分布式追踪到底是什么以及如何使用Map的整个架构？

　　分布式追踪到底是什么以及如何使用Map的整个架构？

　　在 Kibana 中，有一个可观察的应用程序，称为 APM，即应用程序性能监控。它建立在 Elastic Stack 之上。它可以让我轻松定位和调整应用程序的性能。在这个文章中，我将介绍什么是分布式追踪，以及如何使用Service Map来快速展示你系统的整个架构。

　　原文链接：...67839

　　Eland 是一个全新的 Python 包，它在 Elasticsearch 和数据科学生态系统之间架起了一座桥梁。 Elasticsearch 是一个功能丰富的开源搜索引擎，它建立在 Apache Lucene 之上，Apache Lucene 是市场上最重要的全文搜索引擎之一。 Elasticsearch 以其广泛而通用的 REST API 经验而闻名，包括用于全文搜索、排序和聚合任务的高效包装器，可以更轻松地在现有后端中实现此类功能，而无需进行复杂的重新设计。自 2010 年推出以来，Elasticsearch 在软件工程领域获得了广泛关注。到 2016 年，根据 DBMS 的 DB-engines 数据库，它成为最受欢迎的企业搜索引擎软件堆栈，超过了行业标准 Apache Solr（也建立在 Lucene 上）。

　　Elasticsearch 如此受欢迎的原因之一是它生成的生态系统。世界各地的工程师开发了开源 Elasticsearch 集成和扩展，其中许多项目被 Elastic（Elasticsearch 项目背后的公司）吸收作为其堆栈的一部分。其中一些项目是 Logstash（数据处理管道，通常用于解析基于文本的文件）和 Kibana（建立在 Elasticsearch 之上的可视化层）导致了广泛采用的 ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）堆栈。 Elastic Stack 因其在新兴和集成技术领域（例如 DevOps、站点可靠性工程和近期数据分析）中的出色表现而被广泛使用。

　　数据科学

　　如果您是阅读本文的数据科学家，并将 Elasticsearch 作为您雇主技术堆栈的一部分，您在尝试使用 Elasticsearch 提供的所有功能进行数据分析甚至是简单的机器学习任务时可能会遇到一些问题。

　　数据科学家通常不习惯使用 NoSQL 数据库引擎来执行常见任务，甚至不习惯依赖复杂的 REST API 进行分析。例如，使用 Elasticsearch 的低级 Python 客户端处理大量数据并不是那么直观，而且对于 SWE 以外领域的人来说，学习曲线有点陡峭。

　　尽管 Elastic 为增强 Elastic Stack 的分析和数据科学用例做出了巨大努力，但它仍然缺乏与现有数据科学生态系统（pandas、numpy、scikit-learn、PyTorch 和其他流行库）的兼容性、简单的界面。

　　2017 年，Elastic 迈出了数据科学领域的第一步。针对机器学习和预测技术在软件行业的日益普及，它发布了第一个支持 ML for Elastic Stack 的 X-pack（扩展包），在其能力中增加了异常检测和其他无监督 ML 任务。不久之后，回归和分类模型也被添加到 Elastic Stack 中可用的 ML 任务集中。

　　原文链接：... 45670

　　《Elastic Stack 实战手册》的创作和发布源于阿里云与 Elastic-Elasticsearch 百人联合发起的一次大型合作活动。本次活动汇聚了 Elasticsearch 技术圈内数百名开发者共同创作，旨在汇聚圈内优秀创作者的实践经验和创造能力，输出一本可为开发者提供实用参考的书籍指南，促进应用开发的技术。本次发布的版本为本书第一期，由40位优秀开发者共同打造，涵盖了Elastic Stack开发者所需的大部分必要基础知识和场景应用参考。本书将继续对章节内容进行补充和完善，并随着Elastic Stack的版本升级不断迭代更新。

　　这里也呼吁各位开发者把自己的技术积累写成文章，加入创作者群，一起学习交流。这将不仅仅是一些人的书，而是所有 Elastic Stack 开发作者的实用指南。

　　欢迎您留言，我们会在以后尽最大努力完善本书！可以到地址下载：... ybook

　　一、职位描述

　　1、负责字节跳动飞书搜索平台的搜索研发，推动技术升级优化；

　　2、能深入了解搜索领域的业务场景和业务痛点，能设计好的索引结构，熟悉检索和排序的主要策略，能构建高可靠、高性能、高可扩展性。分布式检索系统；

　　3、可以深入了解搜索的各种衡量指标，构建指标体系来衡量搜索的方方面面；

　　4、可以深入了解后端服务相关的中间件，微服务的设计，后端服务的容灾；

　　二、职位要求

　　1、良好的设计和编码品味，爱写代码可以产出高质量的设计和代码；

　　2、非常注重稳定性和性能；

　　3、熟悉Linux操作系统，有很强的排查和解决问题的能力（troubleshooting）；

　　4、 熟悉Lucene、ES、Solr等原理及相关技术，对索引、分词、排序等相关技术有深刻理解；

　　5、有主流大型搜索引擎架构和稳定性经验者优先加分；

　　6、了解分布式，有高并发场景/项目优化经验者优先。

　　三、福利待遇：

　　各行各业招贤纳士，期待英才加入

　　四、简历投递

　　发送简历至：lihaifeng.0314

　　五、工作地址：北京、深圳均可

　　六、其他

　　没有搜索经验，但有高并发后端工程经验也特别受欢迎