51 Top ElasticSearch Intervjufrågor och svar (Uppdaterad 2021)

51 top elasticsearch interview questions answers

Omfattande lista över mest populära ElasticSearch-intervjufrågor och svar som hjälper dig att förbereda dig för den kommande intervjun:

Om du förbereder dig för en intervju, här är 51 de vanligaste frågorna och svaren på Elasticsearch-intervjuer som referens.

Vi har försökt samla alla möjliga frågor som du sannolikt kan stöta på under din tekniska intervju för att kontrollera din kompetens på Elasticsearch.

Vad du kommer att lära dig:

• Översikt över ElasticSearch
• Lista över de vanligaste frågorna om ElasticSearch intervju
• Slutsats
  • Rekommenderad läsning

Översikt över ElasticSearch

Elasticsearch är en öppen källkod, RESTful, skalbar, byggd på Apache Lucene-biblioteket, dokumentbaserad sökmotor. Det lagrar hämtning och hantering av text-, numeriska, geospatiala, strukturerade och ostrukturerade data i form av JSON-dokument med CRUD REST API eller intagsverktyg som Logstash.

Du kan använda Kibana, ett visualiseringsverktyg med öppen källkod, med Elasticsearch för att visualisera dina data och bygga interaktiva instrumentpaneler för analys.

Elasticsearch, Apache Lucene-sökmotorn är ett JSON-dokument som indexeras för snabbare sökning. På grund av indexering kan användaren söka text från JSON-dokument inom 10 sekunder.

Lista över de vanligaste frågorna om ElasticSearch intervju

F # 1) Förklara kortfattat om Elasticsearch?

Svar: Elasticsearch Apache Lucene-sökmotorn är en databas som lagrar hämtning och hantering av dokumentorienterad och semistrukturerad data. Det ger sökning och analys i realtid för strukturerad eller ostrukturerad text, numerisk eller geospatial data.

F # 2) Kan du ange den stabila Elasticsearch-versionen som för närvarande är tillgänglig för nedladdning?

Svar: Den senaste stabila versionen av Elasticsearch är 7.5.0.

testfallsmall excel gratis nedladdning

F # 3) Vilken programvara krävs som en förutsättning för att installera Elasticsearch?

Svar: Senaste JDK 8 eller Java version 1.8.0 rekommenderas som programvara som krävs för att köra Elasticsearch på din enhet.

F # 4) Kan du ge steg för steg procedurer för att starta en Elasticsearch-server?

Svar: Servern kan startas från kommandoraden.

Följande steg förklarar processen:

• Klicka på Windows Start-ikon som finns längst ner till vänster på skrivbordsskärmen.
• Skriv kommando eller cmd i Windows Start-meny och tryck på Enter för att öppna en kommandotolk.
• Ändra katalogen till bin-mappen i Elasticsearch-mappen som skapades efter att den har installerats.
• Skriv /Elasticsearch.bat och tryck på Enter för att starta Elasticsearch-servern.

Detta startar Elasticsearch vid kommandotolken i bakgrunden. Öppna webbläsaren ytterligare och gå in http: // localhost: 9200 och tryck på Enter. Detta ska visa Elasticsearch-klusternamnet och andra metavärden relaterade till dess databas.

F#5) Namnge 10 företag som har en Elasticsearch som sin sökmotor och databas för sin applikation?

Svar:

Nedan följer listan över några företag som använder Elasticsearch tillsammans med Logstash och Kibana :

• Uber
• Instacart
• Slak
• Shopify
• Stack Overflow
• DigitalOcean
• Udemy
• 9GAG
• Wikipedia
• Netflix
• Accenture
• Fujitsu

Q #6) Förklara Elasticsearch Cluster?

Svar: Det är en grupp av en eller flera nodinstanser anslutna som ansvarar för distribution av uppgifter, sökning och indexering över alla noder.

Nod och skärvor:

Q #7) Vad är en nod i Elasticsearch?

Svar: En nod är en förekomst av Elasticsearch. Olika nodtyper är datanoder, huvudnoder, klientnoder och inmatningsnoder.

Dessa förklaras enligt följande:

• Datanoder hålla data och utföra en operation som CRUD (Skapa / Läs / Uppdatera / Radera), sökning och aggregeringar av data.
• Master noder hjälp med konfiguration och hantering för att lägga till och ta bort noder över klustret.
• Klientnoder skicka klusterförfrågningar till huvudnoden och datarelaterade förfrågningar till datanoder,
• Intag noder för förbehandling av dokument innan indexering.

Q #8) Vad är ett index i ett Elasticsearch-kluster?

Svar: Ett Elasticsearch-kluster kan innehålla flera index, vilka är databaser jämfört med en relationsdatabas, dessa index innehåller flera typer (tabeller). Typerna (tabellerna) innehåller flera dokument (poster / rader) och dessa dokument innehåller egenskaper (kolumner).

Q #9) Vad är en typ i en elastisk sökning?

Svar: Skriv, här är en tabell i relationsdatabasen. Dessa typer (tabeller) innehåller flera dokument (rader) och varje dokument har egenskaper (kolumner).

(bild källa )

Q #10) Kan du definiera kartläggning i en elastisk sökning?

Svar: Kartläggning är konturen för de dokument som lagras i ett index. Kartläggningen definierar hur ett dokument indexeras, hur dess fält indexeras och lagras av Lucene.

F # 11) Vad är ett dokument med avseende på Elasticsearch?

Svar: Ett dokument är ett JSON-dokument som lagras i Elasticsearch. Det motsvarar en rad i en relationsdatabastabell.

Q #12) Kan du förklara SHARDS när det gäller Elasticsearch?

Svar: När antalet dokument ökar räcker inte hårddiskens kapacitet och bearbetningskraften till att svara på klientförfrågningar. I ett sådant fall kallas processen för att dela indexerad data i små bitar Shards, vilket förbättrar hämtningen av resultat under datasökning.

Q #13) Kan du definiera REPLICA och vad är fördelen med att skapa en replika?

Svar: En replika är en exakt kopia av Shard, som används för att öka förfrågan eller uppnå hög tillgänglighet under extrema belastningsförhållanden. Dessa repliker hjälper till att effektivt hantera förfrågningar.

F # 14) Förklara hur du lägger till eller skapar ett index i Elasticsearch Cluster?

Svar: För att lägga till ett nytt index ska du skapa ett index-API-alternativ ska användas. Parametrarna som krävs för att skapa index är konfigurationsinställning av ett index, fältmappning i index samt indexalias

F # 15) Vad är syntaxen eller koden för att radera ett index i Elasticsearch?

Svar: Du kan radera ett befintligt index med följande syntax:

_all eller * kan användas för att ta bort / ta bort alla index

F # 16) Vad är syntaxen eller koden för att lista alla index för ett kluster i Elasticsearch?

Svar: Du kan få listan över index som finns i klustret med följande syntax:

GET index_name, i ovanstående fall är index_name .kibana

F # 17) Kan du berätta för syntaxen eller koden för att lägga till en mappning i ett index?

Svar: Du kan lägga till en mappning i ett index med följande syntax:

Q #18) Vad är syntaxen eller koden för att hämta ett dokument efter ID i Elasticsearch?

Svar: GET API hämtar det angivna JSON-dokumentet från ett index.

Syntax:

Q #19) Förklara relevans och poäng i Elasticsearch?

Svar: När du söker på Internet om säg, Apple. Det kan antingen visa sökresultaten om frukt eller företag med namn som ett Apple. Du kanske vill köpa frukt online, kolla receptet från frukten eller hälsofördelarna med att äta frukt, äpple.

Däremot kanske du vill kolla Apple.com för att hitta det senaste produktsortimentet som erbjuds av företaget, kolla Apple Inc.s aktiekurser och hur ett företag presterar i NASDAQ under de senaste 6 månaderna, 1 eller 5 åren.

På samma sätt, när vi söker efter ett dokument (en post) från Elasticsearch, är du intresserad av att få relevant information du letar efter. Baserat på relevansen beräknas sannolikheten för att få relevant information av Lucene-poängalgoritmen.

Lucene-tekniken hjälper till att söka i en viss post, dvs. dokument som är indexerat baserat på frekvensen för termen i sökningen som visas i dokumentet, hur ofta dess utseende över ett index och en fråga som är utformad med hjälp av olika parametrar.

Q #20) Vilka olika sätt kan vi göra en sökning i Elasticsearch?

Svar:

Nedan nämns de olika möjliga sätten vi kan göra en sökning på Elasticsearch:

• Tillämpa sök-API för flera typer och flera index : Sök-API, vi kan söka i en enhet över flera typer och index.
• Sökbegäran med en enhetlig resursidentifierare: Vi kan söka förfrågningar med hjälp av parametrar tillsammans med URI, dvs Uniform Resource Identifier.
• Sök med Query DSL dvs (Domain Specific Language) i kroppen: DSL, dvs. domänspecifikt språk, används för JSON-begäran.

F # 21) Vilka är de olika typerna av frågor som Elasticsearch stöder?

Svar: Frågorna är huvudsakligen uppdelade i två typer: Fulltext eller matchfrågor och termbaserade frågor.

Textfrågor såsom grundmatchning, matchningsfras, flermatchning, matchningsfrasprefix, vanliga termer, frågesträng, enkel frågesträng.

Termfrågor såsom term existerar, typ, termuppsättning, intervall, prefix, ids, jokertecken, regexp och, fuzzy.

Q #22) Kan du jämföra mellan termbaserade frågor och fulltextfrågor?

Svar: Domain Specific Language (DSL) Elasticsearch-fråga som är känd som Fulltextfrågor använder HTTP-begäran kroppen, erbjuder fördelen av tydliga och detaljerade i deras avsikt, över tid är det enklare att ställa in dessa frågor.

Termbaserade frågor använda det inverterade indexet, en hashkartliknande datastruktur som hjälper till att lokalisera text eller sträng från e-post, nyckelord eller siffror eller datum etc. som används i analysändamål.

Q #23) Förklara hur aggregeringen fungerar i Elasticsearch?

Svar: Aggregationer hjälper till att samla in data från frågan som används i sökningen. Olika typer av aggregeringar är mätvärden, medelvärde, lägsta, högsta, summa och statistik, baserat på olika syften.

Q #24) Kan du berätta för mig datalagringsfunktionalitet i Elasticsearch?

Svar: Elasticsearch är en sökmotor som används som lagring och sökning av komplexa datastrukturer indexerade och serierade som ett JSON-dokument.

Q #25) Vad är en Elasticsearch Analyzer?

Svar: Analysatorer används för textanalys, det kan antingen vara inbyggd analysator eller anpassad analysator. Analysatorn består av noll eller fler teckenfilter, minst ett Tokenizer och noll eller flera Token-filter.

• Teckenfilter bryter ner strängen av strängar eller siffror i tecken genom att ta bort HTML-taggar, söka i strängen efter nyckel och ersätta dem med det relaterade värdet som definieras i kartläggningen av charfilter samt ersätta tecknen baserat på ett specifikt mönster.
• Tokenizer bryter strömmen av sträng i tecken, Till exempel, whitespace tokenizer bryter strömmen av strängar medan det möter whitespace mellan tecken.
• Tokenfilter konverterar dessa tokens till gemener, tar bort från sträng stoppord som 'a', 'an', 'the'. eller ersätt tecken till motsvarande synonymer definierade av filtret.

Q #26) Kan du lista olika typer av analysatorer i Elasticsearch?

Svar: Typer av Elasticsearch Analyzer är inbyggda och anpassade.

Inbyggda analysatorer klassificeras vidare enligt nedan:

• Standardanalysator: Denna typ av analysator är utformad med standard tokenizer som bryter strängen i strängar i tokens baserat på maximal tokenlängd konfigurerad, gemener tokenfilter som omvandlar token till gemener och stoppar tokenfilter, vilket tar bort stoppord som 'a', 'an', 'the'.
• Enkel analysator: Denna typ av analysator bryter en ström av strängar till en texttecken när den stöter på siffror eller specialtecken. En enkel analysator konverterar alla texttoken till gemener.
• Whitespace Analyzer: Den här typen av analysator bryter strömmen av strängar till en texttecken när den stöter på det vita utrymmet mellan dessa strängar eller uttalanden. Det behåller fallet med tokens som i ingångsströmmen.
• Stoppa analysator: Denna typ av analysator liknar den för den enkla analysatorn, men förutom att den tar bort stoppord från strängströmmen som 'a', 'an', 'the'. Den fullständiga listan med stoppord på engelska finns på länk.
• Nyckelordsanalysator: Den här typen av analysator returnerar hela strängen som en enda token som den var. Denna typ av analysator kan konverteras till en anpassad analysator genom att lägga till filter i den.
• Mönster analysator: Denna typ av analysator bryter strömmen av strängar i tokens baserat på det definierade reguljära uttrycket. Det här reguljära uttrycket verkar på strömmen av strängar och inte på tokens.
• Språkanalysator: Denna typ av analysator används för analys av specifika språktexter. Det finns plug-ins för att stödja språkanalysatorer. Dessa plug-ins är Stempel, ukrainska analyser, Kuromoji för japanska, Nori för koreanska och fonetiska plugins. Det finns ytterligare plugin-program för indiska såväl som icke-indiska språk som asiatiska språk ( Exempel, Japanska, vietnamesiska, tibetanska) analysatorer.

(bild källa )

• Fingerprint Analyzer: Fingeravtrycksanalysatorn konverterar strängströmmen till gemener, tar bort utökade tecken, sorterar och sammanfogas till en enda token.

Q #27) Hur kan Elasticsearch Tokenizer användas?

Svar: Tokenizers accepterar en ström av strängar, delar dem i enskilda tokens och visar utdata som samling / array av dessa tokens. Tokenizers är huvudsakligen grupperade i ordorienterade, partiella ord och strukturerade text tokenizers.

Q #28) Hur fungerar filter i en elasticsearch?

Svar: Tokenfilter tar emot texttoken från tokenizer och kan manipulera dem för att jämföra tokens för sökvillkor. Dessa filter jämför tokens med den sökta strömmen, vilket resulterar i booleskt värde, som true eller false.

Jämförelsen kan vara huruvida värdet för sökt tillstånd matchar med filtrerade tokentexter, ELLER inte matchar, ELLER matchar med en av den filtrerade tokentexten som returneras ELLER matchar inte någon av de angivna tokens, ELLER värdet för tokentexten är inom given intervall ELLER ligger inte inom ett visst intervall, ELLER tokentexterna finns i sökvillkor eller finns inte i sökvillkoret.

Q #29) Hur fungerar en intagningsnod i Elasticsearch?

Svar: Ingest node bearbetar dokumenten före indexering, vilket sker med hjälp av serie processorer som sekventiellt ändrar dokumentet genom att ta bort ett eller flera fält följt av en annan processor som byter namn på fältvärdet. Detta hjälper till att normalisera dokumentet och påskynda indexeringen, vilket resulterar i snabbare sökresultat.

Q #30) Skilja mellan masternod och masterkvalificerad nod i elasticsearch?

Svar: Huvudnodfunktionalitet kretsar kring åtgärder över hela klustret som skapande av index / index, radering av index / index, övervakning eller redovisning av de noder som bildar ett kluster. Dessa noder bestämmer också tilldelning av skärvor till specifika noder vilket resulterar i stabil Elasticsearch-klusterhälsa.

Medan Master-kvalificerade noder är de noder som blir valda för att bli Master Node.

F # 31) Vilka funktioner har attribut som aktiverat, indexerat och lagrat i Elasticsearch?

Svar:

Aktiverat attribut av Elasticsearch tillämpas i fall där vi behöver behålla och lagra ett visst fält från indexering. Detta görs med hjälp av 'Aktiverat': falskt syntax till kartläggning på toppnivå samt till objektfält.

Indexattribut av Elasticsearch bestämmer tre sätt på vilka en strängström kan indexeras.

• 'Analyserad' i vilken sträng kommer att analyseras innan den utsätts för indexering som ett fulltextfält.
• 'Inte_analyserad' indexera strängströmmen för att göra den sökbar utan att analysera den.
• 'låt bli' - där strängen inte kommer att indexeras alls och inte kan sökas också.

Oavsett inställning av attribut 'Lagra' till falskt lagrar Elasticsearch originaldokumentet på disken, som söker så snabbt som möjligt.

F # 32) Hur används ett karaktärsfilter i Elasticsearch Analyzer?

Svar: Teckenfilter i Elasticsearch analysator är inte obligatoriskt. Dessa filter manipulerar strängens ingångsström genom att ersätta text-token med motsvarande värde mappat till nyckeln.

Vi kan använda karteringsteckenfilter som använder parametrar som mappningar och mappings_path. Mappningarna är de filer som innehåller en uppsättning nycklar och motsvarande värden listade, medan mappings_path är den sökväg som är registrerad i konfigurationskatalogen som visar mappingsfilen som finns.

F # 33) Vänligen förklara om NRT med avseende på Elasticsearch?

Svar: Elasticsearch är den snabbast möjliga sökplattformen, där latens (fördröjning) är bara en sekund från det att du indexerar dokumentet och den tid det blir sökbart, varför Elasticsearch är nära realtids (NRT) sökplattform.

F # 34) Vilka är fördelarna med REST API med avseende på Elasticsearch?

Svar: REST API är kommunikation mellan system med hypertextöverföringsprotokoll som överför dataförfrågningar i XML- och JSON-format.

REST-protokollet är statslöst och separeras från användargränssnittet med server- och lagringsdata, vilket resulterar i förbättrad bärbarhet av användargränssnittet med alla typer av plattformar. Det förbättrar också skalbarheten så att komponenterna kan implementeras oberoende och därmed blir applikationerna mer flexibla att arbeta med.

REST API är plattforms- och språkoberoende förutom att språket som används för datautbyte är XML eller JSON.

F # 35) Förklara olika paket och deras betydelse när du installerar Elasticsearch.

Svar: Elasticsearch-installationen innehåller följande paket:

• Linux och macOS-plattformen måste tar.gz-arkiv installeras.
• Windows-operativsystemet kräver .zip-arkiv för att installeras.
• Debian, Ubuntu-baserade system deb pack måste installeras.
• Red Hat, Centos, OpenSuSE, SLES behöver RPM-paket installeras.
• Windows 64-bitarsystem kräver att MSI-paketet installeras.
• Docker-bilder för att köra Elasticsearch som Docker-containrar kan laddas ner från Elastic Docker Registry.
• X-Pack API-paket installeras tillsammans med Elasticsearch som hjälper till att få information om licens-, säkerhets-, migrations- och maskininlärningsaktiviteter som är involverade i Elasticsearch.

F # 36) Vad är konfigurationshanteringsverktyg som stöds av Elasticsearch?

Svar: Ansible, Chef, Puppet och Salt Stack är konfigurationsverktyg som stöds av Elasticsearch som används av DevOps-teamet.

F # 37) Kan du snälla förklara funktionaliteten och vikten av installationen av X-Pack för Elasticsearch?

Svar: X-Pack är ett tillägg som installeras tillsammans med Elasticsearch. Olika funktioner i X-Pack är säkerhet (rollbaserad åtkomst, privilegier / behörigheter, roller och användarsäkerhet), övervakning, rapportering, varning och många fler.

F # 38) Kan du lista X-Pack API-typer?

Svar: X-Pack API-typer listas enligt nedan:

(i) API-information: Den ger allmän information om installerade funktioner i X-Pack, till exempel Build-information, Licensinformation, funktioner-information.

bästa gratis nedladdningsbara video Windows 10

API Info - xPack API:

(ii) Grafutforska API : Explore API hjälper till att hämta och sammanfatta information om dokument kontra termer för Elasticsearch-index.

(iii) Licensierings-API: er: Dessa API: er hjälper till att hantera licenser som att få teststatus, starta testversion, få grundläggande status, starta grundläggande, starta testversionen, uppdatera licensen och ta bort licensen.

FÅ licens

(iv) Machine learning API: er: Dessa API: er utför uppgifter relaterade till kalendern som att skapa en kalender, lägga till och ta bort jobbet, lägga till och ta bort schemalagda händelser i kalendern, hämta kalendern, få schemalagda händelser, ta bort kalender, filtrera uppgifter som skapa, uppdatera, hämta och ta bort filtret, uppgifter matar uppgifter som att skapa, uppdatera, starta, stoppa, förhandsgranska och ta bort dataflöde, få dataflödeinformation / statistik.

Jobbuppgifter som att skapa, uppdatera, öppna, stänga, ta bort jobbet, lägga till eller ta bort jobb i kalendern, få jobbinfo / statistik, olika andra uppgifter relaterade till modellbilder, resultat, filstruktur samt utgångna data ingår också i maskinen lärande API.

(v) Säkerhets-API: er: Dessa API används för att utföra X-Pack säkerhetsaktiviteter, såsom Autentisera, rensa cache, Privilege och SSL-certifikatrelaterade säkerhetsaktiviteter.

(vi) Watcher API: er: Dessa API hjälper till att titta på eller observera nya dokument som läggs till i Elasticsearch.

(vii) Samlade API: er: Dessa API har införts för att verifiera funktionerna i experimentfasen, som kan tas bort i framtiden från Elasticsearch.

(viii) Migrations-API: er: Dessa API uppgraderar X-Pack-index från den tidigare versionen till den senaste versionen.

F # 39) Kan du lista X-Pack-kommandon?

Svar: X-Pack-kommandon listas nedan:

• Certgen
• Flytta
• installationslösenord
• syskeygen
• användare

F # 40) Vilken funktion har katt-API i Elasticsearch?

Svar: cat API-kommandon ger en analys, översikt och hälsa för Elasticsearch-klustret som inkluderar information relaterad till alias, allokering, index, nodattribut för att nämna några. Dessa kattkommandon använder frågesträng som sin parameter som returnerar rubriker och deras motsvarande information från JSON-dokumentet.

F # 41) Vilka är kattkommandona från cat API som används i Elasticsearch?

Svar:

Nedan listas kattkommandona från cat API:

(i) Alias ​​-GET _cat / aliases? V –Detta kommando visar kartläggning av alias med index, routing samt filtreringsinformation.

(ii) Tilldelning - GET _cat / allocation? V –Detta kommando visar diskutrymme som tilldelats för index såväl som skärvor räknas på varje nod.

(iii) Räkna - GET _cat / count? V - Detta kommando visar hur många dokument som finns i Elasticsearch-klustret.

(iv) Fältdata -GET _cat / fielddata? V - Detta visar mängden minne som används av vart och ett av fälten per nod.

(v) Hälsa - GET _cat / health? V - Det visar klusterstatus som sedan hur länge det är igång, nodräkningar det har etc. för att analysera klusterhälsa.

(Vi) Index - GET _cat / index? V - cat indices API ger oss information om flera skärvor, dokument, raderade dokument, butiksstorlekar för alla skärvor inklusive deras repliker.

(vii) Mästare - GET _cat / master? V - Den visar information som visar masternoden som har valts.

(viii) Nodattribut -GET _cat / nodeattrs? V - Den visar anpassade noderattribut.

(ix) Noder - GET _cat / nodes? V - Den visar information relaterad till en nod, till exempel roller och belastningsstatistik.

(x) Väntande uppgifter - GET _cat / pending_tasks? V - Det visar väntande uppgiftsförlopp som uppgiftsprioritet och tid i kö.

(xi) Plugins -GET _cat / plugins? V - Den visar information relaterad till installation av plugins som namn, versioner och komponenter.

(xii) Återhämtning -GET _cat / recovery? V - Den visar återhämtningar relaterade till slutförda samt aktuella index och skärvor.

(xiii) Förvar - Skaffa _cat / repositories? V - Den visar en översikt av förvar samt deras typer.

(xiv) Segment - GET _cat / segment? V - Det visar information för varje index, Lucene-nivå segment.

(xv) Skärvor -GET _cat / shards? V - Den visar tillståndet samt fördelningen av primära och replikskärvor

(xvi) Snapshots -GET _cat / snapshots? V - Det visar en förvaringsblick.

(xvii) Uppgifter - GET _cat / uppgifter? V - Den visar alla uppgifter som körs på klustret och deras framsteg.

(xviii) Mallar - GET _cat / templates? V - cat mall API ger oss information om indexmallar som skapas under nya indexskapande för indexinställningar och fältmappningar

(xix) Trådpool -GET _cat / thread_pool? V - Det visar statusen för olika nodvisa trådpooler som aktiva, köade och avvisade är statusen för trådpooler.

Q #42) Kan du förklara Explore API i en Elasticsearch?

Svar: Utforska API-hjälp för att hämta information om dokument och varaktighet eller termer som ”max antal vertices” eller “antal shards / partition” eller “document count” etc.

F # 43) Hur Migration API kan användas som en elastisk sökning?

Svar: Migration API tillämpas efter att Elasticsearch-versionen har uppgraderats med en nyare version. Med detta migrations-API uppdateras X-Pack-index till den senaste / nyare versionen av Elasticsearch-klustret.

F # 44) Hur fungerar API för sökning i en Elasticsearch?

Svar: Search API hjälper till att leta efter data från indexet, från särskilda skärvor som styrs av en routingparameter.

F # 45) Kan du snälla lista fältdatatyp som är mest tillgänglig för Elasticsearch?

Svar: Nedan listas datatyperna för dokumentfälten:

• Strängdatatyp som inkluderar text och nyckelord som e-postadresser, postnummer, värdnamn.
• Numerisk datatyp som byte, kort, heltal, lång, flottör, dubbel, halvflyt, skalad_flyt.
• Date, Date nanoseconds, Boolean, Binary (Base64-kodad sträng, t.ex. 000000 för char 'A' eller 011010 för char 'a')
• Område (heltalsområde, långt område, dubbelt område, flytområde, datumområde)
• Komplexa datatyper som innehåller objekt ( Exempel: enda JSON-objekt) och Nestat (array med JSON-objekt)
• Geodatatyper inkluderar latitud / longitud som är geo-punkter och geo-form som inkluderar former som en polygon.
• Specialiserade datatyper, matriser (värden i matrisen ska ha samma datatyp)

F # 46) Förklara i detalj om ELK Stack och dess innehåll?

Svar: Företagen, stora som små idag, stöter på information i form av rapporter, data och kunduppföljningar och historiska, aktuella beställningar samt kundrecensioner från online- och offline-loggarna. Det är viktigt att lagra och analysera dessa loggar som hjälper dig att förutsäga värdefull feedback för företagen.

För att underhålla dessa dataloggar behöver det ett billigt verktyg för logganalys. ELK Stack är en samling sök- och analysverktyg som Elastic Search, Collection and Transformation tool som log stash och Visualization and Data Management tool like Kibana, parsing and collection of logs with Beats and monitoring and reporting tool like X Pack.

F # 47) Var och hur kommer Kibana att vara användbart i Elasticsearch?

Svar: Kibana kommer som en del av ELK Stack - log-analyslösningen. Det är ett visualiseringsverktyg med öppen källkod som analyserar ständigt ökande loggar i olika grafformat som rad, cirkelfält, koordinatkartor etc.

F # 48) Hur kan Log stash användas med Elasticsearch?

Svar: Log stash är en öppen källkodsmotor på ETL-serversidan som följer med ELK Stack som samlar in och behandlar data från ett stort antal källor.

F # 49) Hur Beats kan användas med Elasticsearch?

Svar: Beats är ett verktyg med öppen källkod som transporterar data direkt till Elasticsearch eller genom Log stash, där data kan bearbetas eller filtreras innan de visas med Kibana. Den typ av data som transporteras är granskningsdata, loggfiler, molndata, nätverkstrafik och fönsterhändelseloggar.

Q #50) Hur används Elastic Stack Reporting?

Svar: Reporting API hjälper till att hämta data i PDF-format, PNG-bildformat samt kalkylark CSV-format och kan delas eller sparas efter behov.

snabb sorteringsalgoritm c ++

F # 51) Kan du snälla lista användarfall relaterade till ELK-logganalys?

Svar: ELK log analytics framgångsrikt designade användningsfall listas nedan:

• Överensstämmelse
• E-handel Sök lösning
• Spårning av bedrägerier
• Marknadsintelligens
• Riskhantering
• Säkerhetsanalys

Slutsats

Elasticsearch är en öppen källkod, RESTful, skalbar, byggd på Apache Lucene-biblioteket, dokumentbaserad sökmotor. Elasticsearch-butiker hämtar och hanterar text-, numeriska, geospatiala, strukturerade och ostrukturerade data i form av JSON-dokument med CRUD REST API.

Alla möjliga områden i ElasticSearch, liksom ELK-stack, frågor relaterade till olika analysatorer, filter, tokenfilter och API: er som används i ElasticSearch, har ställts som intervjufrågor med mest tekniska svar på var och en av frågorna.

Vi hoppas att du har hittat svaren på de vanligaste intervjufrågorna. Öva, hänvisa och revidera dessa frågor och svar för Elasticsearch-intervjun för att utföra säkert i den tekniska intervjun.

Lycka till med intervjun !!

Rekommenderad läsning

• Intervjufrågor och svar
• ETL Testing Intervju Frågor och svar
• Några knepiga manuella testfrågor och svar
• Topp 51 Bootstrap intervjufrågor och svar
• Spock intervjufrågor med svar (mest populära)
• 25 bästa intervjuer och svar på Agile Testing
• Topp 32 bästa datastationsintervjuer och svar
• 50 populära Salesforce-intervjufrågor och svar (Uppdaterad 2021)