式特性、速度和可扩展性而闻名，是 Elastic Stack 的核心组件；Elastic Stack 是适用于数据采集、充实、存储、分析和可视化的一组开源工具。人们通常将 Elastic Stack 称为 ELK Stack（代指 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana），目前 Elastic Stack 包括一系列丰富的轻量型数据采集代理，这些代理统称为 Beats，可用来向 Elasticsearch 发送数据。
Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析，简而言之，他是一个搜索引擎，基于RESTful web接口，查询效率非常高，速度非常快，底层基于Lucene，使用java编写，而且也可以简单当做NoSQL数据库使用
Elasticsearch 的用途是什么？
Elasticsearch 在速度和可扩展性方面都表现出色，而且还能够索引多种类型的内容，这意味着其可用于多种用例：
- 应用程序搜索
- 网站搜索
- 企业搜索
- 日志处理和分析
- 基础设施指标和容器监测
- 应用程序性能监测
- 地理空间数据分析和可视化
- 安全分析
- 业务分析
流程
既然目的有了，便开始吧，主要分为以下几个部分
- 数据获取
- 数据清洗简单存入数据库
- 导入数据到Elasticsearch
- 使用kibana等工具简单分析
数据源获取就采用python爬虫爬一些招聘网站的信息，这里就用51job（因为简单好爬），之后我们简单处理后存入mysql备用，安装好es之后我们把数据导入到es中，然后利用画图工具echart或者直接用kibana展示结果，很简单一个流程。
本文Elasticsearch基于7.x版本
关于elasticsearch和kibana的安装本文就不过多赘述了，一方面百度资料已经很多且非常全，另一方面，官方这一点做的非常好，开箱即用，无论是安装还是使用都非常简单。