51 najważniejszych pytań i odpowiedzi do wywiadu ElasticSearch (aktualizacja 2021)

51 top elasticsearch interview questions answers

Obszerna lista najpopularniejszych pytań i odpowiedzi do wywiadów ElasticSearch, które pomogą Ci przygotować się do nadchodzącej rozmowy kwalifikacyjnej:

Jeśli przygotowujesz się do rozmowy kwalifikacyjnej, oto 51 najczęściej zadawane pytania do wywiadu Elasticsearch i odpowiedzi w celach informacyjnych.

Postaraliśmy się zebrać wszystkie możliwe pytania, które możesz napotkać podczas rozmowy technicznej, aby sprawdzić swoje kompetencje w Elasticsearch.

Czego się nauczysz:

• Przegląd ElasticSearch
• Lista najczęściej zadawanych pytań podczas rozmowy kwalifikacyjnej ElasticSearch
• Wniosek
  • rekomendowane lektury

Przegląd ElasticSearch

Elasticsearch to open-source, RESTful, skalowalny, oparty na bibliotece Apache Lucene, wyszukiwarka dokumentów. Przechowuje pobieranie i zarządzanie danymi tekstowymi, liczbowymi, geoprzestrzennymi, ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi w postaci dokumentów JSON za pomocą interfejsu API CRUD REST lub narzędzi przetwarzania, takich jak Logstash.

Możesz użyć Kibana, narzędzia do wizualizacji typu open source, z Elasticsearch do wizualizacji danych i tworzenia interaktywnych pulpitów nawigacyjnych do analizy.

Elasticsearch, wyszukiwarka Apache Lucene to dokument JSON, który jest indeksowany w celu szybszego wyszukiwania. Dzięki indeksowaniu użytkownik może wyszukiwać tekst z dokumentów JSON w ciągu 10 sekund.

Lista najczęściej zadawanych pytań podczas rozmowy kwalifikacyjnej ElasticSearch

P # 1) Wyjaśnij w skrócie o Elasticsearch?

Odpowiedź: Wyszukiwarka Elasticsearch Apache Lucene to baza danych przechowująca i zarządzająca danymi zorientowanymi na dokumenty i częściowo ustrukturyzowanymi. Zapewnia wyszukiwanie i analizę w czasie rzeczywistym ustrukturyzowanego lub nieustrukturyzowanego tekstu, danych liczbowych lub danych geoprzestrzennych.

Pytanie 2) Czy możesz określić stabilną wersję Elasticsearch, która jest obecnie dostępna do pobrania?

Odpowiedź: Najnowsza stabilna wersja Elasticsearch to 7.5.0.

jaki jest najlepszy konwerter wideo

Pytanie 3) Jakie oprogramowanie jest wymagane jako warunek wstępny, aby zainstalować Elasticsearch?

Odpowiedź: Najnowsza wersja JDK 8 lub Java 1.8.0 jest zalecana jako oprogramowanie wymagane do uruchomienia Elasticsearch na Twoim urządzeniu.

Pytanie 4) Czy możesz podać szczegółowe procedury uruchamiania serwera Elasticsearch?

Odpowiedź: Serwer można uruchomić z wiersza poleceń.

Poniższe kroki wyjaśniają proces:

• Kliknij ikonę Start systemu Windows znajdującą się w lewej dolnej części ekranu pulpitu.
• Wpisz polecenie lub cmd w menu Start systemu Windows i naciśnij klawisz Enter, aby otworzyć wiersz polecenia.
• Zmień katalog na folder bin folderu Elasticsearch, który został utworzony po zainstalowaniu.
• Wpisz /Elasticsearch.bat i naciśnij klawisz Enter, aby uruchomić serwer Elasticsearch.

Spowoduje to uruchomienie Elasticsearch w wierszu polecenia w tle. Dalej otwórz przeglądarkę i wejdź http: // localhost: 9200 i naciśnij enter. Powinno to wyświetlić nazwę klastra Elasticsearch i inne wartości meta związane z jego bazą danych.

Q#5) Wymień 10 firm, które mają wyszukiwarkę Elasticsearch jako wyszukiwarkę i bazę danych dla ich aplikacji?

Odpowiedź:

Poniżej znajduje się lista firm, które używają Elasticsearch wraz z Logstash i Kibaną :

• Uber
• Instacart
• Luźny
• Shopify
• Przepełnienie stosu
• DigitalOcean
• Udemy
• 9GAG
• Wikipedia
• Netflix
• Accenture
• Fujitsu

Q #6) Proszę wyjaśnić klaster Elasticsearch?

Odpowiedź: Jest to grupa jednego lub więcej połączonych instancji węzłów odpowiedzialnych za dystrybucję zadań, wyszukiwanie i indeksowanie we wszystkich węzłach.

Węzeł i odłamki:

Q #7) Co to jest węzeł w Elasticsearch?

Odpowiedź: Węzeł jest instancją Elasticsearch. Różne typy węzłów to węzły danych, węzły główne, węzły klienta i węzły przetwarzania.

Są one wyjaśnione w następujący sposób:

• Węzły danych przechowuj dane i wykonuj operacje, takie jak CRUD (tworzenie / odczytywanie / aktualizowanie / usuwanie), wyszukiwanie i agregacje danych.
• Węzły główne pomoc w konfiguracji i zarządzaniu przy dodawaniu i usuwaniu węzłów w klastrze.
• Węzły klienckie wysyłaj żądania klastra do węzła głównego i żądania dotyczące danych do węzłów danych,
• Przetwarzaj węzły do wstępnego przetwarzania dokumentów przed indeksowaniem.

Q #8) Co to jest indeks w klastrze Elasticsearch?

Odpowiedź: Klaster Elasticsearch może zawierać wiele indeksów, które są bazą danych w porównaniu z relacyjną bazą danych. Indeksy te zawierają wiele typów (tabel). Typy (tabele) zawierają wiele dokumentów (rekordów / wierszy), a dokumenty te zawierają właściwości (kolumny).

Q #9) Co to jest typ w wyszukiwaniu elastycznym?

Odpowiedź: Wpisz, oto tabela w relacyjnej bazie danych. Te typy (tabele) zawierają wiele dokumentów (wierszy), a każdy dokument ma właściwości (kolumny).

(wizerunek źródło )

Q #10) Czy możesz zdefiniować mapowanie w Elasticsearch?

Odpowiedź: Mapowanie to zarys dokumentów przechowywanych w indeksie. Odwzorowanie definiuje sposób indeksowania dokumentu, indeksowanie i przechowywanie jego pól przez Lucene.

P # 11) Co to jest dokument w odniesieniu do Elasticsearch?

Odpowiedź: Dokument to dokument JSON przechowywany w Elasticsearch. Odpowiada wierszowi w tabeli relacyjnej bazy danych.

Q #12) Czy możesz wyjaśnić SHARDS w odniesieniu do Elasticsearch?

Odpowiedź: Gdy liczba dokumentów wzrośnie, pojemność dysku twardego i moc przetwarzania nie będą wystarczające, odpowiedzi na żądania klientów będą opóźnione. W takim przypadku proces dzielenia zindeksowanych danych na małe fragmenty nazywa się Shards, co usprawnia pobieranie wyników podczas wyszukiwania danych.

Q #13) Czy potrafisz zdefiniować REPLIKĘ i jakie są zalety tworzenia repliki?

Odpowiedź: Replika to dokładna kopia fragmentu, używana w celu zwiększenia przepustowości zapytań lub osiągnięcia wysokiej dostępności w warunkach ekstremalnego obciążenia. Te repliki pomagają efektywnie zarządzać żądaniami.

P # 14) Proszę wyjaśnić procedurę dodawania lub tworzenia indeksu w klastrze Elasticsearch?

Odpowiedź: Aby dodać nowy indeks, należy skorzystać z opcji API indeksu. Parametry wymagane do utworzenia indeksu to ustawienie konfiguracji indeksu, mapowanie pól w indeksie oraz aliasy indeksu

P # 15) Jaka jest składnia lub kod do usuwania indeksu w Elasticsearch?

Odpowiedź: Możesz usunąć istniejący indeks, używając następującej składni:

Do usunięcia / usunięcia wszystkich indeksów można użyć _all lub *

P # 16) Jaka jest składnia lub kod, aby wyświetlić wszystkie indeksy klastra w Elasticsearch?

Odpowiedź: Możesz pobrać listę indeksów obecnych w klastrze, używając następującej składni:

GET nazwa_indeksu, w powyższym przypadku nazwa_indeksu to .kibana

P # 17) Czy możesz mi podać składnię lub kod dodawania odwzorowania w indeksie?

Odpowiedź: Możesz dodać mapowanie w indeksie, używając następującej składni:

Q #18) Jaka jest składnia lub kod do pobierania dokumentu według identyfikatora w Elasticsearch?

Odpowiedź: GET API pobiera określony dokument JSON z indeksu.

Składnia:

Q #19) Proszę wyjaśnić trafność i punktację w Elasticsearch?

Odpowiedź: Kiedy szukasz w internecie informacji o Apple. Może wyświetlać wyniki wyszukiwania dotyczące owoców lub firmy o nazwie Apple. Możesz kupić owoce online, sprawdzić przepis na owoce lub korzyści zdrowotne wynikające z jedzenia owoców, jabłek.

Z drugiej strony możesz zajrzeć na Apple.com, aby znaleźć najnowszą gamę produktów oferowanych przez firmę, sprawdzić ceny akcji Apple Inc. oraz wyniki firmy na NASDAQ w ciągu ostatnich 6 miesięcy, 1 lub 5 lat.

Podobnie, gdy wyszukujemy dokument (rekord) z Elasticsearch, jesteś zainteresowany uzyskaniem odpowiednich informacji, których szukasz. Na podstawie trafności prawdopodobieństwo uzyskania odpowiednich informacji jest obliczane przez algorytm punktacji Lucene.

Technologia Lucene pomaga w wyszukiwaniu konkretnego rekordu, czyli dokumentu, który jest indeksowany na podstawie częstotliwości wyszukiwania wyszukiwanego terminu w dokumencie, częstotliwości jego pojawiania się w indeksie oraz zapytania zaprojektowanego przy użyciu różnych parametrów.

Q #20) Jakie są różne możliwe sposoby wyszukiwania w Elasticsearch?

Odpowiedź:

Poniżej wymieniono różne możliwe sposoby wyszukiwania w Elasticsearch:

• Stosowanie interfejsu API wyszukiwania w wielu typach i wielu indeksach : Search API, możemy przeszukiwać jednostkę w wielu typach i indeksach.
• Żądanie wyszukiwania przy użyciu jednolitego identyfikatora zasobu: Żądania możemy wyszukiwać za pomocą parametrów wraz z URI czyli Uniform Resource Identifier.
• Wyszukaj za pomocą zapytania DSL, tj. (Język specyficzny dla domeny) w treści: DSL, czyli język specyficzny dla domeny, jest używany do treści żądania JSON.

P # 21) Jakie są różne typy zapytań, które obsługuje Elasticsearch?

Odpowiedź: Zapytania dzielą się głównie na dwa typy: Zapytania pełnotekstowe lub dopasowane oraz zapytania oparte na terminach.

Zapytania tekstowe takie jak dopasowanie podstawowe, dopasowanie do frazy, dopasowanie wielokrotne, przedrostek do wyrażenia dopasowania, popularne hasła, ciąg zapytania, prosty ciąg zapytania.

Zapytania terminowe takie jak termin istnieje, typ, zestaw terminów, zakres, przedrostek, identyfikatory, symbol wieloznaczny, wyrażenie regularne i, rozmyty.

Q #22) Czy możesz porównać zapytania oparte na terminach i zapytania pełnotekstowe?

Odpowiedź: Zapytanie Elasticsearch w języku specyficznym dla domeny (DSL), znane jako Zapytania pełnotekstowe wykorzystuje treść żądania HTTP, ma tę zaletę, że jest przejrzysty i szczegółowy w swoim zamiarze, z czasem łatwiej jest dostrajać te zapytania.

Zapytania terminowe wykorzystaj odwrócony indeks, strukturę danych podobną do mapy skrótów, która pomaga zlokalizować tekst lub ciąg znaków z treści wiadomości e-mail, słów kluczowych, liczb lub dat itp., używanych w celach analitycznych.

Q #23) Proszę wyjaśnić działanie agregacji w Elasticsearch?

Odpowiedź: Agregacje pomagają w zbieraniu danych z zapytania używanego w wyszukiwaniu. Różne typy agregacji to Metryki, Średnia, Minimum, Maksimum, Suma i statystyki w oparciu o różne cele.

Q #24) Czy możesz mi powiedzieć o funkcjonalności przechowywania danych w Elasticsearch?

Odpowiedź: Elasticsearch to wyszukiwarka używana do przechowywania i wyszukiwania złożonych struktur danych indeksowanych i serializowanych jako dokument JSON.

Q #25) Co to jest analizator Elasticsearch?

Odpowiedź: Analizatory są używane do analizy tekstu, może to być analizator wbudowany lub analizator niestandardowy. Analizator składa się z zera lub większej liczby filtrów znaków, co najmniej jednego tokenu i zera lub większej liczby filtrów tokenów.

• Filtry znakowe dzielą strumień ciągów lub liczb na znaki, usuwając znaczniki HTML, wyszukując ciąg w poszukiwaniu klucza i zastępując je powiązaną wartością zdefiniowaną w filtrze mapowania znaków, a także zastępując znaki na podstawie określonego wzorca.
• Tokenizer dzieli strumień ciągu na znaki, Na przykład, tokenizer białych znaków przerywa strumień ciągu znaków, napotykając białe znaki między znakami.
• Filtry tokenów konwertują te tokeny na małe litery, usuwają z ciągów słowa stop, takie jak „a”, „an”, „the”. lub zamień znaki na równoważne synonimy zdefiniowane przez filtr.

Q #26) Czy możesz wymienić różne typy analizatorów w Elasticsearch?

Odpowiedź: Typy analizatora Elasticsearch są wbudowane i niestandardowe.

Wbudowane analizatory są dalej klasyfikowane, jak poniżej:

jak zaimplementować wykres w java

• Analizator standardowy: Ten typ analizatora został zaprojektowany ze standardowym tokenizerem, który dzieli strumień ciągu na tokeny w oparciu o skonfigurowaną maksymalną długość tokenu, filtr tokenów z małymi literami, który konwertuje token na małe litery i zatrzymuje filtr tokenów, który usuwa słowa stop, takie jak „a”, „an”, „the”.
• Prosty analizator: Ten typ analizatora dzieli strumień ciągu na token tekstu, gdy napotka liczby lub znaki specjalne. Prosty analizator konwertuje wszystkie tokeny tekstowe na małe litery.
• Analizator białych przestrzeni: Ten typ analizatora dzieli strumień ciągu na token tekstu, gdy napotka odstępy między tymi ciągami lub instrukcjami. Zachowuje wielkość liter tokenów, tak jak w strumieniu wejściowym.
• Zatrzymaj analizator: Ten typ analizatora jest podobny do prostego analizatora, ale oprócz tego usuwa słowa zatrzymane ze strumienia ciągu, takie jak „a”, „an”, „the”. Pełną listę słów pomijanych w języku angielskim można znaleźć pod adresem połączyć.
• Analizator słów kluczowych: Ten typ analizatora zwraca cały strumień ciągu jako pojedynczy token, tak jak był. Ten typ analizatora można przekształcić w analizator niestandardowy, dodając do niego filtry.
• Analizator wzorców: Ten typ analizatora dzieli strumień ciągu na tokeny na podstawie zdefiniowanego wyrażenia regularnego. To wyrażenie regularne działa na strumień ciągu, a nie na tokenach.
• Analizator języka: Ten typ analizatora służy do analizy określonych tekstów językowych. Istnieją wtyczki do obsługi analizatorów języka. Te wtyczki to Stempel, Ukrainian Analysis, Kuromoji dla języka japońskiego, Nori dla języka koreańskiego i wtyczki fonetyczne. Istnieją dodatkowe wtyczki dla języków indyjskich i innych języków, takich jak języki azjatyckie ( Przykład, Analizatory japońskie, wietnamskie, tybetańskie).

(wizerunek źródło )

• Analizator linii papilarnych: Analizator linii papilarnych konwertuje strumień ciągu na małe litery, usuwa rozszerzone znaki, sortuje i łączy w pojedynczy token.

Q #27) Jak można używać Elasticsearch Tokenizer?

Odpowiedź: Tokenizatory akceptują strumień ciągów, dzielą je na poszczególne tokeny i wyświetlają dane wyjściowe jako kolekcję / tablicę tych tokenów. Tokenizery są podzielone głównie na tokenizery zorientowane na słowa, częściowe słowa i tokenizatory tekstu strukturalnego.

Q #28) Jak działają filtry w Elasticsearch?

Odpowiedź: Filtry tokenów odbierają tokeny tekstowe z tokenizera i mogą nimi manipulować, aby porównać tokeny pod kątem warunków wyszukiwania. Te filtry porównują tokeny z przeszukiwanym strumieniem, dając w wyniku wartość logiczną, taką jak prawda lub fałsz.

Porównanie może dotyczyć tego, czy wartość wyszukiwanego warunku pasuje do przefiltrowanych tekstów tokena, OR nie pasuje, LUB pasuje do jednego z zwróconych przefiltrowanych tekstów tokena LUB nie pasuje do żadnego z określonych tokenów, LUB wartość tekstu tokena mieści się w podanym zakres LUB nie należy do podanego zakresu LUB teksty znaczników istnieją w warunku wyszukiwania lub nie istnieją w warunku wyszukiwania.

Q #29) Jak działa węzeł pozyskiwania w Elasticsearch?

Odpowiedź: Węzeł przetwarzania przetwarza dokumenty przed indeksowaniem, co odbywa się za pomocą szeregu procesorów, które kolejno modyfikują dokument, usuwając jedno lub więcej pól, a następnie inny procesor, który zmienia nazwę wartości pola. Pomaga to znormalizować dokument i przyspiesza indeksowanie, co skutkuje szybszymi wynikami wyszukiwania.

Q #30) Rozróżnić węzeł główny i kwalifikujący się węzeł główny w Elasticsearch?

Odpowiedź: Funkcjonalność węzła głównego polega na działaniach w obrębie klastra, takich jak tworzenie indeksów / indeksów, usuwanie indeksów / indeksów, monitorowanie lub utrzymywanie konta tych węzłów, które tworzą klaster. Te węzły również decydują o alokacji fragmentów do określonych węzłów, co skutkuje stabilną kondycją klastra Elasticsearch.

Zważywszy, że węzły nadające się do nadrzędnego to te węzły, które są wybierane na węzeł główny.

P # 31) Jakie są funkcje atrybutów, takich jak włączone, indeksowane i przechowywane w Elasticsearch?

Odpowiedź:

Włączony atrybut of Elasticsearch jest stosowane w przypadku, gdy musimy zachować i przechowywać określone pole z indeksowania. Odbywa się to za pomocą „Enabled”: false składnię do mapowania najwyższego poziomu, a także do pól obiektów.

Atrybut indeksu of Elasticsearch zdecyduje o trzech sposobach indeksowania strumienia ciągu.

• „Przeanalizowany” w którym ciąg zostanie przeanalizowany, zanim zostanie poddany indeksowaniu jako pole pełnotekstowe.
• „Not_analyzed” zindeksuj strumień ciągu, aby umożliwić jego przeszukiwanie, bez analizowania go.
• 'nie rób' - gdzie ciąg nie będzie w ogóle indeksowany i również nie będzie można go przeszukiwać.

Niezależnie od ustawienia atrybutu 'sklep' na false, Elasticsearch przechowuje oryginalny dokument na dysku, który wyszukuje tak szybko, jak to możliwe.

P # 32) W jaki sposób używany jest filtr znaków w Elasticsearch Analyzer?

Odpowiedź: Filtr znaków w analizatorze Elasticsearch nie jest obowiązkowy. Filtry te manipulują strumieniem wejściowym ciągu, zastępując token tekstu odpowiednią wartością zamapowaną na klucz.

Możemy użyć mapujących filtrów znaków, które używają parametrów jako mapowań i mappings_path. Mapowania to pliki, które zawierają tablicę kluczy i odpowiadające im wartości wymienione, podczas gdy ścieżka_mapowania to ścieżka zarejestrowana w katalogu konfiguracyjnym, który pokazuje obecny plik mapowań.

P # 33) Proszę wyjaśnić na temat NRT w odniesieniu do Elasticsearch?

Odpowiedź: Elasticsearch jest najszybszą możliwą platformą wyszukiwania, w której opóźnienie (opóźnienie) wynosi zaledwie jedną sekundę od momentu zaindeksowania dokumentu i momentu, w którym można go przeszukiwać, dlatego Elasticsearch jest platformą wyszukiwania w czasie zbliżonym do rzeczywistego (NRT).

Q # 34) Jakie są zalety REST API w odniesieniu do Elasticsearch?

Odpowiedź: REST API to komunikacja między systemami za pomocą protokołu przesyłania hipertekstu, który przesyła żądania danych w formacie XML i JSON.

Protokół REST jest bezstanowy i jest oddzielony od interfejsu użytkownika danymi serwera i pamięci masowej, co skutkuje zwiększoną przenośnością interfejsu użytkownika z dowolnym typem platformy. Poprawia również skalowalność, umożliwiając niezależne wdrażanie komponentów, dzięki czemu aplikacje stają się bardziej elastyczne do pracy.

REST API jest niezależne od platformy i języka, z wyjątkiem tego, że językiem używanym do wymiany danych będzie XML lub JSON.

Q # 35) Podczas instalacji Elasticsearch, proszę wyjaśnić różne pakiety i ich znaczenie?

Odpowiedź: Instalacja Elasticsearch obejmuje następujące pakiety:

• Platforma Linux i macOS wymaga do zainstalowania archiwów tar.gz.
• System operacyjny Windows wymaga zainstalowania archiwów .zip.
• Należy zainstalować pakiet Debian dla systemów Debian i Ubuntu.
• Red Hat, Centos, OpenSuSE, SLES wymaga zainstalowania pakietu rpm.
• 64-bitowy system Windows wymaga zainstalowania pakietu MSI.
• Obrazy Docker do uruchamiania Elasticsearch jako kontenerów Docker można pobrać z Elastic Docker Registry.
• Pakiety X-Pack API są instalowane wraz z Elasticsearch, które pomaga uzyskać informacje na temat licencji, bezpieczeństwa, migracji i działań związanych z uczeniem maszynowym, które są zaangażowane w Elasticsearch.

Pytanie 36) Jakie narzędzia do zarządzania konfiguracją są obsługiwane przez usługę Elasticsearch?

Odpowiedź: Ansible, Chef, Puppet i Salt Stack to narzędzia konfiguracyjne obsługiwane przez Elasticsearch używane przez zespół DevOps.

P # 37) Czy możesz wyjaśnić funkcjonalność i znaczenie instalacji X-Pack dla Elasticsearch?

Odpowiedź: X-Pack to rozszerzenie, które jest instalowane wraz z Elasticsearch. Różne funkcje X-Pack to bezpieczeństwo (dostęp oparty na rolach, uprawnienia / uprawnienia, role i bezpieczeństwo użytkowników), monitorowanie, raportowanie, ostrzeganie i wiele innych.

P # 38) Czy możesz wymienić typy API X-Pack?

Odpowiedź: Typy API X-Pack są wymienione poniżej:

(i) Informacje API: Zawiera ogólne informacje o funkcjach zainstalowanego pakietu X-Pack, takie jak informacje o kompilacji, informacje o licencji, informacje o funkcjach.

Informacje o API - xPack API:

(ii) Graph Explore API : Explore API pomaga pobierać i podsumowywać informacje o dokumentach w porównaniu z warunkami indeksów Elasticsearch.

(iii) Licencjonowane interfejsy API: Te interfejsy API pomagają w zarządzaniu licencjami, takimi jak uzyskanie statusu wersji próbnej, rozpoczęcie wersji próbnej, uzyskanie statusu podstawowego, uruchomienie wersji podstawowej, rozpoczęcie wersji próbnej, aktualizacja licencji i usunięcie licencji.

UZYSKAJ licencję

(iv) Interfejsy API uczenia maszynowego: Te interfejsy API wykonują zadania związane z kalendarzem, takie jak tworzenie kalendarza, dodawanie i usuwanie zadań, dodawanie i usuwanie zaplanowanych wydarzeń do kalendarza, pobieranie kalendarza, pobieranie zaplanowanych wydarzeń, usuwanie kalendarza, filtrowanie zadań, takich jak tworzenie, aktualizowanie, pobieranie i usuwanie filtr, zadania związane z kanałami danych, takie jak tworzenie, aktualizowanie, uruchamianie, zatrzymywanie, podgląd i usuwanie źródła danych, pobieranie informacji / statystyk dotyczących plików danych.

Zadania pracy, takie jak tworzenie, aktualizowanie, otwieranie, zamykanie, usuwanie pracy, dodawanie lub usuwanie zadania do kalendarza, uzyskiwanie informacji / statystyk o pracy, różne inne zadania związane z migawkami modeli, wynikami, strukturą plików, a także wygasłymi danymi są również zawarte w urządzeniu nauka API.

(v) Interfejsy API bezpieczeństwa: Te API są wykorzystywane do wykonywania działań związanych z zabezpieczeniami X-Pack, takich jak uwierzytelnianie, czyszczenie pamięci podręcznej, przywileje i działania związane z certyfikatem SSL.

(vi) Interfejsy API Watchera: Te API pomagają oglądać lub obserwować nowe dokumenty dodane do Elasticsearch.

(vii) Interfejsy API pakietu zbiorczego: Te API zostały wprowadzone w celu weryfikacji funkcjonalności w fazie eksperymentalnej, które mogą zostać w przyszłości usunięte z Elasticsearch.

(viii) Migration API: Te API uaktualnia indeks X-Pack z poprzedniej wersji do najnowszej wersji.

P # 39) Czy możesz wymienić polecenia X-Pack?

Odpowiedź: Polecenia X-Pack są wymienione poniżej:

• Certgen
• Migrować
• hasła konfiguracji
• syskeygen
• użytkowników

Q # 40) Jaka jest funkcjonalność cat API w Elasticsearch?

Odpowiedź: Polecenia cat API zapewniają analizę, przegląd i kondycję klastra Elasticsearch, które obejmują informacje związane z aliasami, alokacją, indeksami, atrybutami węzłów, aby wymienić tylko kilka. Te polecenia cat używają ciągu zapytania jako parametru, który zwraca nagłówki i odpowiadające im informacje z dokumentu JSON.

P # 41) Jakie polecenia cat z cat API są używane w Elasticsearch?

Odpowiedź:

Poniżej wymieniono polecenia cat wymienione w cat API:

(i) Aliasy -GET _cat / aliases? V –To polecenie wyświetla mapowanie aliasów z indeksami, routingiem oraz filtrowaniem informacji.

(ii) Alokacja - GET _cat /ocation? V –To polecenie wyświetla miejsce na dysku przydzielone dla indeksów, a także liczbę fragmentów w każdym węźle.

(iii) Liczba - GET _cat / count? V - To polecenie pokazuje, ile dokumentów jest obecnych w klastrze Elasticsearch.

(iv) Fielddata -GET _cat / fielddata? V - Wyświetla ilość pamięci używanej przez każdą zmienną na węzeł.

(v) Zdrowie - GET _cat / health? V - Wyświetla stan klastra, na przykład od tego, jak długo jest uruchomiony, ile ma węzłów itp., Aby analizować stan klastra.

(Vi) Indeksy - GET _cat / indices? V - cat indices API dostarcza nam informacji o kilku shardach, dokumencie, usuniętym dokumencie, rozmiarach przechowywania wszystkich shardów łącznie z ich replikami.

(vii) Mistrz - GET _cat / master? V - Wyświetla informacje, które pokazują wybrany węzeł główny.

(viii) Atrybuty węzła -GET _cat / nodeattrs? V - Wyświetla niestandardowe atrybuty węzłów.

(ix) Węzły - GET _cat / nodes? V - Wyświetla informacje związane z węzłem, takie jak role i metryki obciążenia.

(x) Oczekujące zadania - GET _cat / pending_tasks? V - Wyświetla postęp zadań oczekujących, takich jak priorytet zadań i czas w kolejce.

(xi) Wtyczki -GET _cat / plugins? V - Wyświetla informacje związane z instalacją wtyczek, takie jak nazwy, wersje i komponenty.

(xii) Odzyskiwanie -GET _cat / recovery? V - Wyświetla odzyski związane z zakończonymi i bieżącymi indeksami i odłamkami.

(xiii) Repozytoria - Uzyskaj _cat / repositories? V - Wyświetla przegląd repozytoriów, a także ich typy.

(xiv) Segmenty - GET _cat / Segments? V - Wyświetla dla każdego z indeksów informacje o segmentach poziomu Lucene.

(xv) Odłamki -GET _cat / shards? V - Wyświetla stan oraz dystrybucję odłamków podstawowych i replik

(xvi) Migawki -GET _cat / snapshots? V - Wyświetla rzut oka repozytorium.

(xvii) Zadania - GET _cat / jobs? V - Wyświetla wszystkie zadania uruchomione w klastrze i ich postęp.

(xviii) Szablony - GET _cat / templates? V - cat template API dostarcza nam informacji o szablonach indeksów, które są tworzone podczas tworzenia nowych indeksów dla ustawień indeksów i mapowań pól

(xix) Pula wątków -GET _cat / thread_pool? V - Wyświetla stan różnych puli wątków pod względem węzłów, takich jak aktywne, w kolejce i odrzucone są stanami pul wątków.

Q #42) Czy możesz wyjaśnić Explore API w Elasticsearch?

Odpowiedź: Zapoznaj się z pomocą API, aby pobrać informacje o dokumentach i czasie trwania lub terminach, takich jak „maksymalna liczba wierzchołków”, „liczba fragmentów / partycji” lub „liczba dokumentów” itp.

Pytanie # 43) W jaki sposób Migration API może być używany jako Elasticsearch?

Odpowiedź: Migration API jest stosowany po zaktualizowaniu wersji Elasticsearch do nowszej wersji. Dzięki temu interfejsowi API do migracji indeksy X-Pack są aktualizowane do najnowszej / nowszej wersji klastra Elasticsearch.

P # 44) Jak wyszukiwanie funkcji API w Elasticsearch?

Odpowiedź: Search API pomaga wyszukiwać dane z indeksu, z konkretnych fragmentów kierowanych przez parametr routingu.

Q # 45) Czy możesz podać typ danych pola, które są głównie dostępne w przypadku Elasticsearch?

Odpowiedź: Poniżej wymieniono typy danych dla pól dokumentu:

• Typ danych ciągu, który zawiera tekst i słowa kluczowe, takie jak adresy e-mail, kody pocztowe, nazwy hostów.
• Numeryczny typ danych, taki jak bajt, krótki, całkowity, długi, zmiennoprzecinkowy, podwójny, półpłynny, skalowany_płynny.
• Date, Date nanoseconds, Boolean, Binary (ciąg zakodowany algorytmem Base64, np. 000000 dla znaku „A” lub 011010 dla znaku „a”)
• Zakres (integer_range, long_range, double_range, float_range, date_range)
• Złożone typy danych zawierające obiekt ( Przykład: pojedynczy obiekt JSON) i zagnieżdżony (tablica obiektów JSON)
• Typy danych geograficznych obejmują szerokość / długość geograficzną, czyli punkty geograficzne i kształt geograficzny, który obejmuje kształty takie jak wielokąt.
• Specjalistyczne typy danych, tablice (wartości w tablicy powinny mieć ten sam typ danych)

Q # 46) Wyjaśnij szczegółowo o stosie ELK i jego zawartości?

Odpowiedź: Przedsiębiorstwa, duże i małe, spotykają się obecnie z informacjami w postaci raportów, danych i obserwacji klientów oraz historycznych, bieżących zamówień, a także recenzji klientów z dzienników online i offline. Konieczne jest przechowywanie i analizowanie tych dzienników, które pomogą przewidzieć cenne informacje zwrotne dla firm.

Aby zachować te dzienniki danych, potrzebuje niedrogiego narzędzia do analizy dzienników. ELK Stack to zbiór narzędzi do wyszukiwania i analizy, takich jak Elastic Search, narzędzie do zbierania i transformacji, takie jak przechowywanie dzienników oraz narzędzie do wizualizacji i zarządzania danymi, takie jak Kibana, analizowanie i gromadzenie dzienników za pomocą Beats oraz narzędzie do monitorowania i raportowania, takie jak X Pack.

Q # 47) Gdzie i jak Kibana będzie przydatna w Elasticsearch?

Odpowiedź: Kibana jest częścią ELK Stack - rozwiązania do analizy logów. Jest to narzędzie do wizualizacji typu open source, które analizuje stale rosnące dzienniki w różnych formatach wykresów, takich jak linia, słupek kołowy, mapy współrzędnych itp.

Q # 48) W jaki sposób można używać magazynu dziennika z Elasticsearch?

Odpowiedź: Magazyn dziennika to silnik ETL typu open source po stronie serwera, który jest dostarczany wraz z ELK Stack, który gromadzi i przetwarza dane z wielu różnych źródeł.

Q # 49) Jak można używać Beats z Elasticsearch?

Odpowiedź: Beats to narzędzie typu open source, które przenosi dane bezpośrednio do Elasticsearch lub do magazynu dziennika, gdzie dane mogą być przetwarzane lub filtrowane przed wyświetleniem za pomocą Kibana. Typ przesyłanych danych to dane audytu, pliki dziennika, dane w chmurze, ruch sieciowy i dzienniki zdarzeń w oknie.

Q #50) Jak wykorzystywane jest raportowanie elastycznego stosu?

Odpowiedź: Reporting API pomaga w pobieraniu danych w formacie PDF, formacie obrazu PNG, a także w formacie CSV arkusza kalkulacyjnego i można je udostępniać lub zapisywać w zależności od potrzeb.

normalizacja w bazie danych z przykładowymi tabelami

P # 51) Czy możesz wymienić przypadki użycia związane z analizą dzienników ELK?

Odpowiedź: Poniżej wymieniono pomyślnie zaprojektowane przypadki użycia analizy dzienników ELK:

• Spełnienie
• Rozwiązanie wyszukiwania e-commerce
• Wykrywanie oszustw
• Badania rynku
• Zarządzanie ryzykiem
• Analiza bezpieczeństwa

Wniosek

Elasticsearch to open-source, RESTful, skalowalny, oparty na bibliotece Apache Lucene, wyszukiwarka dokumentów. Elasticsearch przechowuje i zarządza danymi tekstowymi, liczbowymi, geoprzestrzennymi, ustrukturyzowanymi i nieustrukturyzowanymi w postaci dokumentów JSON przy użyciu interfejsu API CRUD REST.

Każdy możliwy obszar ElasticSearch, a także stos ELK, pytania związane z różnymi analizatorami, filtrami, filtrami tokenów i interfejsami API używanymi w ElasticSearch, zostały zadane jako pytania wywiadu z większością technicznych odpowiedzi na każde z pytań.

Mamy nadzieję, że znalazłeś odpowiedzi na najczęściej zadawane pytania podczas rozmowy kwalifikacyjnej. Przećwicz, polecaj i poprawiaj te pytania i odpowiedzi Elasticsearch Interview, aby pewnie wykonać rozmowę techniczną.

Powodzenia w wywiadzie !!

rekomendowane lektury

• Pytania i odpowiedzi do wywiadu
• ETL Testing Interview Pytania i odpowiedzi
• Niektóre trudne pytania i odpowiedzi do testowania ręcznego
• 51 najpopularniejszych pytań i odpowiedzi do wywiadów Bootstrap
• Pytania do wywiadu Spocka z odpowiedziami (najpopularniejsze)
• 25 najlepszych pytań i odpowiedzi do wywiadów z testami zwinnymi
• 32 najlepsze pytania i odpowiedzi do wywiadów z danymi
• 50 najpopularniejszych pytań i odpowiedzi do wywiadu z Salesforce (aktualizacja 2021)