### Installer Elasticsearch

> docker network create elastic  
docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.4.2  
docker run --name es01 --net elastic -p 9200:9200 -p 9300:9300 -it docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.4.2

Tester la configuration :
 - Vérifier que l'instance est up depuis le navigateur ou via curl ou postman : http://127.0.0.1:9200. La réponse doit ressemble à cela : 

>{  
>    "name" : "elasticsearch-fd9946598-4lnrm",  
>    "cluster_name" : "docker-| ",  
>    "cluster_uuid" : "5lqmnamcTeqrRj4AFi9_8g",  
>    "version" : {  
>        "number" : "7.15.2",  
>        "build_flavor" : "default",  
>        "build_type" : "docker",  
>        "build_hash" :"93d5a7f6192e8a1a12e154a2b81bf6fa7309da0c",  
>        "build_date" : "2021-11-04T14:04:42.515624022Z",  
>        "build_snapshot" : false,  
>        "lucene_version" : "8.9.0",  
>        "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",  
>        "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"  
>},  
>"tagline" : "You Know, for Search"

### Installer Kibana
> docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:8.4.2  
docker run --name kib-01 --net elastic -p 5601:5601 docker.elastic.co/kibana/kibana:8.4.2

<strong>Note<strong>:  Moyen pour intéragir avec Elastic ( Add,Update,Read,…)

* API elasticsearch (Python, Java, etc.)
* Avec les beats (metricbeat, filebeat, etc.)
* Sur l'écran Kibana en utilisant dev tools ou l’option "Upload * Data” en chargeant directement depuis un fichier

### Partie 1 : Elasticsearch
#### 1. Ajouter le nom d'une personne qui s'appelle Brayan dans l'index customer 1
Réponse attendu :
> POST /customer/_doc/1  
{  
    "name": "Brayan"  
}

#### 2. Ajouter l'age de 23 pour Brayan
#### 3. Ajouter 5000 dans la balance de Brayan
#### 4. Supprimer Brayan :)

Note : Pour ajouter plusieurs documents en même temps, nous allons utiliser la requête _bulk
#### 4.  Ajouter le tableau suivant :
 ![Q2](/images/tableau.png)

#### 5. Trouver le client le plus jeune
#### 6. Trouver la balance la plus élevé

### Partie 2 : Agrégation de données et visualisation dans Kibana

Grâce aux visualisation, répondez aux questions suivants :

* Le nombre total de vol
* Le pourcentage de vol en retard
* Le billet moyen le plus cher
* Le jour où il y a eu le plus de vol
* Le nombre de vol retardé avec un retard supérieur à 360 minutes

### Partie 3 : API Elasticsearch