Introduction aux questions et réponses d'Elasticsearch
Elasticsearch est un moteur de recherche développé par Shay Banon en 2010 basé sur le projet Apache Lucene et est multiplateforme et a été écrit en Java Programming Language avec Apache License 2.0. Ce moteur de recherche est populaire et similaire à celui d'Apache Solr qui est également un moteur de recherche basé sur Lucene.
Préparation d'un entretien d'embauche dans Elasticsearch. Je suis sûr que vous souhaitez connaître les questions et réponses d'entrevue Elasticsearch les plus courantes en 2019 qui vous aideront à réussir l'interview en toute simplicité. Vous trouverez ci-dessous la liste des 5 principales questions et réponses d'entrevue d'Elasticsearch à votre secours.
Vous trouverez ci-dessous la liste des questions d'entrevue Elasticsearch 2019 les plus fréquemment posées:
1. Qu'est-ce qu'Elasticsearch?
Réponses:
Elasticsearch est un moteur de recherche basé sur Apache Lucene qui prend en charge le moteur de recherche en texte intégral avec des objets JSON sans schéma et une interface Web HTTP. Il s'agit d'un projet gratuit et open source développé en Java et sous licence selon les termes de la licence Apache. Les composants clés d'Elasticsearch sont Node, Cluster, Index, Type, Document, Shard et Replicas. La recherche élastique a la capacité d'effectuer une recherche incisive rapide sur de gros morceaux de données.
Elasticsearch peut être utilisé pour rechercher différents types de documents qui fournissent une recherche évolutive, multi-locataire et une recherche en temps réel. Elasticsearch est également disponible dans Amazon Cloud en tant qu'Amazon Web Services Elasticsearch Cloud. Elasticsearch est un moteur d'analyse de recherche distribué et RESTful qui est capable d'aider à résoudre de nombreux cas d'utilisation pour les besoins commerciaux dans un environnement de Big Data ou de science des données.
2. Qu'est-ce qu'un index et un index inversé dans Elasticsearch?
Répondre:
Elasticsearch a un concept appelé index qui est similaire à celui d'une table dans une structure de base de données relationnelle. Un index a des mappages qui définissent plusieurs types. Un index mappe un ou plusieurs fragments multiples et peut avoir zéro ou plusieurs fragments de réplique. Ici, Shard est un index divisé en plusieurs éléments. Elasticsearch aura une réplique pour chaque index. La raison principale de la recherche rapide dans la recherche élastique est que l'index sera recherché au lieu du contenu, ce qui le rendra plus rapide.
L'index inversé est un index qui est utilisé pour effectuer des recherches de texte intégral très rapides, ce qui est un élément clé. Ceci est utilisé pour rechercher et faire une liste de tous les mots uniques recherchés dans tous les documents. Pour créer l'index inversé, tout d'abord, le champ de chaque document doit être divisé en éléments distincts. Dans un index inversé, pour stocker un mappage à partir du contenu, des mots ou des nombres peuvent être utilisés dans une base de données vers son emplacement de fichier. L'index inversé est un élément clé et une structure de la recherche élastique pour fournir des recherches en texte intégral très rapides.
3. Qu'est-ce qu'un document dans Elasticsearch?
Répondre:
Un document dans la recherche élastique est un objet de niveau supérieur ou un composant racine qui est sérialisé en objet JSON et sera stocké dans la recherche élastique sous un identifiant unique. Les entités ou les objets dans la plupart des applications peuvent être sérialisés en JSON avec des clés et des valeurs où la clé est la propriété ou le nom du champ et la valeur est les données présentes pour cette clé telles que String ou Number ou Boolean etc.,
Les documents en recherche élastique sont indexés et stockés et pourront être recherchés à l'aide de l'index. Dans les paires clé-valeur, les index peuvent être générés à l'aide de valeurs id générées automatiquement. La recherche inélastique, le document et l'objet sont souvent des mots interchangeables. Le mappage est le processus de définition d'un document et des champs qu'il contient qui sont stockés et indexés. Dans un document, chaque index aura un type de mappage qui définit comment le mappage peut être effectué et un document sera indexé. Chaque type de mappage aura des champs méta et des champs, où les champs méta peuvent être utilisés pour personnaliser les métadonnées du document. Chaque champ aura des types de données comme booléen, double, long, date ou texte, etc.
4. Qu'est-ce qu'un nœud dans Elasticsearch?
Répondre:
Un nœud est un composant important dans Elasticsearch qui est nécessaire avant de démarrer une instance d'Elasticsearch. Un groupe de nœuds est appelé un cluster. Si un seul nœud d'Elasticsearch est en cours d'exécution, il est alors appelé cluster d'un nœud. En réseau, la couche transport est utilisée pour établir la communication entre les nœuds d'un cluster. Chaque nœud existant dans un cluster peut s’envoyer des requêtes client et établir une communication entre eux.
Il existe plusieurs types de nœuds tels que le nœud maître, le nœud de données, le nœud d'ingestion et le nœud de tribu. Un nœud maître est un nœud qui contrôle l'ensemble du cluster. Un nœud de données est un nœud qui contient des données et effectue des opérations logiques sur les données. Un nœud d'ingestion est un nœud qui peut être utilisé pour ingérer un pipeline, ce qui signifie une série de processeurs dans un document pour effectuer certaines transformations avant d'indexer le document. Un nœud de tribu est un nœud qui effectue une certaine coordination pour se connecter à plusieurs clusters sur tous les clusters connectés et effectuer des opérations ou recherches logiques. Par défaut, un nœud sera toujours un nœud maître et un nœud de données, mais en fonction des exigences importantes, des configurations de nœuds doivent être effectuées.
5. Qu'est-ce que le schéma dans Elasticsearch?
Répondre:
Un schéma est une structure qui décrit plusieurs champs qui fournit une vue d'ensemble détaillée du document et de son type et la façon de gérer les champs à l'intérieur du document. Le schéma est utilisé pour le mappage dans Elasticsearch qui décrit les champs des documents JSON avec ses types de données. Ce processus est appelé mappage de schéma dans Elasticsearch. Un serveur Elasticsearch contient généralement zéro ou plusieurs index. Un index contient plusieurs types qui contiendront plusieurs documents. L'autre caractéristique de la recherche élastique est qu'elle peut également être sans schéma en rendant les documents à indexer sans fournir de schéma clair.
Si un mappage n'est pas explicitement fourni dans la recherche élastique, un mappage par défaut sera généré automatiquement lors de la détection des champs pendant le processus d'indexation. Il s'agit du processus de génération de mappage dynamique. Le mappage se fera sous forme de JSON en recherche élastique et ce sera le format structuré hiérarchiquement. Chaque niveau de la hiérarchie aura une configuration de propriétés pour le faire fonctionner de manière flexible selon les exigences. Cela signifie que chaque niveau et ses niveaux enfants verront chaque propriété définie au dernier niveau.
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