Introduzione alle domande e alle risposte dell'intervista di Elasticsearch
Elasticsearch è un motore di ricerca sviluppato da Shay Banon nel 2010 basato sul progetto Apache Lucene ed è multipiattaforma ed è stato scritto in linguaggio di programmazione Java con licenza Apache 2.0. Questo motore di ricerca è popolare e simile a quello di Apache Solr che è anche un motore di ricerca basato su Lucene.
Prepararsi per un colloquio di lavoro in Elasticsearch. Sono sicuro che vuoi conoscere le domande e le risposte più comuni sull'intervista di Elasticsearch del 2019 che ti aiuteranno a risolvere l'intervista con facilità. Di seguito è riportato l'elenco delle prime 5 domande e risposte del colloquio su Elasticsearch in vostro soccorso.
Di seguito è riportato l'elenco delle domande di intervista su Elasticsearch del 2019 che vengono poste principalmente:
1. Che cos'è Elasticsearch?
risposte:
Elasticsearch è un motore di ricerca basato su Apache Lucene che supporta il motore di ricerca full-text con oggetti JSON senza schema e interfaccia web HTTP. Questo è un progetto gratuito e open source sviluppato in Java e concesso in licenza in base ai termini della licenza Apache. I componenti chiave di Elasticsearch sono Nodo, Cluster, Indice, Tipo, Documento, Coccio e Repliche. La ricerca elastica ha la capacità di eseguire una ricerca rapida e incisiva su grandi blocchi di dati.
Elasticsearch può essere utilizzato per cercare diversi tipi di documenti che forniscono ricerca scalabile, multi-tenancy e ricerca in tempo reale. Elasticsearch è disponibile anche in Amazon Cloud come Amazon Web Services Elasticsearch Cloud. Elasticsearch è un motore di analisi della ricerca distribuito e RESTful che è in grado di aiutare a risolvere numerosi casi d'uso per le esigenze aziendali in ambiente di big data o data science.
2. Che cos'è un indice e un indice invertito in Elasticsearch?
Risposta:
Elasticsearch ha un concetto chiamato indice simile a quello di una tabella in una struttura di database relazionale. Un indice ha mappature che definiscono più tipi. Un indice mappa uno o più frammenti multipli e può avere zero o più frammenti di replica. Qui Shard è un indice che è diviso in più elementi. Elasticsearch avrà una replica per ogni indice. Il motivo principale per la ricerca rapida nella ricerca elastica è che l'indice verrà cercato anziché il contenuto rendendolo così più veloce.
L'indice invertito è un indice che viene utilizzato per effettuare ricerche full-text molto veloci che è un componente chiave. Questo è usato per cercare e creare un elenco di tutte le parole uniche ricercate in tutti i documenti. Per creare l'indice invertito, innanzitutto, il campo di ciascun documento deve essere diviso in elementi separati. In un indice invertito, per memorizzare una mappatura dal contenuto, parole o numeri possono essere utilizzati in un database nella posizione del file. L'indice invertito è un componente chiave e una struttura della ricerca elastica per fornire ricerche full-text molto veloci.
3. Che cos'è un documento in Elasticsearch?
Risposta:
Un documento nella ricerca elastica è un oggetto di livello superiore o un componente radice serializzato nell'oggetto JSON e verrà archiviato nella ricerca elastica con un ID univoco. Le entità o gli oggetti nella maggior parte delle applicazioni possono essere serializzati su JSON con chiavi e valori in cui la chiave è la proprietà o il nome del campo e valore sono i dati presenti per quella chiave come String o Number o Boolean ecc.,
I documenti nella ricerca elastica vengono indicizzati e archiviati e saranno disponibili per la ricerca utilizzando l'indice. Nelle coppie chiave-valore, gli indici possono essere generati utilizzando valori ID generati automaticamente. Ricerca, documento e oggetto non elastici sono spesso parole intercambiabili. La mappatura è il processo per definire un documento e i campi in esso contenuti che sono memorizzati e indicizzati. In un documento, ciascun indice avrà un tipo di mappatura che definisce le modalità di mappatura e l'indicizzazione di un documento. Ogni tipo di mappatura avrà metacampi e campi, in cui i metacampi possono essere utilizzati per personalizzare i metadati del documento. Ogni campo avrà tipi di dati come booleano, doppio, lungo, data o testo ecc.
4. Che cos'è un nodo in Elasticsearch?
Risposta:
Un nodo è un componente importante in un Elasticsearch che è necessario prima di avviare un'istanza di Elasticsearch. Un gruppo di nodi si chiama cluster. Se è in esecuzione un singolo nodo di Elasticsearch, viene chiamato un cluster di un nodo. Nella rete, il livello di trasporto viene utilizzato per stabilire la comunicazione tra i nodi di un cluster. Ogni nodo esistente in un cluster può inviare richieste client tra loro e stabilire comunicazioni tra loro.
Esistono diversi tipi di nodi come nodo principale, nodo dati, nodo di importazione e nodo tribù. Un nodo Master è un nodo che controlla l'intero cluster. Un nodo dati è un nodo che contiene i dati al suo interno ed esegue operazioni logiche sui dati. Un nodo di importazione è un nodo che può essere utilizzato per inserire la pipeline, il che significa una serie di processori in un documento per eseguire alcune trasformazioni prima di indicizzare il documento. Un nodo tribù è un nodo che esegue un certo coordinamento per connettersi a più cluster attraverso tutti i cluster collegati ed eseguire alcune operazioni logiche o ricerche. Per impostazione predefinita, un nodo sarà sempre un nodo principale e un nodo dati, ma a seconda dei requisiti di grandi dimensioni, è necessario eseguire le configurazioni del nodo.
5. Che cos'è Schema in Elasticsearch?
Risposta:
Uno schema è una struttura che descrive più campi che fornisce una panoramica dettagliata del documento, del suo tipo e del modo di gestire i campi all'interno del documento. Lo schema viene utilizzato per la mappatura in Elasticsearch che descrive i campi nei documenti JSON con i suoi tipi di dati. Questo processo è chiamato mappatura dello schema in Elasticsearch. Un server Elasticsearch di solito contiene zero o più indici. Un indice contiene più tipi che contengono più documenti. L'altra caratteristica della ricerca elastica è che può anche essere senza schema rendendo i documenti da indicizzare senza fornire chiaramente lo schema.
Se una mappatura non viene esplicitamente fornita nella ricerca elastica, verrà generata automaticamente una mappatura predefinita durante il rilevamento dei campi durante il processo di indicizzazione. Questo è il processo di generazione della mappatura dinamica. La mappatura verrà eseguita sotto forma di JSON nella ricerca elastica e questo sarà il formato gerarchicamente strutturato. Ogni livello nella gerarchia avrà una configurazione delle proprietà per farlo funzionare in modo flessibile secondo i requisiti. Ciò significa che ogni livello e i relativi livelli figlio avranno ciascuna proprietà impostata sull'ultimo livello.
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