人工智能、大數據快速發展的今天，對于 TB 甚至 PB 級大數據的快速檢索已然成為剛需。Elasticsearch 作為開源領域的后起之秀，從2010年至今得到飛躍式的發展。 Elasticsearch 以其開源、分布式、RESTFul API 三大優勢，已經成為當下風口中“會飛的豬”。
阿里云2018年2月5日已開價50-200W年薪招聘技術人員參與 Elasticsearch、Lucene 內核優化、改進。如果說，你錯過了 Hadoop，錯過了 Spark 的紅利，難道Elasticsearch 的機會你還要錯過嗎？
在學習 Elasticsearch 的過程中，你是不是多多少少有以下困惑：
面對 Elasticsearch1.X，2.X，5.X，6.X 的不同版本，你無從下手？
面對 ElasticStack（Elasticsearch、Logstash、Kibana、Beat），你不知道從何學起？
面對各種技術文檔（官方非官方），你是否感到非常困惑？
面對 Elasticsearch出現的各種異常、Bug，好不容易找到一個技術群或提問，又沒人解答？
市面上的書籍分兩種：老外的原理透徹，但版本過時；國內的版本稍新、但不透徹，你是不是很迷茫……
本文：
不談搜索引擎的原理；
不談倒排索引的原理；
不談樂觀鎖、悲觀鎖的機制；
……
只談：
從產品開發、項目實戰的角度，如何讓一個 Java 程序員甚至 C/C++ 的程序員快速上手。
海量的版本中，告訴你明確的選擇。
ELKStack 技術體系，你的學習優先級。
ELK 技術體系架構。
ELK 技術棧的應用場景。
有了傳統關系型數據庫（MySQL、Oracle）、非關系型數據庫（Mongo)，如何快速的導入 Elasticsearch，實現全文檢索。
Elasticsearch 實戰中遇到問題，如何高效解決。
Elasticsearch 集群部署。
Elasticsearch 集群調優清單.。
Elasticsearch 高效進階方法論。
……
橫掃你學習 Elasticsearch 的諸多疑惑，讓你少走半年彎路！
0、授人以漁，少走半年彎路！
