2025年12月20日，我参加了Elasticsearch认证工程师考试。在等待了十余天后，于2026年1月2日收到了结果邮件：“You passed！”我对ES的探索始于数年前的工作实践，加上对搜索技术感兴趣，让我萌生了系统性学习并拿下这门认证的念头。在2025年，这份念想终于被我付诸实践。值得一提的是，得益于AI工具的全面普及，整个备考过程中，它们的辅助作用不可小觑，大大提升了学习效率。然而，这也带来了一个疑问：在一个AI能力日益强大的时代，我们对“掌握技术”的传统定义，是否还在被悄然解构？ 这个问题在短时间内难以给出定论。但此刻，我仍选择将这段备考旅程记录下来，希望能为同样对Elasticsearch认证感兴趣的朋友们有所参考。

文章总结：
![image-2.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1073583/1dd08ed9cb2beeffad941b89e6f898f3.png)

# 备考阶段
先需要看了一遍 es 官方资料，比如确定考试版本（此刻是 8.15）、考纲、考试流程等等，然后就正式的开始复习了。

## 资料搜集
网上可以搜到很多经验文章，基本上所有都提到官方文档的重要性，要熟悉它们。我考试的时候，需要从 es 主页进入到指定版本的文档（这个过程花了我好几分钟）。我找到的文章中，这些有真题的回忆：
1. https://cloud.tencent.com/developer/article/1531100
2. https://juejin.cn/post/7347617413972688936
3. https://cloud.tencent.com/developer/article/1631790
4. https://www.cuiliangblog.cn/detail/article/46

这篇文章[My Journey to Becoming an Elastic Certified Engineer](https://medium.com/life-at-apollo-division/my-journey-to-becoming-an-elastic-certified-engineer-c6b8f29f33fd)提到了两个专门针对考试的课程。

## 视频课程
下面的课程中，第 2、3 个都是 [My Journey to Becoming an Elastic Certified Engineer](https://medium.com/life-at-apollo-division/my-journey-to-becoming-an-elastic-certified-engineer-c6b8f29f33fd) 中提到的。看课程的过程让我熟悉了 es 和考试套路。
1. 极客时间阮一鸣老师的 [es 课程](https://time.geekbang.org/course/intro/197)，虽然这门课不是专门面向考试的，但考点基本都覆盖到了
2. [A Cloud Guru's Elastic Certified Engineer Exam Preparation Course](https://www.pluralsight.com/courses/a-cloud-gurus-elastic-certified-engineer-exam-preparation-course)。这门课的 es 版本是 7.x，课程制作很精良，有在线实验环境，最终还有一个模拟考试。费用是 35 USD/月。我 3 月份时订阅了一个月，后面 12 月份又订阅了一个月。
3. [Elastic Certified Engineer Exam V8.1](https://www.udemy.com/course/elastic-certified-engineer-exam/)。这门课费用是 10 USD 左右，考点也都覆盖到了，不过没有在线实验和考试环境。另外老师的印度口音，对我们也有一点点挑战。

## 文档阅读
看完视频课程，我就有种冲动直接去考试了，可是想到我并不能通过看文档独立完成在线实验，对文档结构也不熟悉，还是决定完整的过一遍文档。看文档最大问题是枯燥，纯看一篇文档很难有感觉。但要做实验的话，文档中也只有一些片段，缺少前置条件。这个时候用 AI 就特别方便，我设置了一个 es 老师的角色，给我讲解文档，以及设计实验步骤，准备实验数据，大幅提高了效率。不过，后面的集群配置、安全设置等章节，由于环境更加复杂了，就只是过了一遍文档。
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1073583/7752300ea5368cca5f6ba8a62bc5e95e.png)

## 再回顾课程
即使有 AI 帮助，看文档仍然花了很长时间，且看完之后我也不确定我是否会运用它。所以我又订阅了一个月的 A Cloud Guru 的那门 ES 课程，这一次实验和考试，仅使用文档来做题，做到了会用文档。

## 再回顾考试经验
考前找其他人的经验文章，复习他们回忆的真题涉及到的考点，也是再一次强化，比如再回顾了 painless 的基本用法。

# 题目回忆

考试的题目一共有十个（顺序不是这样）
1. reindex + ingest pipeline，用到了 enrich processor（这道题目第一次做花了 30 分钟，检查时发现错误，修正又花了 20 分钟，将近 1/3 的考试时间花在上面）
   1. 增加的目标字段是在根级别的，而 enrich processor 默认会增加一层，所以我还用了 set 和 remove processor 级联使用
   2. 同时一定要忽略错误的选项，我加上了 if 和 ignore_failure，其中 if 是判断某些字段是否存在（就是检查时发现的问题，第一遍做没有处理这一条，让 reindex 后的数据不全）
2. 还考了一道 reindex，但不难，只需要设置目标 index 的 mapping
3. ccr。考试中，集群都已经配置好了，只需要添加 ccr 策略，而不需要 ssh 登录到服务器。
4. snapshot，创建 slm 并手动触发一次
   1. repo 使用 fs 类型，且目录也创建好了，同样不需要 ssh 登录到服务器。
5. search data：用到基本的 sort、pagination
6. 创建 datastream，同时要指定一些字段的类型
7. 聚合考了两道题
   1. runtime + aggs，runtime 涉及很基础的 painless 脚本
   2. bucket aggs -> metric aggs，但是没有考 pipeline
8. 题目叫 boolean search，有两点要求：1) 某个字段需要包含两个单词中任意一个；2) 另一个 term 字段如果是某个值，提高它的分数。
   1. 我的做法：整体是 boolean search，第一个要求用 filter 满足，第二个要求用 should 满足，同时设置 should 的最小命中数为 0，即第二个条件不影响 hit 结果。
9. multi_match，在多个字段中去匹配一个 phrase，任意字段命中即可

整体来说，考试题目不算很难，都是各个知识点中很基础的内容。只要确定要用什么方法，然后找到该方法的文档，差不多就完成 80% 了，因为文档中的例子稍微改改就可以用。回顾复习的过程，阅读文档虽然道阻且长，但还是有必要的。比如 enrich 这个知识点，似乎在 guru 课程，以及别人的考试经验中都没有提到。若不是看文档时覆盖了它，考试的时候绝不可能找到文档、现场阅读理解并完成题目的。

## 结语
通过了这个考试，我感觉我是不是也可以针对 ece 认证考试，做一系列视频：）最后发一下证书，也祝大家考试顺利！
![image-1.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-1073583/0999b91472fc2a5031f84042fc08daf9.png)

2025年12月20日，我参加了Elasticsearch认证工程师考试。在等待了十余天后，于2026年1月2日收到了结果邮件：“You passed！”我对ES的探索始于数年前的工作实践，加上对搜索技术感兴趣，让我萌生了系统性学习并拿下这门认证的念头。在2025年，这份念想终于被我付诸实践。值得一提的是，得益于AI工具的全面普及，整个备考过程中，它们的辅助作用不可小觑，大大提升了学习效率。然而，这也带来了一个疑问：在一个AI能力日益强大的时代，我们对“掌握技术”的传统定义，是否还在被悄然解构？ 这个问题在短时间内难以给出定论。但此刻，我仍选择将这段备考旅程记录下来，希望能为同样对Elasticsearch认证感兴趣的朋友们有所参考。

Elastic认证工程师考试经验分享（2025）

介绍Elastic认证工程师考试经验，包括备考过程和真题回忆。

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Elasticsearch认证工程师考试经验分享：2025年通过ES8.15认证，详细备考攻略包含官方文档学习、A Cloud Guru课程、真题解析及AI辅助学习技巧。重点考点包括reindex、ingest pipeline、CCR、snapshot、search查询等，提供实用备考资源链接和考试策略建议。

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