Cos'è Elasticsearch
Elasticsearch è un motore di analisi che supporta anche la ricerca in modo distribuito. È un software open source. in un'altra prospettiva, si tratta di un'impostazione del database dei documenti in cui il recupero, l'archiviazione e la gestione dei documenti sono efficaci sia su dati semi-strutturati che strutturati. Tutti i dati in questa configurazione software sono archiviati in un formato di documento JSON. anche in particolare questa è un'impostazione senza schema.
Utilizzando il formato JSON, la ricerca elastica mantiene il proprio linguaggio di query orientato al dominio. Inoltre, questa configurazione consente query a livello nidificato in base alle esigenze. L'API REST viene utilizzata per esporre le funzionalità di un'impostazione di ricerca elastica,
- API Index: documentazione a livello di indice.
- Ottieni API: recupera l'entità a livello di documento
- API Put Mapping: utilizzata per sovrascrivere le scelte predefinite e definire la mappatura.
Comprensione della ricerca elastica:
L'impostazione della ricerca elastica si basa sui concetti chiave elencati di seguito
- Nodo : un'istanza di esecuzione specifica di un'impostazione di ricerca elastica è denominata come nodo. Un server virtuale o una configurazione del server fisico possono contenere più di un nodo alloggiato in esso. Mantiene inoltre una nota sull'utilizzo della RAM, sulla memoria e su altri elementi di elaborazione.
- Cluster : un insieme di singoli nodi o, in altre parole, un gruppo di nodi formula in una configurazione del cluster. In uno scenario di ricerca di un dato, la ricerca verrà applicata attraverso tutti i nodi del cluster e include anche il processo di indicizzazione e ricerca collettiva.
- Indice : tutti i documenti simili insieme con caratteristiche simili. Un indice è riconosciuto con un nome esclusivo che menziona l'indice nel processo che esegue le operazioni di ricerca, eliminazione e aggiornamento dell'indicizzazione. Sorprendentemente, la configurazione della ricerca elastica utilizza inoltre il concetto di frammenti per aumentare le prestazioni della ricerca.
- Tipo / Mappatura : quando una serie di documenti contiene un indice comune e una serie comune di campi, qui le definizioni del documento fungono da tabelle. Ad esempio a
- Un indice con un'applicazione di social network
- Un altro indice per i dati del profilo utente
- Uno per i dati relativi ai commenti
- Documento : elencato in formato JSON più di un campo formula in un documento. ogni documento è associato a un valore di indice e digitare nel suo formato. Un UID che aiuta a scegliere un documento in modo univoco è associato a ogni documento.
- Shard : una divisione orizzontale sull'indice si forma come frammenti nell'impostazione della ricerca elastica. Contiene informazioni sugli oggetti JSON e contiene anche tutte le proprietà del documento. L'artigianato per la divisione parallela frammenta un nodo autonomo, che consente di memorizzare qualsiasi nodo. il frammento principale è la parte orizzontale unica nell'indice.
- Repliche : la replica di tutti gli indici e i frammenti viene generata dagli utenti. Gli usi principali di ottenere la replica dei dati in tutto il cluster sono garantire la disponibilità dei dati a una velocità molto elevata in uno scenario di errore e aiuta anche ad aumentare le prestazioni di ricerca considerando le repliche come i dati previsti.
Cosa possiamo fare con Elasticsearch?
- Analytics svolge un ruolo vitale nella ricerca elastica, aiuta a contare e riepilogare i dati di qualsiasi forma e volume. particolarmente utile negli ambienti di big data.
- Aiuta a indicizzare i documenti nel repository, inoltre converte i file di registro nel formato dei documenti di archiviazione.
- Le metriche, tendono ad essere contorni o conteggi episodici, ad esempio: negli ultimi 30 secondi, la media della CPU è stata del 14%, la quantità di memoria utilizzata da un'applicazione è stata di 77 MB o il disco primario era al 61% della capacità
- Elasticsearch può contenere petabyte di dati utilizzando un gran numero di server nel cluster. L'architettura della configurazione della ricerca elastica consente di archiviare questa grande capacità di dati e anche la complessità dell'architettura che supporta questo design distribuito.
Vantaggi di Elasticsearch:
1. Permette di gestire volumi di dati estremamente grandi.
2. Richiede pochissimo tempo per cercare e selezionare i dati essenziali. Su una nota comparativa se un normale sistema SQL impiega 20 secondi per cercare ed estrarre un dato, la configurazione della ricerca elastica non impiega più di 10 ms per estrarre gli stessi dati.
3. La scalabilità dei motori di ricerca è anche un grande vantaggio della ricerca elastica.
Competenze richieste per Elasticsearch:
- Esperienza nella gestione di set distribuiti di configurazione del motore
- esperienza statistica
- Capacità di risoluzione dei problemi
- Attività di compilazione del server
- Networking
- Parte di gestione dell'archiviazione
- Gestione dell'escalation
Il pubblico giusto per Elasticsearch:
- Pubblico interessato a conoscere la gestione della memorizzazione dei documenti.
- Individuo che aspira a ruoli relativi all'analisi, ruoli relativi ai dati, ecc
- Aiuta a migliorare gli aspetti professionali e le competenze tecniche dei professionisti.
- Candidati interessati a perseguire una carriera nella gestione dell'archiviazione di documenti e nella gestione del repository di contenuti.
Crescita di carriera in ElasticSearch:
- Ricerca elastica Admin
- Sviluppatore di ricerca elastica
- Consulente per la ricerca elastica
- Ingegnere di ricerca elastico
- Ingegnere di archiviazione documenti
Conclusione:
In conclusione, Elasticsearch funge da ambiente stabile per una grande quantità di processi di archiviazione di dati e contenuti. Inoltre, questa tecnologia consente un processo di archiviazione e recupero dei dati estremamente rapido. Un'ampia varietà di opportunità di carriera si sta espandendo anche in questa tecnologia.
Articoli consigliati
Questa è stata una guida a Cos'è Elasticsearch. Qui abbiamo discusso i vantaggi, le competenze richieste e la crescita professionale di Elasticsearch. Puoi anche consultare i nostri altri articoli suggeriti per saperne di più -
- Cos'è PowerShell
- Domande di intervista su Elasticsearch
- Che cos'è l'intelligenza artificiale
- Domanda elastica vs domanda anelastica