Introduktion til Elasticsearch interviewspørgsmål og svar
Elasticsearch er en søgemaskine udviklet af Shay Banon i 2010 baseret på Apache Lucene-projektet og er tværplatform og blev skrevet på Java Programming Language med Apache License 2.0. Denne søgemaskine er populær og ligner den for Apache Solr, som også er en søgemaskine baseret på Lucene.
Forberedelse til et jobsamtale i Elasticsearch. Jeg er sikker på, at du vil vide de mest almindelige 2019 Elasticsearch-interviewspørgsmål og svar, der vil hjælpe dig med at knække interviewet med lethed. Nedenfor er listen over top 5 Elasticsearch interviewspørgsmål og svar til din redning.
Nedenfor er listen over 2019 Elasticsearch Interview spørgsmål, der for det meste stilles:
1. Hvad er Elasticsearch?
svar:
Elasticsearch er en søgemaskine baseret på Apache Lucene, der understøtter fuldtekst søgemaskine med skema-fri JSON-objekter og HTTP-webgrænseflade. Dette er et gratis og open source-projekt udviklet i Java og licenseret under Apache-licensbetingelser. De vigtigste komponenter i Elasticsearch er Node, Cluster, Index, Type, Document, Shard og Replicas. Elastisk søgning har kapacitet til at udføre en hurtig, skarp søgning over store stykker data.
Elasticsearch kan bruges til at søge i forskellige former for dokumenter, der giver skalerbar søgning, multi-leje og realtidssøgning. Elasticsearch er også tilgængelig i Amazon Cloud som Amazon Web Services Elasticsearch Cloud. Elasticsearch er en distribueret, RESTful søgeanalysemotor, der er i stand til at hjælpe med at løse adskillige brugssager til forretningskrav i big data eller data science miljø.
2. Hvad er et indeks og et inverteret indeks i Elasticsearch?
Svar:
Elasticsearch har et koncept kaldet indeks, der ligner det i en tabel i en relationel databasestruktur. Et indeks har kortlægninger, der definerer flere typer. Et indeks kortlægger en eller flere flere skær og kan have nul eller mange replika-skær. Her er Shard et indeks, der er opdelt i flere elementer. Elasticsearch har en replika for hvert indeks. Hovedårsagen til hurtig søgning i elastisk søgning er, at der søges i indeks i stedet for indhold, der gør det så hurtigere.
Det inverterede indeks er et indeks, der bruges til at foretage meget hurtige fuldtekstsøgninger, som er en nøglekomponent. Dette bruges til at søge og oprette en liste over alle unikke ord, der er søgt i alle dokumenter. For at oprette det inverterede indeks skal feltet for hvert dokument først opdeles i separate elementer. I et inverteret indeks kan ord eller numre bruges til at gemme en kortlægning fra indhold i en database til filens placering. Det inverterede indeks er en nøglekomponent og struktur i den elastiske søgning for at give meget hurtige fuldtekstsøgninger.
3. Hvad er et dokument i Elasticsearch?
Svar:
Et dokument i elastisk søgning er et øverste niveau eller et rodkomponentobjekt, der er serialiseret i JSON-objekt og gemmes i Elastisk søgning under et unikt id. Enhederne eller objekterne i de fleste applikationer kan serialiseres til JSON med taster og værdier, hvor nøglen er egenskaben eller navnet på feltet, og værdien er de data, der er til stede for den nøgle, f.eks. Streng eller nummer eller boolsk osv.,
Dokumenter i elastisk søgning indekseres og gemmes og vil være tilgængelige til søgning ved hjælp af indekset. I nøgleværdiparene kan indekserne genereres ved hjælp af auto-genererede id-værdier. Uelastisk søgning, dokument og objekt er ofte udskiftelige ord. Kortlægning er processen til at definere et dokument og de felter, det indeholder, som er gemt og indekseret. I et dokument har hvert indeks en kortlægningstype, der definerer, hvordan kortlægning kan udføres, og et dokument indekseres. Hver kortlægningstype har metafelter og felter, hvor metafelter kan bruges til at tilpasse dokumentets metadata. Hvert felt har datatyper som boolsk, dobbelt, lang, dato eller tekst osv.
4. Hvad er en knude i Elasticsearch?
Svar:
En knude er en vigtig komponent i en Elasticsearch, som er nødvendig, før du starter et eksempel på Elasticsearch. En gruppe af noder kaldes en klynge. Hvis en enkelt knude af Elasticsearch kører, kaldes det en klynge med en knude. I netværk bruges transportlaget til at etablere kommunikation mellem knudepunkter i en klynge. Hver eneste knude, der findes i en klynge, kan sende klientanmodninger til hinanden og kan etablere kommunikation med hinanden.
Der er flere typer af noder, såsom hovednode, dataknudepunkt, indtagsknudepunkt og stammeknudepunkt. En Master-knude er en knude, der kontrollerer hele klyngen. En dataknudepunkt er en knude, der indeholder data i den og udfører logiske handlinger på dataene. En indtagningsnode er en knude, der kan bruges til indtagelse af rørledning, hvilket betyder en serie processorer til et dokument for at udføre nogle transformationer, før indeksering af dokumentet. En stammeknude er en knude, der udfører en vis koordinering for at oprette forbindelse til flere klynger på tværs af alle de tilsluttede klynger og udføre nogle logiske handlinger eller søgninger. Som standard vil en node altid være en hovednode og en dataknudepunkt, men afhængigt af de store krav skal nodekonfigurationer udføres.
5. Hvad er skema i Elasticsearch?
Svar:
Et skema er en struktur, der beskriver flere felter, der giver den detaljerede oversigt over dokumentet og dets type og måde at håndtere felterne inde i dokumentet. Skemaet bruges til kortlægning i Elasticsearch, der beskriver felterne i JSON-dokumenter med dets datatyper. Denne proces kaldes skemaportlægning i Elasticsearch. En Elasticsearch-server indeholder normalt nul eller flere indekser. Et indeks indeholder flere typer, der har flere dokumenter i dem. Den anden funktion ved elastisk søgning er, at den også kan være skemaløs ved at gøre dokumenterne, der skal indekseres, uden at der er angivet et skema klart.
Hvis der ikke eksplicit tilvejebringes en kortlægning i elastisk søgning, genereres en standardkortlægning automatisk, mens felter registreres under indekseringsprocessen. Dette er processen med generering af dynamisk kortlægning. Kortlægningen udføres i form af JSON i elastisk søgning, og dette vil være det hierarkisk strukturerede format. Hvert niveau i hierarkiet har egenskabskonfiguration for at få det til at fungere fleksibelt som pr. Krav. Dette betyder, at hvert niveau og dets barnniveau får hver egenskab indstillet til det sidste niveau.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til listen over Elasticsearch-interviewspørgsmål og-svar, så kandidaten let kan nedbryde disse Elasticsearch-interviewspørgsmål. Du kan også se på de følgende artikler for at lære mere -
- Eksklusive tip til jobintervju
- Java vs Node JS-sammenligning
- 10 Vigtige interviewafslutninger for at sikre dig, at du undgår i dag
- Her er nogle eksklusive jobinterview-tricks (seneste)
- 15 enkle effektive tip til at revne personlig samtale
- 6 effektive interviewtip til intervieweren (ekspertrådgivning)