📄️ Elasticsearch, Kibana et Neo4j
Construire un moteur de recherche et de recommandation avec Elasticsearch 9, Kibana, OpenSearch et Neo4j 5 sur 200 000 articles réels, dans un kit Docker testé : zéro installation, zéro dépannage. Durée : 10h, examen de 40 questions et attestation.
📄️ 1. Pourquoi et installer le kit
Comprendre les limites d'un LIKE SQL, l'idée d'un index inversé et l'intérêt d'un graphe, puis installer le kit Docker Veille pour Elasticsearch 9, Kibana et Neo4j 5 en trois commandes.
📄️ 2. Cluster, index, shard
Comprendre cluster, nœud, index, shard, réplique et document dans Elasticsearch 9, lire _cluster/health et _cat/indices, et créer son premier index avec settings et mappings.
📄️ 3. CRUD et import _bulk
CRUD Elasticsearch 9 étape par étape, versions optimistes _seq_no et _primary_term, format NDJSON de _bulk, et import guidé de 200 853 articles News avec le kit Veille.
📄️ 4. Mapping et analyseurs
Module 4 du cours Elasticsearch 9 : mapping dynamique et explicite, text vs keyword, analyseur titre_en, _analyze, multi-champs, index false et réindexation avec _reindex.
📄️ 5. Rechercher (Query DSL)
Module 5 du cours Elasticsearch 9 : match, multi_match, term, range, bool, contexte filtre, score BM25, explain, highlight, from/size et search_after.
📄️ 6. Agrégations
Module 6 du cours Elasticsearch 9 : terms, date_histogram, cardinality, stats, top_hits, sous-agrégations, composite et lecture des réponses agrégées.
📄️ 7. Kibana et tableaux de bord
Module 7 du cours Elasticsearch 9 : créer la vue de données news dans Kibana en français, Discover, KQL, Lens et le tableau de bord Veille prêt à partager.
📄️ 8. Autocomplétion, fuzzy et ES|QL
Module 8 du cours Elasticsearch 9 : completion suggester, fuzziness AUTO, phrase suggester, ES|QL dans Dev Tools, alias d'index, réindexation sans interruption et aperçu ILM.
📄️ 9. OpenSearch et migration
Module 9 du cours 42 : histoire du fork OpenSearch, licences Elastic vs Apache 2.0, plugins SQL/PPL/k-NN, Dashboards, migration et choix pour Veille.
📄️ 10. Neo4j : premiers pas
Module 10 du cours 42 : modèle à propriétés, Neo4j 5.26 Browser, MATCH, MERGE, CREATE, contraintes et mini-graphe de l'équipe Veille commenté ligne par ligne.
📄️ 11. Modéliser et charger
Module 11 du cours 42 : passer de news.csv au graphe Veille (200 853 articles, 41 catégories, 23 082 auteurs) avec contraintes, index et LOAD CSV par lots.
📄️ 12. Cypher avancé
Module 12 du cours 42 : chemins de longueur variable, shortestPath, WITH, UNWIND, CASE, PROFILE et recommandation par voisinage sur le graphe News de Veille.
📄️ 13. Python : ES et Neo4j
Utiliser les clients Python officiels elasticsearch 9 et neo4j 5 pour lire, indexer, chercher et parcourir le graphe Veille depuis un unique conteneur, sans rien installer localement.
📄️ 14. Sécurité et exploitation
Rôles et utilisateurs Elasticsearch, clés d'API, snapshots dans un dépôt fs, sauvegarde Neo4j, surveillance quotidienne du cluster Veille avec Kibana.
📄️ 15. Diagnostiquer 12 pannes
Reproduire volontairement et réparer les 12 pannes récurrentes d'Elasticsearch, Kibana et Neo4j du kit Veille : ports, OOM, watermark, mapping, APOC.
📄️ 16. Projet Veille
Module 16 du cours Elasticsearch, Kibana et Neo4j : projet final de bout en bout, mapping justifié, requêtes personas, tableau de bord Kibana, graphe News et recommandation Python.
📄️ 17. Récapitulation et examen
Synthèse du cours Elasticsearch, Kibana et Neo4j : mapping, Query DSL, agrégations, Kibana, OpenSearch, Cypher, Python, sécurité, diagnostic, projet Veille ; puis l'examen final de 40 questions.