51 Top ElasticSearch Interview Fragen & Antworten (Aktualisiert 2021)

51 top elasticsearch interview questions answers

Umfassende Liste der beliebtesten Fragen und Antworten zum ElasticSearch-Interview, um Sie auf das bevorstehende Interview vorzubereiten:

Wenn Sie sich auf ein Interview vorbereiten, finden Sie hier die 51 Am häufigsten gestellte Fragen und Antworten zu Elasticsearch-Interviews als Referenz.

Wir haben versucht, alle möglichen Fragen zusammenzufassen, die Ihnen während Ihres technischen Interviews möglicherweise begegnen, um Ihre Kompetenz in Elasticsearch zu überprüfen.

Was du lernen wirst:

• Übersicht über ElasticSearch
• Liste der am häufigsten gestellten Fragen zum ElasticSearch-Interview
• Fazit
  • Literatur-Empfehlungen

Übersicht über ElasticSearch

Elasticsearch ist eine Open-Source-REST-fähige, skalierbare Suchmaschine, die auf der dokumentbasierten Suchmaschine der Apache Lucene-Bibliothek basiert. Es speichert das Abrufen und Verwalten von Text-, Zahlen-, Geodaten-, strukturierten und unstrukturierten Daten in Form von JSON-Dokumenten mithilfe der CRUD REST-API oder von Ingestion-Tools wie Logstash.

Sie können Kibana, ein Open-Source-Visualisierungstool, mit Elasticsearch verwenden, um Ihre Daten zu visualisieren und interaktive Dashboards für die Analyse zu erstellen.

Elasticsearch, Apache Lucene-Suchmaschine ist ein JSON-Dokument, das für eine schnellere Suche indiziert ist. Aufgrund der Indizierung kann der Benutzer innerhalb von 10 Sekunden Text aus JSON-Dokumenten suchen.

Liste der am häufigsten gestellten Fragen zum ElasticSearch-Interview

F # 1) Erklären Sie kurz über Elasticsearch?

Antworten: Elasticsearch Apache Lucene-Suchmaschine ist eine Datenbank, in der dokumentenorientierte und halbstrukturierte Daten abgerufen und verwaltet werden. Es bietet Echtzeitsuche und -analyse für strukturierten oder unstrukturierten Text, numerische oder geografische Daten.

F # 2) Können Sie die stabile Elasticsearch-Version angeben, die derzeit zum Download zur Verfügung steht?

Antworten: Die neueste stabile Version von Elasticsearch ist 7.5.0.

regex_match c ++

F # 3) Welche Software ist für die Installation von Elasticsearch als Voraussetzung erforderlich?

Antworten: Die neueste JDK 8- oder Java-Version 1.8.0 wird als Software empfohlen, die zum Ausführen von Elasticsearch auf Ihrem Gerät erforderlich ist.

F # 4) Können Sie bitte schrittweise Anweisungen zum Starten eines Elasticsearch-Servers geben?

Antworten: Der Server kann über die Befehlszeile gestartet werden.

Die folgenden Schritte erläutern den Vorgang:

• Klicken Sie auf das Windows-Startsymbol unten links auf dem Desktop-Bildschirm.
• Geben Sie command oder cmd in das Windows-Startmenü ein und drücken Sie die Eingabetaste, um eine Eingabeaufforderung zu öffnen.
• Ändern Sie das Verzeichnis in den Ordner bin des Elasticsearch-Ordners, der nach der Installation erstellt wurde.
• Geben Sie /Elasticsearch.bat ein und drücken Sie die Eingabetaste, um den Elasticsearch-Server zu starten.

Dadurch wird Elasticsearch an der Eingabeaufforderung im Hintergrund gestartet. Weiter Browser öffnen und eingeben http: // localhost: 9200 und drücken Sie die Eingabetaste. Dies sollte den Namen des Elasticsearch-Clusters und andere Metawerte anzeigen, die sich auf seine Datenbank beziehen.

Q.#5) Nennen Sie 10 Unternehmen, die eine Elasticsearch als Suchmaschine und Datenbank für ihre Anwendung haben?

Antworten:

Im Folgenden finden Sie eine Liste einiger Unternehmen, die Elasticsearch zusammen mit Logstash und Kibana verwenden ::

• Uber
• Instacart
• Locker
• Shopify
• Paketüberfluss
• DigitalOcean
• Udemy
• 9GAG
• Wikipedia
• Netflix
• Accenture
• Fujitsu

Q #6) Bitte erläutern Sie Elasticsearch Cluster?

Antworten: Es handelt sich um eine Gruppe von einer oder mehreren verbundenen Knoteninstanzen, die für die Verteilung von Aufgaben, die Suche und die Indizierung auf alle Knoten verantwortlich sind.

Knoten und Scherben:

Q #7) Was ist ein Knoten in Elasticsearch?

Antworten: Ein Knoten ist eine Instanz von Elasticsearch. Verschiedene Knotentypen sind Datenknoten, Masterknoten, Clientknoten und Aufnahmeknoten.

Diese werden wie folgt erklärt:

• Datenknoten Halten Sie Daten und führen Sie einen Vorgang wie CRUD (Erstellen / Lesen / Aktualisieren / Löschen), Suchen und Aggregieren von Daten aus.
• Hauptknoten Hilfe bei der Konfiguration und Verwaltung zum Hinzufügen und Entfernen von Knoten im gesamten Cluster.
• Client-Knoten Senden von Clusteranforderungen an den Masterknoten und datenbezogene Anforderungen an Datenknoten,
• Knoten aufnehmen zur Vorverarbeitung von Dokumenten vor der Indizierung.

Q #8) Was ist ein Index in einem Elasticsearch-Cluster?

Antworten: Ein Elasticsearch-Cluster kann mehrere Indizes enthalten, die im Vergleich zu einer relationalen Datenbank Datenbank sind. Diese Indizes enthalten mehrere Typen (Tabellen). Die Typen (Tabellen) enthalten mehrere Dokumente (Datensätze / Zeilen) und diese Dokumente enthalten Eigenschaften (Spalten).

Q #9) Was ist ein Typ in einer elastischen Suche?

Antworten: Typ, hier ist eine Tabelle in der relationalen Datenbank. Diese Typen (Tabellen) enthalten mehrere Dokumente (Zeilen), und jedes Dokument verfügt über Eigenschaften (Spalten).

(Bild Quelle ))

Q #10) Können Sie bitte Mapping in einer Elasticsearch definieren?

Antworten: Die Zuordnung ist der Umriss der in einem Index gespeicherten Dokumente. Das Mapping definiert, wie ein Dokument indiziert wird, wie seine Felder von Lucene indiziert und gespeichert werden.

F # 11) Was ist ein Dokument in Bezug auf Elasticsearch?

Antworten: Ein Dokument ist ein JSON-Dokument, das in Elasticsearch gespeichert ist. Dies entspricht einer Zeile in einer relationalen Datenbanktabelle.

Q #12) Können Sie SHARDS in Bezug auf Elasticsearch erklären?

Antworten: Wenn die Anzahl der Dokumente zunimmt, die Festplattenkapazität und die Verarbeitungsleistung nicht ausreichen, verzögert sich die Beantwortung von Clientanforderungen. In einem solchen Fall wird der Prozess des Aufteilens indizierter Daten in kleine Blöcke als Shards bezeichnet, wodurch das Abrufen von Ergebnissen während der Datensuche verbessert wird.

Q #13) Können Sie REPLICA definieren und was ist der Vorteil beim Erstellen eines Replikats?

Antworten: Ein Replikat ist eine exakte Kopie des Shards, mit der der Abfragedurchsatz erhöht oder unter extremen Lastbedingungen eine hohe Verfügbarkeit erreicht wird. Diese Replikate helfen bei der effizienten Verwaltung von Anforderungen.

F # 14) Bitte erläutern Sie die Vorgehensweise zum Hinzufügen oder Erstellen eines Index in Elasticsearch Cluster.

Antworten: Um einen neuen Index hinzuzufügen, sollte eine Index-API-Option verwendet werden. Die zum Erstellen des Index erforderlichen Parameter sind die Konfigurationseinstellung eines Index, die Feldzuordnung im Index sowie Index-Aliase

F # 15) Wie lautet die Syntax oder der Code zum Löschen eines Index in Elasticsearch?

Antwort: Sie können einen vorhandenen Index mit der folgenden Syntax löschen:

_all oder * können verwendet werden, um alle Indizes zu entfernen / löschen

F # 16) Wie lautet die Syntax oder der Code zum Auflisten aller Indizes eines Clusters in Elasticsearch?

Antworten: Sie können die Liste der im Cluster vorhandenen Indizes mithilfe der folgenden Syntax abrufen:

GET index_name, im obigen Fall ist index_name .kibana

F # 17) Können Sie mir die Syntax oder den Code zum Hinzufügen einer Zuordnung in einem Index mitteilen?

Antworten: Sie können einem Index eine Zuordnung mit der folgenden Syntax hinzufügen:

Q #18) Wie lautet die Syntax oder der Code zum Abrufen eines Dokuments anhand der ID in Elasticsearch?

Antworten: Die GET-API ruft das angegebene JSON-Dokument aus einem Index ab.

Syntax:

Q #19) Bitte erläutern Sie die Relevanz und Bewertung in Elasticsearch.

Antworten: Wenn Sie im Internet nach etwa Apple suchen. Es könnte entweder die Suchergebnisse zu Obst oder Unternehmen mit Namen als Apfel anzeigen. Vielleicht möchten Sie Obst online kaufen, das Rezept anhand der Früchte oder der gesundheitlichen Vorteile des Verzehrs von Obst oder Apfel überprüfen.

Im Gegensatz dazu möchten Sie möglicherweise auf Apple.com nach der neuesten Produktpalette des Unternehmens suchen, die Aktienkurse von Apple Inc. und die Leistung eines Unternehmens in der NASDAQ in den letzten 6 Monaten, 1 oder 5 Jahren überprüfen.

Wenn wir in Elasticsearch nach einem Dokument (einem Datensatz) suchen, sind Sie ebenfalls daran interessiert, die relevanten Informationen zu erhalten, nach denen Sie suchen. Basierend auf der Relevanz wird die Wahrscheinlichkeit, die relevanten Informationen zu erhalten, durch den Lucene-Bewertungsalgorithmus berechnet.

Die Lucene-Technologie hilft bei der Suche nach einem bestimmten Datensatz, d. H. Einem Dokument, das basierend auf der Häufigkeit des Suchbegriffs indiziert wird, der im Dokument erscheint, wie oft sein Erscheinungsbild in einem Index und einer Abfrage, die unter Verwendung verschiedener Parameter entworfen wurden.

Q #20) Auf welche verschiedenen Arten können wir eine Suche in Elasticsearch durchführen?

Antworten:

Im Folgenden werden die verschiedenen Möglichkeiten aufgeführt, wie wir eine Suche in Elasticsearch durchführen können:

• Anwenden der Such-API auf mehrere Typen und mehrere Indizes : Such-API, wir können eine Entität über mehrere Typen und Indizes hinweg durchsuchen.
• Suchanforderung unter Verwendung einer einheitlichen Ressourcen-ID: Wir können Anfragen unter Verwendung von Parametern zusammen mit URI, d. H. Uniform Resource Identifier, suchen.
• Suche mit Query DSL, d. H. (Domain Specific Language) innerhalb des Körpers: DSL, d. H. Eine domänenspezifische Sprache, wird für den JSON-Anforderungshauptteil verwendet.

F # 21) Welche verschiedenen Arten von Abfragen unterstützt Elasticsearch?

Antworten: Abfragen werden hauptsächlich in zwei Typen unterteilt: Volltext- oder Übereinstimmungsabfragen und termbasierte Abfragen.

Textabfragen wie Grundübereinstimmung, Übereinstimmungsphrase, Mehrfachübereinstimmung, Präfix für Übereinstimmungsphrase, allgemeine Begriffe, Abfragezeichenfolge, einfache Abfragezeichenfolge.

Termabfragen B. Begriff vorhanden, Typ, Begriffssatz, Bereich, Präfix, IDs, Platzhalter, regulärer Ausdruck und Fuzzy.

Q #22) Können Sie zwischen termbasierten Abfragen und Volltextabfragen vergleichen?

Antworten: DSL-Abfrage (Domain Specific Language), bekannt als Volltextabfragen Verwendet den HTTP-Anforderungshauptteil, bietet den Vorteil einer klaren und detaillierten Absicht, im Laufe der Zeit ist es einfacher, diese Abfragen zu optimieren.

Termbasierte Abfragen Verwenden Sie den invertierten Index, eine Hash-Map-ähnliche Datenstruktur, mit deren Hilfe Text oder Zeichenfolge aus dem Textkörper von E-Mails, Schlüsselwörtern oder Zahlen oder Daten usw. gefunden werden können, die für Analysezwecke verwendet werden.

Q #23) Bitte erläutern Sie die Funktionsweise der Aggregation in Elasticsearch.

Antworten: Aggregationen helfen bei der Erfassung von Daten aus der bei der Suche verwendeten Abfrage. Verschiedene Arten von Aggregationen sind Metriken, Durchschnitt, Minimum, Maximum, Summe und Statistiken, die auf unterschiedlichen Zwecken basieren.

Q #24) Können Sie mir die Datenspeicherungsfunktionalität in Elasticsearch mitteilen?

Antworten: Elasticsearch ist eine Suchmaschine, die zum Speichern und Durchsuchen komplexer Datenstrukturen verwendet wird, die als JSON-Dokument indiziert und serialisiert werden.

Q #25) Was ist ein Elasticsearch Analyzer?

Antworten: Analysatoren werden für die Textanalyse verwendet. Sie können entweder ein integrierter oder ein benutzerdefinierter Analysator sein. Der Analysator besteht aus null oder mehr Zeichenfiltern, mindestens einem Tokenizer und null oder mehr Token-Filtern.

• Zeichenfilter zerlegen den Strom von Zeichenfolgen oder Zahlen in Zeichen, indem sie HTML-Tags entfernen, die Zeichenfolge nach Schlüsseln durchsuchen und durch den im Mapping-Zeichenfilter definierten zugehörigen Wert ersetzen sowie die Zeichen anhand eines bestimmten Musters ersetzen.
• Tokenizer unterteilt den String-Stream in Zeichen. Beispielsweise, Der Whitespace-Tokenizer unterbricht den String-Stream, während Leerzeichen zwischen Zeichen auftreten.
• Token-Filter konvertieren diese Token in Kleinbuchstaben. Entfernen Sie Wörter wie 'a', 'an', 'the' aus den Zeichenfolgenstopps. oder ersetzen Sie Zeichen durch äquivalente Synonyme, die vom Filter definiert werden.

Q #26) Können Sie verschiedene Arten von Analysatoren in Elasticsearch auflisten?

Antworten: Die Arten von Elasticsearch Analyzer sind integriert und benutzerdefiniert.

Eingebaute Analysatoren werden weiter wie folgt klassifiziert:

• Standardanalysator: Dieser Analysatortyp ist mit einem Standard-Tokenizer ausgestattet, der den String-Stream basierend auf der konfigurierten maximalen Token-Länge in Token aufteilt. Der Token-Filter in Kleinbuchstaben konvertiert den Token in Kleinbuchstaben und stoppt den Token-Filter, wodurch Stoppwörter wie 'a' entfernt werden. 'ein', 'das'.
• Einfacher Analysator: Diese Art von Analysator zerlegt einen Zeichenfolgenstrom in ein Textzeichen, wenn er auf Zahlen oder Sonderzeichen stößt. Ein einfacher Analysator konvertiert alle Text-Token in Kleinbuchstaben.
• Whitespace Analyzer: Diese Art von Analysator zerlegt den Zeichenfolgenstrom in ein Textzeichen, wenn zwischen diesen Zeichenfolgen oder Anweisungen Leerzeichen auftreten. Der Fall von Token bleibt wie im Eingabestream erhalten.
• Stop Analyzer: Dieser Analysatortyp ähnelt dem des einfachen Analysators, entfernt jedoch zusätzlich Stoppwörter aus dem String-Stream wie 'a', 'an', 'the'. Die vollständige Liste der Stoppwörter in Englisch finden Sie in der Verknüpfung.
• Keyword Analyzer: Diese Art von Analysator gibt den gesamten String-Stream als einzelnes Token zurück. Dieser Analysatortyp kann durch Hinzufügen von Filtern in einen benutzerdefinierten Analysator umgewandelt werden.
• Musteranalysator: Diese Art von Analysator unterteilt den String-Stream basierend auf dem definierten regulären Ausdruck in Token. Dieser reguläre Ausdruck wirkt sich auf den String-Stream und nicht auf die Token aus.
• Sprachanalysator: Dieser Analysatortyp wird für die Analyse spezifischer Sprachtexte verwendet. Es gibt Plug-Ins zur Unterstützung von Sprachanalysatoren. Diese Plugins sind Stempel, Ukrainian Analysis, Kuromoji für Japanisch, Nori für Koreanisch und Phonetic Plugins. Es gibt zusätzliche Plug-Ins für indische und nicht-indische Sprachen wie asiatische Sprachen ( Beispiel, Japanische, vietnamesische, tibetische) Analysegeräte.

(Bild Quelle ))

• Fingerabdruckanalysator: Der Fingerabdruckanalysator konvertiert den Zeichenfolgenstrom in Kleinbuchstaben, entfernt erweiterte Zeichen, sortiert und verkettet sie zu einem einzigen Token.

Q #27) Wie kann Elasticsearch Tokenizer verwendet werden?

Antworten: Tokenizer akzeptieren einen String-Stream, teilen ihn in einzelne Token auf und zeigen die Ausgabe als Sammlung / Array dieser Token an. Tokenizer werden hauptsächlich in wortorientierte, partielle Wort- und strukturierte Text-Tokenizer gruppiert.

Q #28) Wie funktionieren Filter in einer Elasticsearch?

Antworten: Token-Filter empfangen Text-Token vom Tokenizer und können diese bearbeiten, um die Token auf Suchbedingungen zu vergleichen. Diese Filter vergleichen Token mit dem gesuchten Stream, was zu einem booleschen Wert wie true oder false führt.

Der Vergleich kann sein, ob der Wert für die gesuchte Bedingung mit gefilterten Token-Texten übereinstimmt, ODER nicht übereinstimmt ODER mit einem der zurückgegebenen gefilterten Token-Texte übereinstimmt ODER nicht mit einem der angegebenen Token übereinstimmt, ODER der Wert des Token-Textes innerhalb des angegebenen Werts liegt Bereich ODER liegt nicht innerhalb eines bestimmten Bereichs ODER Die Token-Texte sind in der Suchbedingung vorhanden oder in der Suchbedingung nicht vorhanden.

Q #29) Wie funktioniert ein Aufnahmeknoten in Elasticsearch?

Antworten: Der Ingest-Knoten verarbeitet die Dokumente vor der Indizierung. Dies erfolgt mithilfe einer Reihe von Prozessoren, die das Dokument nacheinander ändern, indem ein oder mehrere Felder entfernt werden, gefolgt von einem anderen Prozessor, der den Feldwert umbenennt. Dies hilft, das Dokument zu normalisieren und die Indizierung zu beschleunigen, was zu schnelleren Suchergebnissen führt.

Q #30) Unterscheiden Sie in Elasticsearch zwischen Master-Knoten und Master-fähigem Knoten?

Antworten: Die Funktionalität des Hauptknotens dreht sich um Aktionen im gesamten Cluster, z. B. das Erstellen von Indizes / Indizes, das Löschen von Indizes / Indizes, das Überwachen oder Führen eines Kontos der Knoten, die einen Cluster bilden. Diese Knoten entscheiden auch über die Zuordnung von Shards zu bestimmten Knoten, was zu einem stabilen Zustand des Elasticsearch-Clusters führt.

Master-fähige Knoten sind diejenigen Knoten, die zum Master-Knoten gewählt werden.

F # 31) Welche Funktionen haben Attribute wie 'Aktiviert', 'Indexieren' und 'Speichern' in Elasticsearch?

Antworten:

Aktiviertes Attribut of Elasticsearch wird in dem Fall angewendet, in dem ein bestimmtes Feld für die Indizierung beibehalten und gespeichert werden muss. Dies geschieht mit 'Aktiviert': false Syntax in das Top-Level-Mapping sowie in Objektfelder.

Indexattribut of Elasticsearch entscheidet über drei Möglichkeiten, wie ein String-Stream indiziert werden kann.

• 'Analysiert' in welcher Zeichenfolge analysiert wird, bevor sie als Volltextfeld indiziert wird.
• ‘Not_analyzed’ Indizieren Sie den String-Stream, um ihn durchsuchbar zu machen, ohne ihn zu analysieren.
• 'unterlassen Sie' - wo die Zeichenfolge überhaupt nicht indiziert wird und auch nicht durchsuchbar ist.

Unabhängig von der Einstellung des Attributs 'Geschäft' Bei false speichert Elasticsearch das Originaldokument auf der Festplatte, wodurch so schnell wie möglich gesucht wird.

F # 32) Wie wird ein Zeichenfilter in Elasticsearch Analyzer verwendet?

Antworten: Der Zeichenfilter im Elasticsearch-Analysator ist nicht obligatorisch. Diese Filter manipulieren den Eingabestream der Zeichenfolge, indem sie das Texttoken durch den entsprechenden Wert ersetzen, der dem Schlüssel zugeordnet ist.

Wir können Mapping-Zeichenfilter verwenden, die Parameter als Mappings und Mappings_path verwenden. Die Zuordnungen sind die Dateien, die ein Array von Schlüsseln und entsprechenden aufgelisteten Werten enthalten, während mappings_path der Pfad ist, der im Konfigurationsverzeichnis registriert ist, in dem die vorhandene Zuordnungsdatei angezeigt wird.

F # 33) Bitte erläutern Sie NRT in Bezug auf Elasticsearch.

Antworten: Elasticsearch ist die schnellstmögliche Suchplattform, bei der die Latenz (Verzögerung) nur eine Sekunde ab dem Zeitpunkt der Indizierung des Dokuments und dem Zeitpunkt der Durchsuchbarkeit beträgt. Daher ist Elasticsearch eine NRT-Suchplattform (Near Real-Time).

F # 34) Was sind die Vorteile der REST-API in Bezug auf Elasticsearch?

Antworten: Die REST-API ist die Kommunikation zwischen Systemen unter Verwendung des Hypertext-Übertragungsprotokolls, das Datenanforderungen im XML- und JSON-Format überträgt.

Das REST-Protokoll ist zustandslos und mit Server- und Speicherdaten von der Benutzeroberfläche getrennt, was zu einer verbesserten Portabilität der Benutzeroberfläche mit jeder Art von Plattform führt. Es verbessert auch die Skalierbarkeit und ermöglicht die unabhängige Implementierung der Komponenten, sodass Anwendungen flexibler bearbeitet werden können.

Die REST-API ist plattform- und sprachunabhängig, mit der Ausnahme, dass die für den Datenaustausch verwendete Sprache XML oder JSON ist.

F # 35) Erklären Sie bei der Installation von Elasticsearch verschiedene Pakete und deren Bedeutung.

Arten von Fehlern beim Testen von Software

Antworten: Die Elasticsearch-Installation umfasst die folgenden Pakete:

• Für die Linux- und MacOS-Plattform müssen tar.gz-Archive installiert sein.
• Für das Windows-Betriebssystem müssen ZIP-Archive installiert sein.
• Debian, Ubuntu-basiertes System-Deb-Pack muss installiert werden.
• Für Red Hat, Centos, OpenSuSE und SLES muss das RPM-Paket installiert sein.
• Für das 64-Bit-Windows-System muss das MSI-Paket installiert sein.
• Docker-Images zum Ausführen von Elasticsearch als Docker-Container können aus der Elastic Docker-Registrierung heruntergeladen werden.
• X-Pack-API-Pakete werden zusammen mit Elasticsearch installiert, mit deren Hilfe Informationen zu Lizenz-, Sicherheits-, Migrations- und maschinellen Lernaktivitäten abgerufen werden können, die an Elasticsearch beteiligt sind.

F # 36) Welche Konfigurationsmanagement-Tools werden von Elasticsearch unterstützt?

Antworten: Ansible, Chef, Puppet und Salt Stack sind Konfigurationstools, die von Elasticsearch unterstützt werden und vom DevOps-Team verwendet werden.

F # 37) Können Sie bitte die Funktionalität und Bedeutung der Installation von X-Pack für Elasticsearch erläutern?

Antworten: X-Pack ist eine Erweiterung, die zusammen mit Elasticsearch installiert wird. Verschiedene Funktionen von X-Pack sind Sicherheit (rollenbasierter Zugriff, Berechtigungen / Berechtigungen, Rollen- und Benutzersicherheit), Überwachung, Berichterstellung, Warnung und vieles mehr.

F # 38) Können Sie X-Pack-API-Typen auflisten?

Antworten: X-Pack-API-Typen sind wie folgt aufgeführt:

(i) API-Informationen: Es enthält allgemeine Informationen zu den installierten Funktionen von X-Pack, z. B. Build-Informationen, Lizenzinformationen und Funktionsinformationen.

API-Info - xPack-API:

(ii) Graph Explore API : Die Explore-API hilft beim Abrufen und Zusammenfassen von Dokumentinformationen im Vergleich zu Begriffen von Elasticsearch-Indizes.

(iii) Lizenzierungs-APIs: Diese APIs helfen bei der Verwaltung von Lizenzen, z. B. zum Abrufen des Teststatus, Starten der Testversion, Abrufen des Basisstatus, Starten der Basisversion, Starten der Testversion, Aktualisieren der Lizenz und Löschen der Lizenz.

GET Lizenz

(iv) APIs für maschinelles Lernen: Diese APIs führen Aufgaben im Zusammenhang mit dem Kalender aus, z. B. Erstellen eines Kalenders, Hinzufügen und Löschen des Jobs, Hinzufügen und Löschen geplanter Ereignisse zum Kalender, Abrufen des Kalenders, Abrufen geplanter Ereignisse, Löschen des Kalenders, Filtern von Aufgaben wie Erstellen, Aktualisieren, Abrufen und Löschen Der Filter, Daten-Feeds Aufgaben wie Erstellen, Aktualisieren, Starten, Stoppen, Vorschau und Löschen von Daten-Feeds, Abrufen von Daten-Feed-Informationen / Statistiken.

Jobaufgaben wie Erstellen, Aktualisieren, Öffnen, Schließen, Löschen des Jobs, Hinzufügen oder Löschen von Jobs zum Kalender, Abrufen von Jobinformationen / -statistiken, verschiedene andere Aufgaben im Zusammenhang mit Modellschnappschüssen, Ergebnissen, Dateistruktur sowie abgelaufene Daten sind ebenfalls im Computer enthalten Lern-API.

(v) Sicherheits-APIs: Diese API wird verwendet, um X-Pack-Sicherheitsaktivitäten auszuführen, z. B. Authentifizierungs-, Cache-Lösch-, Berechtigungs- und SSL-Zertifikat-bezogene Sicherheitsaktivitäten.

(vi) Watcher-APIs: Diese API hilft beim Anzeigen oder Beobachten neuer Dokumente, die in Elasticsearch hinzugefügt wurden.

(vii) Rollup-APIs: Diese API wurde eingeführt, um die Funktionen im experimentellen Stadium zu überprüfen, die möglicherweise in Zukunft aus Elasticsearch entfernt werden.

(viii) Migrations-APIs: Diese API aktualisiert den X-Pack-Index von der vorherigen Version auf die neueste Version.

F # 39) Können Sie X-Pack-Befehle auflisten?

Antwort: X-Pack-Befehle sind unten aufgeführt:

• Certgen
• Wandern
• Setup-Passwörter
• syskeygen
• Benutzer

F # 40) Was ist die Funktionalität der cat API in Elasticsearch?

Antworten: cat-API-Befehle bieten eine Analyse, einen Überblick und einen Zustand des Elasticsearch-Clusters, die Informationen zu Aliasen, Zuordnungen, Indizes und Knotenattributen enthalten, um nur einige zu nennen. Diese cat-Befehle verwenden die Abfragezeichenfolge als Parameter, der Header und die entsprechenden Informationen aus dem JSON-Dokument zurückgibt.

F # 41) Welche cat-Befehle von der cat-API werden in Elasticsearch verwendet?

Antworten:

Nachfolgend sind die von der cat-API aufgelisteten cat-Befehle aufgeführt:

(i) Aliase -GET _cat / aliases? V. –Dieser Befehl zeigt die Zuordnung von Alias ​​mit Indizes, Routing sowie das Filtern von Informationen an.

(ii) Zuteilung - GET _cat / Allocation? V. –Dieser Befehl zeigt den für Indizes zugewiesenen Speicherplatz sowie die Anzahl der Shards an, die auf jedem Knoten vorhanden sind.

(iii) Zählen - GET _cat / count? V. - Dieser Befehl zeigt an, wie viele Dokumente im Elasticsearch-Cluster vorhanden sind.

(iv) Felddaten -GET _cat / fielddata? V. - Hier wird die von jedem Feld pro Knoten belegte Speichermenge angezeigt.

(v) Gesundheit - - GET _cat / health? V. - Der Clusterstatus wird angezeigt, z. B. seit der Betriebsdauer, der Anzahl der Knoten usw. zur Analyse des Clusterzustands.

(Vi) Indizes - - GET _cat / indices? V. - Die Cat-Indizes-API bietet Informationen zu verschiedenen Shards, Dokumenten, gelöschten Dokumenten und Speichergrößen aller Shards einschließlich ihrer Replikate.

(vii) Meister - GET _cat / master? V. - Es werden Informationen angezeigt, die den ausgewählten Masterknoten anzeigen.

(viii) Knotenattribute -GET _cat / nodeattrs? V. - Es werden benutzerdefinierte Knotenattribute angezeigt.

(ix) Knoten - GET _cat / node? V. - Es werden Informationen zu einem Knoten angezeigt, z. B. Rollen und Lastmetriken.

(x) Ausstehende Aufgaben - GET _cat / pending_tasks? V. - Es zeigt den Fortschritt anstehender Aufgaben wie Aufgabenpriorität und Zeit in der Warteschlange an.

(xi) Plugins -GET _cat / plugins? V. - Es werden Informationen zur Installation von Plugins wie Namen, Versionen und Komponenten angezeigt.

(xii) Wiederherstellung -GET _cat / recovery? V. - Es werden Wiederherstellungen in Bezug auf abgeschlossene sowie aktuelle Indizes und Shards angezeigt.

(xiii) Repositories - - _Cat / repositories abrufen? V. - Es zeigt einen Blick auf Repositorys sowie deren Typen.

(xiv) Segmente - GET _cat / segmente? V. - Es werden für jeden der Indizes Informationen zu Lucene-Level-Segmenten angezeigt.

(xv) Scherben -GET _cat / shards? V. - Es zeigt den Status sowie die Verteilung von Primär- und Replikatsplittern an

(xvi) Schnappschüsse -GET _cat / snapshots? V. - Es zeigt einen Blick auf ein Repository.

(xvii) Aufgaben - GET _cat / task? V. - Es werden alle im Cluster ausgeführten Aufgaben und deren Fortschritt angezeigt.

(xviii) Vorlagen - GET _cat / templates? V. - Die Katzenvorlagen-API bietet Informationen zu Indexvorlagen, die während der Erstellung neuer Indizes für Indexeinstellungen und Feldzuordnungen erstellt werden

(xix) Thread-Pool -GET _cat / thread_pool? V. - Es zeigt den Status verschiedener knotenweiser Thread-Pools an, z. B. aktiv, in der Warteschlange und abgelehnt, und den Status von Thread-Pools.

Q #42) Können Sie Explore API in einer Elasticsearch erklären?

Antworten: Durchsuchen Sie die API-Hilfe, um Informationen zu Dokumenten und Dauer oder Begriffen wie 'maximale Anzahl von Scheitelpunkten' oder 'Anzahl von Shards / Partitionen' oder 'Anzahl von Dokumenten' usw. abzurufen.

F # 43) Wie kann die Migrations-API als Elasticsearch verwendet werden?

Antworten: Die Migrations-API wird angewendet, nachdem die Elasticsearch-Version mit einer neueren Version aktualisiert wurde. Mit dieser Migrations-API werden X-Pack-Indizes auf die neueste / neuere Version des Elasticsearch-Clusters aktualisiert.

F # 44) Wie funktioniert die Such-API in einer Elasticsearch?

Antworten: Die Such-API hilft bei der Suche nach Daten aus dem Index von bestimmten Shards, die von einem Routing-Parameter geleitet werden.

F # 45) Können Sie bitte den Felddatentyp auflisten, der hauptsächlich für Elasticsearch verfügbar ist?

Antwort: Nachfolgend sind die Datentypen für die Dokumentfelder aufgeführt:

• String-Datentyp, der Text und Schlüsselwörter wie E-Mail-Adressen, Postleitzahlen und Hostnamen enthält.
• Numerischer Datentyp wie Byte, Short, Integer, Long, Float, Double, Half_float, Scaled_float.
• Datum, Datum Nanosekunden, Boolescher Wert, Binär (Base64-codierte Zeichenfolge, z. B. 000000 für Zeichen 'A' oder 011010 für Zeichen 'A')
• Bereich (integer_range, long_range, double_range, float_range, date_range)
• Komplexe Datentypen, die Objekt enthalten ( Beispiel: einzelnes JSON-Objekt) und verschachtelt (Array von JSON-Objekten)
• Geodatentypen umfassen Breiten- / Längengrade, dh Geopunkte, und Geoformen, die Formen wie ein Polygon enthalten.
• Spezialisierte Datentypen, Arrays (Werte im Array sollten denselben Datentyp haben)

F # 46) Erklären Sie ausführlich ELK Stack und seinen Inhalt?

Antworten: Große oder kleine Unternehmen stoßen heutzutage auf Informationen in Form von Berichten, Daten und Kunden-Follow-ups sowie historischen, aktuellen Bestellungen sowie Kundenbewertungen aus den Online- und Offline-Protokollen. Es ist wichtig, diese Protokolle zu speichern und zu analysieren, um wertvolles Feedback für die Unternehmen vorherzusagen.

Um diese Datenprotokolle zu verwalten, ist ein kostengünstiges Protokollanalysetool erforderlich. ELK Stack ist eine Sammlung von Such- und Analysetools wie Elastic Search, Collection und Transformation wie Log Stash und Visualization and Data Management Tool wie Kibana, das Parsen und Sammeln von Protokollen mit Beats sowie ein Überwachungs- und Berichterstellungstool wie X Pack.

F # 47) Wo und wie wird Kibana in Elasticsearch nützlich sein?

Antworten: Kibana ist Teil der ELK Stack - Log - Analyselösung. Es ist ein Open-Source-Visualisierungstool, das ständig wachsende Protokolle in verschiedenen Diagrammformaten wie Linien, Kreisleisten, Koordinatenkarten usw. analysiert.

F # 48) Wie kann Log Stash mit Elasticsearch verwendet werden?

Antworten: Log Stash ist eine serverseitige Open-Source-ETL-Engine, die zusammen mit ELK Stack Daten aus einer Vielzahl von Quellen sammelt und verarbeitet.

F # 49) Wie können Beats mit Elasticsearch verwendet werden?

Antworten: Beats ist ein Open-Source-Tool, das die Daten direkt zur Elasticsearch oder über den Log-Stash transportiert, wo Daten verarbeitet oder gefiltert werden können, bevor sie mit Kibana angezeigt werden. Die Art der Daten, die transportiert werden, sind Überwachungsdaten, Protokolldateien, Cloud-Daten, Netzwerkverkehr und Fensterereignisprotokolle.

Q #50) Wie wird Elastic Stack Reporting verwendet?

Antworten: Die Berichts-API hilft beim Abrufen von Daten im PDF-Format, im Bild-PNG-Format sowie im CSV-Format für Tabellenkalkulationen und kann je nach Bedarf freigegeben oder gespeichert werden.

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F # 51) Können Sie bitte Anwendungsfälle im Zusammenhang mit ELK-Protokollanalysen auflisten?

Antworten: ELK Log Analytics erfolgreich gestaltete Anwendungsfälle sind unten aufgeführt:

• Beachtung
• E-Commerce-Suchlösung
• Entdeckung eines Betruges
• Market Intelligence
• Risikomanagement
• Sicherheitsanalyse

Fazit

Elasticsearch ist eine Open-Source-REST-fähige, skalierbare Suchmaschine, die auf der dokumentbasierten Suchmaschine der Apache Lucene-Bibliothek basiert. Elasticsearch-Speicher rufen mithilfe der CRUD REST-API Text-, Zahlen-, Geodaten-, strukturierte und unstrukturierte Daten in Form von JSON-Dokumenten ab und verwalten diese.

Jeder mögliche Bereich von ElasticSearch sowie der ELK-Stapel, Fragen zu verschiedenen Analysatoren, Filtern, Tokenfiltern und APIs, die in ElasticSearch verwendet werden, wurden als Interviewfragen mit den meisten technischen Antworten auf jede der Fragen gestellt.

Wir hoffen, Sie haben die Antworten auf die am häufigsten gestellten Interviewfragen gefunden. Üben, beziehen und überarbeiten Sie diese Fragen und Antworten zum Elasticsearch-Interview, um im technischen Interview eine sichere Leistung zu erzielen.

Viel Glück beim Interview !!

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