Hvad er Elasticsearch
Elasticsearch er en analysemotor, der også understøtter søgning på en distribueret måde. Det er en open source-software. i et andet perspektiv er dette en dokumentdatabaseopsætning, hvor hentning, lagring og dokumenthåndtering effektivt over både semistrukturerede og strukturerede data. Alle data i denne softwareopsætning gemmes i et JSON-dokumentformat. også især dette er et ikke-skema setup.
Brug af JSON-format elastisk søgning har sit eget domæneorienterede forespørgselssprog. Denne opsætning tillader også indlejrede niveauforespørgsler baseret på behovene. REST API bruges til at afsløre funktionerne i en elastisk søgning,
- Indeks API: Dokumentation på indeksniveau.
- Hent API: Hent enheden på et dokumentniveau
- Put Mapping API: Bruges til at tilsidesætte standardvalg og definere kortlægningen.
Forståelse af elastisk søgning:
Det elastiske søgeopsætning er bygget oven på nedenstående nøglekoncepter
- Knudepunkt : en bestemt eksekverende instans af en elastisk søgning kaldes en knude. En virtuel server eller en fysisk serveropsætning kan indeholde mere end en noder, der er plads til i den. Det holder også en note om RAM-brug, opbevaring og andre behandlingselementer.
- Klynge : Et sæt enkeltknudepunkter eller med andre ord en gruppe noder formuleres til en klyngeopsætning. I et scenarie med søgning i et stykke data vil søgningen blive anvendt gennem alle knudepunkter i klyngen, det inkluderer også processen med kollektiv indeksering og søgning.
- Indeks : Alle lignende dokumenter sammen med ens egenskaber. Et indeks genkendes med et eksklusivt navn, der nævner indekset ved processen, der udfører indeksering af søgning, sletning og opdatering. Overraskende bruger den elastiske søgeopsætning desuden konceptet med skår for at øge søgeydelsen.
- Type / kortlægning : Når et sæt dokumenter indeholder et fælles indeks og et fælles sæt felter, fungerer definitioner af dokumentet som tabellerne her. For eksempel a
- Et indeks med et socialt netværksprogram
- Et andet indeks for brugerprofildata
- Én til kommentarrelaterede data
- Dokument : Der er vist i JSON-format mere end et felt formuleres i et dokument. hvert dokument er knyttet til en indeksværdi og -type på dets format. En UID, der hjælper med at vælge et dokument entydigt, er knyttet til hvert eneste dokument.
- Shard - En vandret opdeling på indekset dannes som skær i elastisk søgning. Det indeholder oplysninger om JSON-objekter og indeholder også alle dokumentegenskaber. Det parallelle afskæringshåndværk afskærmer en selvstyrende knude, der gør det muligt at gemme en af noderne. hovedskær er den unikke vandrette del i indekset.
- Replikaer - Alle indekser og skårreplikation genereres af brugerne. Den vigtigste anvendelse af at få dataene replikeret på tværs af klyngen er at det sikrer datatilgængelighed i en meget høj hastighed i et fejlscenario og hjælper også med at øge søgeydelsen ved at betragte replikerne som de tilsigtede data.
Hvad kan vi gøre med Elasticsearch?
- Analytics spiller en vigtig rolle i elastisk søgning, hjælper med at tælle og sammenfatte dataene fra enhver form og volumen. især nyttigt i big data-miljøer.
- Hjælper med at indeksere dokumenterne i depotet, konverterer desuden logfiler til formatet for lagringsdokumenter.
- Metrics, har tendens til at være episodisk kontur eller tæller, for eksempel: I de sidste 30 sekunder var CPU-gennemsnittet 14%, mængden af hukommelse, der blev brugt af et program, var 77MB, eller den primære disk var på 61% kapacitet
- Elasticsearch kan indeholde petabytes af data ved hjælp af et stort antal servere i klyngen. Arkitekturen i elastisk søgning hjælper den med at gemme denne meget kapacitet af data og også kompleksiteten af arkitektur, der understøtter dette distribuerede design.
Fordele ved Elasticsearch:
1. Giver mulighed for at administrere ekstremt store datamængder.
2. Tager meget lidt tid at kigge efter og vælge de væsentlige data. På en komparativ note, hvis et normalt SQL-system tager 20 sekunder at søge og trække en data, tager det elastiske søgning ikke mere end 10 ms at trække de samme data.
3. Skalbarhed i søgemaskinerne er også en stor fordel ved elastisk søgning.
Nødvendige færdigheder til Elasticsearch:
- Erfaring med håndtering Distribueret sæt motoropsætning
- statistikoplevelse
- Fejlfinding færdigheder
- Serveropbygningsaktivitet
- Netværk
- Lagerstyringsdel
- Escalationsstyring
Den rigtige målgruppe til Elasticsearch:
- Målgruppe med interesse for at lære dokumentlagringsstyring.
- Person, der stræber efter analyserelaterede roller, datarelaterede roller osv
- Hjælper med at forbedre de faglige aspekter og tekniske færdigheder for fagfolk.
- Kandidater, der er interesseret i at forfølge en karriere inden for styring af dokumentlagring og indholdsopbevaring.
Karrierevækst i ElasticSearch:
- Elastisk søgeadministrator
- Elastic search Developer
- Elastisk søgning Konsulent
- Elastisk søgningsingeniør
- Dokumentopbevaringsingeniør
Konklusion:
På en afsluttende note fungerer Elasticsearch som et stabilt miljø for en stor mængde data- og indholdslagringsproces. Oven på det tillader denne teknologi ekstremt hurtig dataindhentning og lagringsproces. En lang række karrieremuligheder spirer også sammen med denne teknologi.
Anbefalede artikler
Dette har været en guide til Hvad er Elasticsearch. Her diskuterede vi fordelene, krævede færdigheder og karrierevækst ved Elasticsearch. Du kan også gennemgå vores andre foreslåede artikler for at lære mere -
- Hvad er PowerShell
- Elasticsearch Interview spørgsmål
- Hvad er kunstig intelligens
- Elastisk efterspørgsel vs inelastisk efterspørgsel