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Elasticsearch en action et sous pression collective

Elasticsearch en action et sous pression collective

Nous allons commencer par une présentation rapide d'Elasticsearch au travers du projet, de son architecture, de ses potentiels concurrents et de ce qui le différencie des autres.

Puis nous allons voir le coté plus pragmatique de la chose, en voyant comment l'intégrer avec Java, quels sont les APIs ? Comment définir des sources de données ?

Enfin finir par une petite mise en application, en créant un cluster Elasticsearch entre nous et voir comment il supporte la pression d'utilisateurs toujours plus exigeants.

Olivier Girardot

June 14, 2013
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Transcript

  1. Me • Dev Java, Python • Finance, Santé • Fondateur

    • APPARTINFO • Lateral Thoughts (LT)
  2. ElasticSearch • Moteur de Recherche • en Java, basé sur

    Lucène • Conçu pour «Scaler» : • Sharding => Silo de données • Replication • Tolérance aux erreurs
  3. Histoire • Créé par Shay Bannon • 1ère version en

    2010 • Lessons learned from «Compass» • Ré-écriture complète orientée «distribuée» http://www.kimchy.org/the_birth_of_compass/
  4. Société • Créé en 2012 • $ 10 Millions -

    Series A en Novembre 2012 • $ 24 Millions - Series B trois mois plus tard...
  5. API • APIs : • HTTP/JSon • Java • Reminder

    - Exemple «select *» pour Solr : • «/select?qt=standard&fl=*%2Cscore&version=2.2&wt=json&rows=20&indent=on&q=*:*&start=0 • ....
  6. Twitter River curl -XPUT http://localhost:9200/_river/justin_i_love_you/_meta -d ' { "type" :

    "twitter", "twitter" : { "user" : "xxxxxxxxx", "password" : "xxxxxxxxxxx", "type" : "filter", "filter":{ "tracks": [ "justin" ] } } } '
  7. Hands-On • But : • On va indexer des données

    et chercher en même temps; • Stresssssss test HTTP : • Apache Bench • Gatling • vos petites mains !!