Einführung in die Interviewfragen und -antworten von Elasticsearch
Elasticsearch ist eine 2010 von Shay Banon entwickelte Suchmaschine, die auf dem Apache Lucene-Projekt basiert, plattformübergreifend ist und in Java Programming Language mit Apache License 2.0 geschrieben wurde. Diese Suchmaschine ist sehr beliebt und ähnelt der von Apache Solr, einer ebenfalls auf Lucene basierenden Suchmaschine.
Vorbereitung auf ein Vorstellungsgespräch in Elasticsearch. Ich bin mir sicher, dass Sie die häufigsten Fragen und Antworten zu Elasticsearch-Vorstellungsgesprächen für 2019 kennenlernen möchten, die Ihnen dabei helfen, das Interview mit Leichtigkeit zu knacken. Nachstehend finden Sie eine Liste der 5 wichtigsten Fragen und Antworten zu Elasticsearch-Vorstellungsgesprächen, die Sie zu Hilfe nehmen können.
Nachstehend finden Sie eine Liste der Fragen, die im Vorstellungsgespräch bei Elasticsearch 2019 am häufigsten gestellt werden:
1. Was ist Elasticsearch?
Antworten:
Elasticsearch ist eine auf Apache Lucene basierende Suchmaschine, die Volltextsuchmaschinen mit schemafreien JSON-Objekten und einer HTTP-Weboberfläche unterstützt. Dies ist ein kostenloses Open-Source-Projekt, das in Java entwickelt und unter Apache-Lizenzbedingungen lizenziert wurde. Die Schlüsselkomponenten von Elasticsearch sind Node, Cluster, Index, Type, Document, Shard und Replicas. Die elastische Suche bietet die Möglichkeit, große Datenmengen schnell und präzise zu durchsuchen.
Mit Elasticsearch können verschiedene Arten von Dokumenten durchsucht werden, die eine skalierbare Suche, Mandantenfähigkeit und Echtzeitsuche ermöglichen. Elasticsearch ist auch in Amazon Cloud als Amazon Web Services Elasticsearch Cloud verfügbar. Elasticsearch ist eine verteilte, REST-fähige Suchanalyse-Engine, mit deren Hilfe zahlreiche Anwendungsfälle für die geschäftlichen Anforderungen in Big Data- oder Data Science-Umgebungen gelöst werden können.
2. Was ist ein Index und ein invertierter Index in Elasticsearch?
Antworten:
Elasticsearch hat ein Konzept namens index, das dem einer Tabelle in einer relationalen Datenbankstruktur ähnelt. Ein Index verfügt über Zuordnungen, die mehrere Typen definieren. Ein Index ordnet einen oder mehrere Shards zu und kann null oder mehrere Replikat-Shards enthalten. Hier ist Shard ein Index, der in mehrere Elemente aufgeteilt ist. Elasticsearch verfügt über ein Replikat für jeden Index. Der Hauptgrund für die schnelle Suche in der elastischen Suche ist, dass der Index durchsucht wird, anstatt dass der Inhalt so schnell ist.
Der invertierte Index ist ein Index, der verwendet wird, um sehr schnelle Volltextsuchen durchzuführen, was eine Schlüsselkomponente darstellt. Dies wird verwendet, um eine Liste aller eindeutigen Wörter zu suchen und zu erstellen, die in allen Dokumenten gesucht wurden. Um den invertierten Index zu erstellen, sollte zunächst das Feld jedes Dokuments in separate Elemente aufgeteilt werden. In einem invertierten Index können zum Speichern einer Zuordnung von Inhalten Wörter oder Zahlen in einer Datenbank zu ihrem Dateispeicherort verwendet werden. Der invertierte Index ist eine Schlüsselkomponente und Struktur der elastischen Suche, um eine sehr schnelle Volltextsuche zu ermöglichen.
3. Was ist ein Dokument in Elasticsearch?
Antworten:
Ein Dokument in der elastischen Suche ist ein Objekt der obersten Ebene oder eine Stammkomponente, das in ein JSON-Objekt serialisiert und in der elastischen Suche unter einer eindeutigen ID gespeichert wird. Die Entitäten oder Objekte in den meisten Anwendungen können mit Schlüsseln und Werten zu JSON serialisiert werden, wobei der Schlüssel die Eigenschaft oder der Name des Felds ist und der Wert die für diesen Schlüssel vorhandenen Daten, wie z. B. String oder Number oder Boolean usw., sind.
Dokumente in der elastischen Suche werden indiziert und gespeichert und können über den Index durchsucht werden. In den Schlüssel-Wert-Paaren können die Indizes mit automatisch generierten ID-Werten generiert werden. Inelastische Suche, Dokument und Objekt sind oft austauschbare Wörter. Mapping ist der Prozess zum Definieren eines Dokuments und der darin enthaltenen Felder, die gespeichert und indiziert werden. In einem Dokument hat jeder Index einen Zuordnungstyp, der definiert, wie die Zuordnung erfolgen kann, und ein Dokument wird indiziert. Jeder Zuordnungstyp verfügt über Metafelder und Felder, in denen Metafelder zum Anpassen der Metadaten des Dokuments verwendet werden können. Jedes Feld hat Datentypen wie Boolean, Double, Long, Date oder Text usw.
4. Was ist ein Knoten in Elasticsearch?
Antworten:
Ein Knoten ist eine wichtige Komponente in einer Elasticsearch, die benötigt wird, bevor eine Instanz von Elasticsearch gestartet wird. Eine Gruppe von Knoten wird als Cluster bezeichnet. Wenn ein einzelner Knoten von Elasticsearch ausgeführt wird, wird er als Cluster eines Knotens bezeichnet. In der Vernetzung wird die Transportschicht verwendet, um die Kommunikation zwischen Knoten eines Clusters herzustellen. Jeder in einem Cluster vorhandene Knoten kann Client-Anforderungen an einander senden und die Kommunikation untereinander herstellen.
Es gibt verschiedene Arten von Knoten, z. B. Masterknoten, Datenknoten, Aufnahmeknoten und Stammknoten. Ein Master-Knoten ist ein Knoten, der den gesamten Cluster steuert. Ein Datenknoten ist ein Knoten, der Daten enthält und logische Operationen an den Daten ausführt. Ein Aufnahmeknoten ist ein Knoten, der zum Aufnehmen einer Pipeline verwendet werden kann, dh einer Reihe von Prozessoren für ein Dokument, um einige Transformationen durchzuführen, bevor das Dokument indiziert wird. Ein Stammknoten ist ein Knoten, der eine gewisse Koordination ausführt, um eine Verbindung zu mehreren Clustern über alle verbundenen Cluster hinweg herzustellen und einige logische Operationen oder Suchvorgänge auszuführen. Standardmäßig ist ein Knoten immer ein Masterknoten und ein Datenknoten. Abhängig von den großen Anforderungen sollten jedoch Knotenkonfigurationen durchgeführt werden.
5. Was ist das Schema in Elasticsearch?
Antworten:
Ein Schema ist eine Struktur, die mehrere Felder beschreibt und eine detaillierte Übersicht über das Dokument und seinen Typ sowie die Art und Weise der Behandlung der Felder im Dokument bietet. Das Schema wird für das Mapping in Elasticsearch verwendet, das die Felder in JSON-Dokumenten mit ihren Datentypen beschreibt. Dieser Prozess wird in Elasticsearch als Schema-Mapping bezeichnet. Ein Elasticsearch-Server enthält normalerweise keinen oder mehrere Indizes. Ein Index enthält mehrere Typen, die mehrere Dokumente enthalten. Das andere Merkmal der elastischen Suche besteht darin, dass sie auch schemenlos sein kann, indem die Dokumente indexiert werden, ohne dass das Schema eindeutig angegeben wird.
Wenn eine Zuordnung in der elastischen Suche nicht explizit angegeben ist, wird beim Erkennen von Feldern während des Indizierungsprozesses automatisch eine Standardzuordnung generiert. Dies ist der Prozess der dynamischen Mapping-Generierung. Das Mapping wird in Form von JSON in elastischer Suche durchgeführt und dies wird das hierarchisch strukturierte Format sein. Jede Ebene in der Hierarchie verfügt über eine Eigenschaftskonfiguration, damit sie je nach Anforderung flexibel funktioniert. Dies bedeutet, dass für jede Ebene und ihre untergeordneten Ebenen für jede Eigenschaft die letzte Ebene festgelegt wird.
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Dies war ein Leitfaden für die Fragen und Antworten zu List Of Elasticsearch-Vorstellungsgesprächen, damit der Kandidat diese Fragen zu Elasticsearch-Vorstellungsgesprächen problemlos durchgreifen kann. Sie können sich auch die folgenden Artikel ansehen, um mehr zu erfahren -
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