https://github.com/renatoelho/elasticsearch-primeiros-passos
O Elasticsearch é um mecanismo de busca e análise distribuído, desenvolvido para lidar com grandes volumes de dados em tempo real. Ele é baseado no motor de busca Apache Lucene e oferece uma forma rápida e eficiente de armazenar, pesquisar e analisar dados estruturados ou não estruturados.
https://github.com/renatoelho/elasticsearch-primeiros-passos
api-rest elasticsearch kibana
Last synced: 7 months ago
JSON representation
O Elasticsearch é um mecanismo de busca e análise distribuído, desenvolvido para lidar com grandes volumes de dados em tempo real. Ele é baseado no motor de busca Apache Lucene e oferece uma forma rápida e eficiente de armazenar, pesquisar e analisar dados estruturados ou não estruturados.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/renatoelho/elasticsearch-primeiros-passos
- Owner: Renatoelho
- License: mit
- Created: 2024-09-09T07:28:38.000Z (about 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-09-24T07:37:07.000Z (about 1 year ago)
- Last Synced: 2025-01-16T06:16:44.903Z (9 months ago)
- Topics: api-rest, elasticsearch, kibana
- Homepage: https://cursos.renato.tec.br/
- Size: 187 KB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# Primeiros Passos no ElasticSearch e kibana
O ***Elasticsearch*** é um mecanismo de busca e análise distribuído, desenvolvido para lidar com grandes volumes de dados em tempo real. Ele é baseado no motor de busca ***Apache Lucene*** e oferece uma forma rápida e eficiente de armazenar, pesquisar e analisar dados ***estruturados*** ou ***não estruturados***. Muito utilizado em casos como logs de servidor, análise de textos, monitoramento de sistemas e motores de busca personalizados, o Elasticsearch permite buscas full-text, agregações e filtragens, oferecendo alta escalabilidade e flexibilidade. Ele é uma peça fundamental no ***ecossistema ELK*** (Elasticsearch, Logstash, Kibana), sendo amplamente utilizado em soluções de ***big data*** e ***observabilidade***.
# Apresentação em vídeo
### Requisitos
+ 
+ 
+ 
+ 
### Ativando ElasticSearch e Kibana
+ Clonando o repositório:
```bash
git clone https://github.com/Renatoelho/elasticsearch-primeiros-passos.git elasticsearch-primeiros-passos
```
+ Acessando o repositório:
```bash
cd elasticsearch-primeiros-passos/
```
+ Ativando os serviços via Docker Compose:
```bash
docker compose -p elasticsearch -f docker-compose.yaml up -d
```
### Acessando o Dev Tools (Kibana)
[http://localhost:5601/app/dev_tools#/console](http://localhost:5601/app/dev_tools#/console)
> ***Obs.:*** Usuário e senha no arquivo [docker-compose.yaml](docker-compose.yaml).
### Operações no ElasticSearch via Kibana
+ Listando todos os índices existentes
```bash
GET _cat/indices
```
+ Criando o mapping do índice ```detalhes-vendas```
```bash
PUT detalhes-vendas
{
"mappings" : {
"properties" : {
"cpf" : {
"type" : "keyword"
},
"nome" : {
"type" : "text"
},
"quantidade_itens" : {
"type" : "long"
},
"valor_total" : {
"type" : "float"
},
"detalhes" : {
"type" : "text"
}
}
}
}
```
+ Visualizando o mapping do índice ```detalhes-vendas```
```bash
GET detalhes-vendas/_mapping
```
+ Adicionando os primeiros documentos no índice ```detalhes-vendas```
```bash
POST detalhes-vendas/_doc/1
{
"cpf": "999.999.999-99",
"nome": "FULANO DE TAL",
"quantidade_itens": 20,
"valor_total": 101.99,
"detalhes": "O cliente adquiriu vários produtos nessa visita."
}
POST detalhes-vendas/_doc/2
{
"cpf": "888.888.888-88",
"nome": "SICRANO DE TAL",
"quantidade_itens": 10,
"valor_total": 150.99,
"detalhes": "O cliente adquiriu vários produtos nessa visita."
}
```
+ Listando todos os documentos do índice ```detalhes-vendas```
```bash
GET detalhes-vendas/_search
```
+ Consultando um CPF no índice ```detalhes-vendas```
```bash
GET detalhes-vendas/_search
{
"query": {
"match": {
"cpf": "888.888.888-88"
}
}
}
```
# Referências
REST APIs **Elasticsearch Guide.** Disponível em: . Acesso em: 10 set. 2024.
Elasticsearch Docker Official Image **https://hub.docker.com** Disponível em: . Acesso em: 10 set. 2024.