第14回Elasticsearch勉強会の資料を読んだメモ

Elasticsearch勉強会(Elastic Tokyo User Group)の資料を第1回から順番に資料を読んでいく。今回は2016年1月7日に開催された第14回の資料を読む。

ココが辛いよelasticsearch

Elasticsearch勉強会 from takahito takabayashi

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機械学習を利用したちょっとリッチな検索 from nobu_k

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テーマ 検索対象の情報を機械学習によって増やす・検索エンジンの集計機能を活かして検索をリッチにする。  検索エンジンはそのままでOK！ –  検索エンジンの外側で機械学習を適⽤し、結果を利用する。つまりデータをElasticsearchに入れる前に機械学習を適用し、データをリッチにする。
機械学習とは何か、使うための必要な5ステップなどわかりやすい説明
実際に機械学習を Elasticsearchと連携するには
- 選択肢1: オフラインで RやPythonなど好きなものを使って機械学習を適⽤してから情報が増えたデータをElasticsearchに投⼊
- 選択肢2: ﬂuentdのexec ﬁlterからオンライン機械学習向け分散処理フレームワーク — Jubatusを叩いてオンラインで適⽤する
- 選択肢3: PFNが公開するOSSを利用する(Chainerもサポート、OSSの名前なんていうなんだろう)

Elasticsearch 20150107 from ShingoOKAWA

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fluent-plugin-beats at Elasticsearch meetup #14 from N Masahiro

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ﬂuent-plugin-beats Input plugin for Elastic Beats
firebeatは(Beatsの一つ)は遅いから代わりにﬂuent-agent-hydraを使うといい
ﬂuent-plugin-beatsの利点はなんなんだろう…beatsかませなくてもfluentdからそのままelasticsearchにログ渡せばいいのでは.と思ってしまった

Elasticsearchインデクシングのパフォーマンスを測ってみた from Ryoji Kurosawa

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