51 Top ElasticSearch Interview-spørgsmål og svar (Opdateret 2021)

51 top elasticsearch interview questions answers

Omfattende liste over mest populære ElasticSearch Interview-spørgsmål og svar til at hjælpe dig med at forberede dig til det kommende interview:

Hvis du forbereder dig på et interview, her er 51 hyppigst stillede spørgsmål og svar til Elasticsearch-interview til din reference.

Vi har forsøgt at samle alle de mulige spørgsmål, du sandsynligvis vil støde på under dit tekniske interview for at kontrollere din kompetence på Elasticsearch.

Hvad du vil lære:

• Oversigt over ElasticSearch
• Liste over hyppigst stillede ElasticSearch Interview-spørgsmål
• Konklusion
  • Anbefalet læsning

Oversigt over ElasticSearch

Elasticsearch er en open source, RESTful, skalerbar, bygget på Apache Lucene-biblioteket, dokumentbaseret søgemaskine. Det gemmer hente og administrere tekstlige, numeriske, geospatiale, strukturerede og ustrukturerede data i form af JSON-dokumenter ved hjælp af CRUD REST API eller indtagsværktøjer såsom Logstash.

Du kan bruge Kibana, et visualiseringsværktøj med open source, med Elasticsearch til at visualisere dine data og oprette interaktive dashboards til analyse.

Elasticsearch, Apache Lucene søgemaskine er et JSON-dokument, som indekseres for hurtigere søgning. På grund af indeksering kan brugeren søge tekst fra JSON-dokumenter inden for 10 sekunder.

Liste over hyppigst stillede ElasticSearch Interview-spørgsmål

Spørgsmål nr. 1) Forklar kort om Elasticsearch?

Svar: Elasticsearch Apache Lucene-søgemaskine er en database, der gemmer hentning og styring af dokumentorienterede og semistrukturerede data. Det giver søgning og analyse i realtid til struktureret eller ustruktureret tekst, numeriske eller geospatiale data.

Q # 2) Kan du angive den stabile Elasticsearch-version, der i øjeblikket er tilgængelig til download?

Svar: Den seneste stabile version af Elasticsearch er 7.5.0.

sammenligne to filer i linux og find forskellene

Spørgsmål nr. 3) Hvilken software kræves som en forudsætning for at installere Elasticsearch?

Svar: Seneste JDK 8 eller Java version 1.8.0 anbefales som den software, der kræves til at køre Elasticsearch på din enhed.

Spørgsmål nr. 4) Kan du give trin for trin procedurer for at starte en Elasticsearch-server?

Svar: Serveren kan startes fra kommandolinjen.

Følgende trin forklarer processen:

• Klik på Windows Start-ikonet til stede nederst til venstre på skrivebordet.
• Skriv kommando eller cmd i Windows Start-menu, og tryk på Enter for at åbne en kommandoprompt.
• Skift biblioteket op til bin-mappen i Elasticsearch-mappen, der blev oprettet, efter at den er blevet installeret.
• Skriv /Elasticsearch.bat, og tryk på Enter for at starte Elasticsearch-serveren.

Dette starter Elasticsearch på kommandoprompten i baggrunden. Åbn browseren yderligere, og gå ind http: // localhost: 9200 og tryk på Enter. Dette skal vise klyngenavnet Elasticsearch og anden metaværdi, der er relateret til dens database.

Spørgsmål#5) Navngiv 10 virksomheder, der har en Elasticsearch som søgemaskine og database til deres applikation?

Svar:

Følgende er listen over nogle virksomheder, der bruger Elasticsearch sammen med Logstash og Kibana :

• Uber
• Instacart
• Slap
• Shopify
• Stakoverløb
• DigitalOcean
• Udemy
• 9GAG
• Wikipedia
• Netflix
• Accenture
• Fujitsu

Q #6) Forklar venligst Elasticsearch Cluster?

Svar: Det er en gruppe på en eller flere knudepunkter, der er forbundet med ansvar for distribution af opgaver, søgning og indeksering på tværs af alle knudepunkter.

Knude og skår:

Q #7) Hvad er en node i elastiksøgning?

Svar: En node er en forekomst af Elasticsearch. Forskellige nodetyper er datanoder, masternoder, klientnoder og indtagningsnoder.

Disse forklares som følger:

• Datanoder holde data og udføre en handling som CRUD (Opret / læs / Opdater / Slet), søgning og aggregeringer på data.
• Master noder hjælp til konfiguration og styring til at tilføje og fjerne noder på tværs af klyngen.
• Klientnoder sende klyngeanmodninger til masternoden og datarelaterede anmodninger til datanoder
• Indtag noder til forbehandling af dokumenter inden indeksering.

Q #8) Hvad er et indeks i en Elasticsearch-klynge?

Svar: En Elasticsearch-klynge kan indeholde flere indekser, som er database sammenlignet med en relationsdatabase, disse indekser indeholder flere typer (tabeller). Typerne (tabellerne) indeholder flere dokumenter (poster / rækker), og disse dokumenter indeholder egenskaber (kolonner).

Q #9) Hvad er en type i en elastisk søgning?

Svar: Skriv, her er en tabel i relationsdatabasen. Disse typer (tabeller) indeholder flere dokumenter (rækker), og hvert dokument har egenskaber (kolonner).

(billede kilde )

Q #10) Kan du venligst definere kortlægning i en elastiksøgning?

Svar: Kortlægning er oversigten over de dokumenter, der er gemt i et indeks. Kortlægningen definerer, hvordan et dokument indekseres, hvordan dets felter indekseres og lagres af Lucene.

Spørgsmål nr. 11) Hvad er et dokument med hensyn til elastiksøgning?

Svar: Et dokument er et JSON-dokument, der er gemt i Elasticsearch. Det svarer til en række i en relationsdatabasetabel.

Q #12) Kan du forklare SHARDS med hensyn til Elasticsearch?

Svar: Når antallet af dokumenter stiger, er harddiskens kapacitet og processorkraften ikke tilstrækkelig, svar på klientanmodninger bliver forsinket. I et sådant tilfælde kaldes processen med at opdele indekserede data i små stykker Shards, hvilket forbedrer hentningen af ​​resultater under datasøgning.

Q #13) Kan du definere REPLICA, og hvad er fordelen ved at oprette en replika?

Svar: En replika er en nøjagtig kopi af Shard, der bruges til at øge forespørgselens gennemløb eller opnå høj tilgængelighed under ekstreme belastningsforhold. Disse replikaer hjælper med at administrere anmodninger effektivt.

Spørgsmål nr. 14) Forklar proceduren for at tilføje eller oprette et indeks i Elasticsearch Cluster?

Svar: For at tilføje et nyt indeks skal du oprette en indeks-API-indstilling. Parametrene, der kræves for at oprette indekset, er konfigurationsindstilling for et indeks, feltkortlægning i indekset samt indeksaliaser

Spørgsmål nr. 15) Hvad er syntaksen eller koden for at slette et indeks i Elasticsearch?

Svar: Du kan slette et eksisterende indeks ved hjælp af følgende syntaks:

_all eller * kan bruges til at fjerne / slette alle indekser

Spørgsmål nr. 16) Hvad er syntaksen eller koden, der viser alle indekser i en klynge i Elasticsearch?

Svar: Du kan få listen over indekser til stede i klyngen ved hjælp af følgende syntaks:

GET index_name, i ovenstående tilfælde er index_name .kibana

Spørgsmål nr. 17) Kan du fortælle mig syntaksen eller koden for at tilføje en kortlægning i et indeks?

Svar: Du kan tilføje en kortlægning i et indeks ved hjælp af følgende syntaks:

Q #18) Hvad er syntaksen eller koden for at hente et dokument efter ID i Elasticsearch?

Svar: GET API henter det angivne JSON-dokument fra et indeks.

Syntaks:

Q #19) Forklar venligst relevans og score i Elasticsearch?

Svar: Når du søger på internettet om at sige, Apple. Det kunne enten vise søgeresultaterne om frugt eller firma med navn som et Apple. Det kan være en god idé at købe frugt online, tjekke opskriften fra frugten eller de sundhedsmæssige fordele ved at spise frugt, æble.

I modsætning hertil kan det være en god idé at tjekke Apple.com for at finde det seneste produktsortiment, der tilbydes af virksomheden, kontrollere Apple Inc.'s aktiekurser, og hvordan et selskab klarer sig i NASDAQ i de sidste 6 måneder, 1 eller 5 år.

Når vi søger efter et dokument (en post) fra Elasticsearch, er du ligeledes interesseret i at få de relevante oplysninger, som du leder efter. Baseret på relevansen beregnes sandsynligheden for at få de relevante oplysninger af Lucene-scoringsalgoritmen.

Lucene-teknologien hjælper med at søge i en bestemt post, dvs. et dokument, der er indekseret baseret på frekvensen af ​​udtrykket i søgningen, der vises i dokumentet, hvor ofte dets udseende på tværs af et indeks og en forespørgsel, der er designet ved hjælp af forskellige parametre.

Q #20) Hvad er de forskellige mulige måder, hvorpå vi kan udføre en søgning i Elasticsearch?

Svar:

Nedenfor er de forskellige mulige måder, hvorpå vi kan udføre en søgning i Elasticsearch:

• Anvendelse af søge-API på tværs af flere typer og flere indekser : Søg API, vi kan søge i en enhed på tværs af flere typer og indekser.
• Søgeanmodning ved hjælp af en Uniform Resource Identifier: Vi kan søge anmodninger ved hjælp af parametre sammen med URI, dvs. Uniform Resource Identifier.
• Søg ved hjælp af Query DSL dvs. (Domain Specific Language) i kroppen: DSL, dvs. domænespecifikt sprog, bruges til JSON-anmodningsorgan.

Spørgsmål nr. 21) Hvad er de forskellige typer forespørgsler, som Elasticsearch understøtter?

Svar: Forespørgsler er hovedsageligt opdelt i to typer: Fuldtekst eller matchforespørgsler og termbaserede forespørgsler.

Tekstforespørgsler såsom grundlæggende match, match sætning, multi-match, match sætning præfiks, almindelige udtryk, forespørgsel-streng, enkel forespørgsel streng.

Termforespørgsler såsom term eksisterer, type, term sæt, rækkevidde, præfiks, ids, jokertegn, regexp og fuzzy.

Q #22) Kan du sammenligne mellem termbaserede forespørgsler og fuldtekstforespørgsler?

Svar: Domain Specific Language (DSL) Elasticsearch-forespørgsel, der er kendt som Fuldtekstforespørgsler bruger HTTP-anmodningsorganet, tilbyder fordelen ved klar og detaljeret i deres hensigt, over tid er det lettere at indstille disse forespørgsler.

Termbaserede forespørgsler Brug det omvendte indeks, en hash-kortlignende datastruktur, der hjælper med at lokalisere tekst eller streng fra kroppen af ​​e-mail, nøgleord eller tal eller datoer osv., der bruges til analyseformål.

Q #23) Forklar, hvordan aggregeringen fungerer i Elasticsearch?

Svar: Aggregationer hjælper med at indsamle data fra forespørgslen, der bruges i søgningen. Forskellige typer sammenlægninger er metrics, gennemsnit, minimum, maksimum, sum og statistik baseret på forskellige formål.

hvad er dev c ++

Q #24) Kan du fortælle mig datalagringsfunktionalitet i Elasticsearch?

Svar: Elasticsearch er en søgemaskine, der bruges som lagring og søgning i komplekse datastrukturer indekseret og serieliseret som et JSON-dokument.

Q #25) Hvad er en Elasticsearch Analyzer?

Svar: Analysatorer bruges til tekstanalyse, det kan enten være indbygget analysator eller brugerdefineret analysator. Analysatoren består af nul eller flere tegnfiltre, mindst en Tokenizer og nul eller flere Token-filtre.

• Tegnfiltre nedbryder strømmen af ​​streng eller numerisk i tegn ved at fjerne HTML-tags, søge i strengen efter nøgle og erstatte dem med den relaterede værdi defineret i kortlægning af char-filter samt udskifte tegn baseret på et specifikt mønster.
• Tokenizer bryder strømmen af ​​streng i tegn, For eksempel, whitespace tokenizer bryder strømmen af ​​streng, mens du støder på mellemrum mellem tegn.
• Token-filtre konverterer disse tokens til små bogstaver, fjern fra streng stopord som 'a', 'an', 'the'. eller udskift tegn til ækvivalente synonymer defineret af filteret.

Q #26) Kan du angive forskellige typer analysatorer i Elasticsearch?

Svar: Typer af Elasticsearch Analyzer er indbygget og brugerdefineret.

Indbyggede analysatorer klassificeres yderligere som nedenfor:

• Standard analysator: Denne type analysator er designet med standard tokenizer, der bryder strømmen af ​​streng til tokens baseret på maksimal tokenlængde konfigureret, små bogstaver filter, der konverterer token til små bogstaver og stopper token filter, som fjerner stop ord som 'a', 'en', 'den'.
• Enkel analysator: Denne type analysator bryder en strøm af streng i et token af ​​tekst, når den kommer på tværs af tal eller specialtegn. En simpel analysator konverterer alle tekst-tokens til små bogstaver.
• Hvidrumsanalysator: Denne type analysator bryder strømmen af ​​streng i et token af ​​tekst, når den kommer over hvidt mellemrum mellem disse streng eller udsagn. Det bevarer tilfældet med tokens, som det var i inputstrømmen.
• Stop analysator: Denne type analysator ligner den for den enkle analysator, men fjerner derudover stopord fra strømmen af ​​streng som 'a', 'an', 'the'. Den komplette liste over stopord på engelsk kan findes på link.
• Søgeordsanalysator: Denne type analysator returnerer hele strømmen af ​​streng som et enkelt token, som det var. Denne type analysator kan konverteres til en brugerdefineret analysator ved at tilføje filtre til den.
• Mønster Analyzer: Denne type analysator bryder strømmen af ​​streng til tokens baseret på det definerede regulære udtryk. Dette regulære udtryk virker på strømmen af ​​streng og ikke på tokens.
• Sproganalysator: Denne type analysator bruges til specifikke sprogtekstanalyser. Der er plug-ins til understøttelse af sproganalysatorer. Disse plug-ins er Stempel, ukrainsk analyse, Kuromoji for japansk, Nori for koreansk og fonetisk plugins. Der er yderligere plug-ins til indiske såvel som ikke-indiske sprog såsom asiatiske sprog ( Eksempel, Japanske, vietnamesiske, tibetanske) analysatorer.

(billede kilde )

• Fingeraftryksanalysator: Fingeraftryksanalysatoren konverterer strømmen af ​​streng til små bogstaver, fjerner udvidede tegn, sorterer og sammenkædes til et enkelt token.

Q #27) Hvordan kan Elasticsearch Tokenizer bruges?

Svar: Tokenizers accepterer en strøm af streng, opdele dem i individuelle tokens og vise output som samling / matrix af disse tokens. Tokenizers er primært grupperet i ordorienterede, delvise ord og strukturerede tekst tokenizers.

Q #28) Hvordan fungerer filtre i en elastiksøgning?

Svar: Token filtre modtager tekst tokens fra tokenizer og kan manipulere dem til at sammenligne tokens for søgeforhold. Disse filtre sammenligner tokens med den søgte strøm, hvilket resulterer i en boolsk værdi, som sand eller falsk.

Sammenligningen kan være, om værdien for den søgte tilstand stemmer overens med filtrerede tokentekster, ELLER ikke stemmer overens, ELLER matcher med en af ​​de filtrerede tokentekster, der returneres ELLER ikke matcher nogen af ​​de angivne tokens, ELLER værdien af ​​tokenteksten er inden for den givne rækkevidde ELLER er ikke inden for et givet interval, ELLER tokenteksterne findes i søgebetingelser eller findes ikke i søgebetingelsen.

Q #29) Hvordan fungerer en indtastningsknude i Elasticsearch?

Svar: Ingest node behandler dokumenterne før indeksering, hvilket finder sted ved hjælp af en række processorer, som sekventielt ændrer dokumentet ved at fjerne et eller flere felter efterfulgt af en anden processor, der omdøber feltværdien. Dette hjælper med at normalisere dokumentet og fremskynde indekseringen, hvilket resulterer i hurtigere søgeresultater.

Q #30) Skelne mellem masternode og masterkvalificerende node i elastiksøgning?

Svar: Master node-funktionalitet drejer sig om handlinger på tværs af klyngen, såsom oprettelse af indeks / indekser, sletning af indeks / indekser, overvåger eller fører en konto over de noder, der danner en klynge. Disse knudepunkter beslutter også skårfordeling til specifikke knudepunkter, hvilket resulterer i en stabil Elasticsearch-klyngesundhed.

Mens master-kvalificerede noder er de noder, der bliver valgt til at blive Master Node.

Spørgsmål nr. 31) Hvad er funktionaliteten for attributter som aktiveret, indekseret og gemt i Elasticsearch?

Svar:

Aktiveret attribut af Elasticsearch anvendes i det tilfælde, hvor vi har brug for at bevare og gemme et bestemt felt fra indeksering. Dette gøres ved hjælp af 'Aktiveret': falsk syntaks i kortlægning på øverste niveau samt til objektfelter.

Indeksattribut af Elasticsearch beslutter tre måder, hvorpå en strøm af streng kan indekseres.

• 'Analyseret' i hvilken streng analyseres, før den udsættes for indeksering som et fuldtekstfelt.
• 'Ikke_analyseret' indeksér strengstrømmen for at gøre den søgbar uden at analysere den.
• 'lade være med' - hvor strengen slet ikke vil blive indekseret og heller ikke kan søges.

Uanset indstilling af attribut 'butik' til falsk gemmer Elasticsearch originaldokumentet på disken, som søger så hurtigt som muligt.

Spørgsmål nr. 32) Hvordan anvendes et tegnfilter i Elasticsearch Analyzer?

Svar: Tegnfilter i Elasticsearch analysator er ikke obligatorisk. Disse filtre manipulerer strengens inputstrøm ved at erstatte token af ​​tekst med den tilsvarende værdi tilknyttet nøglen.

Vi kan bruge kortlægningsfiltre, der bruger parametre som mappings og mappings_path. Tilknytningerne er de filer, der indeholder en række nøgler og tilsvarende værdier, mens mappings_path er den sti, der er registreret i konfigurationsmappen, der viser den tilstedeværende tilknytningsfil.

Spørgsmål nr. 33) Forklar venligst om NRT med hensyn til Elasticsearch?

Svar: Elasticsearch er den hurtigste mulige søgeplatform, hvor latenstiden (forsinkelsen) er kun et sekund fra det tidspunkt, hvor du indekserer dokumentet, og den tid det bliver søgbar, og derfor er Elasticsearch Near Real-Time (NRT) søgeplatform.

Spørgsmål nr. 34) Hvad er fordelene ved REST API med hensyn til Elasticsearch?

Svar: REST API er kommunikation mellem systemer ved hjælp af hypertekstoverførselsprotokol, som overfører dataanmodninger i XML- og JSON-format.

REST-protokollen er statsløs og er adskilt fra brugergrænsefladen med server- og lagerdata, hvilket resulterer i forbedret bærbarhed af brugergrænsefladen med enhver form for platform. Det forbedrer også skalerbarheden, så det er muligt at uafhængigt implementere komponenterne, og applikationer bliver derfor mere fleksible at arbejde med.

REST API er platform- og sproguafhængig bortset fra at det sprog, der bruges til dataudveksling, er XML eller JSON.

Spørgsmål nr. 35) Når du installerer Elasticsearch, skal du forklare forskellige pakker og deres betydning?

Svar: Elasticsearch installation inkluderer følgende pakker:

• Linux og macOS-platform skal have tar.gz-arkiver, der skal installeres.
• Windows-operativsystemet kræver .zip-arkiver, der skal installeres.
• Debian, Ubuntu-baserede systemer deb pack skal installeres.
• Red Hat, Centos, OpenSuSE, SLES skal have rpm-pakke, der skal installeres.
• Windows 64 bits system kræver, at MSI-pakken er installeret.
• Docker-billeder til kørsel af Elasticsearch som Docker-containere kan downloades fra Elastic Docker Registry.
• X-Pack API-pakker installeres sammen med Elasticsearch, der hjælper med at få oplysninger om licens-, sikkerheds-, migrations- og maskinlæringsaktiviteter, der er involveret i Elasticsearch.

Q # 36) Hvad er konfigurationsstyringsværktøjer, der understøttes af Elasticsearch?

Svar: Ansible, Chef, Puppet og Salt Stack er konfigurationsværktøjer understøttet af Elasticsearch brugt af DevOps-teamet.

Spørgsmål nr. 37) Kan du venligst forklare funktionaliteten og vigtigheden af ​​installationen af ​​X-Pack til Elasticsearch?

Svar: X-Pack er en udvidelse, der bliver installeret sammen med Elasticsearch. Forskellige funktioner i X-Pack er sikkerhed (rollebaseret adgang, privilegier / tilladelser, roller og brugersikkerhed), overvågning, rapportering, alarmering og mange flere.

Q # 38) Kan du angive X-Pack API-typer?

Svar: X-Pack API-typer er angivet som nedenfor:

(i) API-info: Det giver generel information om funktioner i X-Pack installeret, såsom Build info, License info, features info.

API Info - xPack API:

(ii) Graph Explore API : Explore API hjælper med at hente og sammenfatte dokumentoplysninger kontra vilkår for Elasticsearch-indekser.

(iii) Licenserings-API'er: Disse API'er hjælper med at administrere licenser såsom at få prøveversion, starte prøveversion, få grundlæggende status, starte grundlæggende, starte prøveversionen, opdatere licens og slette licens.

FÅ licens

(iv) Machine learning API'er: Disse API'er udfører opgaver relateret til kalenderen, såsom at oprette en kalender, tilføje og slette jobbet, tilføje og slette planlagte begivenheder til kalenderen, hente kalenderen, få planlagte begivenheder, slette kalender, filtrere opgaver såsom oprette, opdatere, hente og slette filteret, data feeds opgaver som at oprette, opdatere, starte, stoppe, forhåndsvise og slette datafeed, få datafeedsinfo / statistik.

Jobopgaver som at oprette, opdatere, åbne, lukke, slette jobbet, tilføje eller slette job i kalenderen, få jobinfo / statistik, forskellige andre opgaver relateret til model snapshots, resultater, filstruktur samt udløbne data er også inkluderet i maskinen lærings-API.

(v) Sikkerheds-API'er: Disse API bruges til at udføre X-Pack sikkerhedsaktiviteter, såsom Autentificer, ryd cache, Privilege og SSL-certifikatrelaterede sikkerhedsaktiviteter.

(vi) Watcher APIs: Disse API hjælper med at se eller observere nye dokumenter tilføjet til Elasticsearch.

(vii) Opdaterings-API'er: Disse API er blevet introduceret til at verificere funktionaliteterne i eksperimentfasen, som muligvis fjernes i fremtiden fra Elasticsearch.

(viii) Migrations-API'er: Disse API opgraderer X-Pack-indeks fra den tidligere version til den nyeste version.

Q # 39) Kan du liste X-Pack-kommandoer?

Svar: X-Pack-kommandoer er angivet nedenfor:

• Certgen
• Migrere
• setup-adgangskoder
• syskeygen
• brugere

Spørgsmål nr. 40) Hvad er funktionaliteten af ​​cat API i Elasticsearch?

Svar: cat API-kommandoer giver en analyse, oversigt og sundhed af Elasticsearch-klyngen, der inkluderer information relateret til aliaser, allokering, indekser, node-attributter for at nævne nogle få. Disse katkommandoer bruger forespørgselsstreng som sin parameter, der returnerer overskrifter og deres tilsvarende oplysninger fra JSON-dokumentet.

Spørgsmål nr. 41) Hvad er katkommandoer fra cat API, der bruges i Elasticsearch?

Svar:

Nedenfor vises katkommandoer fra cat API:

(i) Aliaser -GET _cat / aliases? V –Denne kommando viser kortlægning af alias med indekser, routing samt filtrering af oplysninger.

(ii) Tildeling - GET _cat / allocation? V –Denne kommando viser diskplads, der er tildelt både indekser og skår, tæller på hver node.

(iii) Tæl - FÅ _cat / count? V - Denne kommando viser, hvor mange dokumenter der er til stede i klyngen Elasticsearch.

(iv) Feltdata -GET _cat / fielddata? V - Dette viser mængden af ​​hukommelse, der bruges af hvert af felterne pr. Node.

(v) Sundhed - FÅ _kat / sundhed? V - Det viser klyngestatus som siden hvor længe den er i gang, node-tæller den har osv. For at analysere klyngesundhed.

(Vi) Indeks - FÅ _cat / indeks? V - cat indices API giver os information om flere shards, dokument, slettede dokumenter, butiksstørrelser på alle shards inklusive deres replikaer.

(vii) Mester - FÅ _cat / master? V - Den viser information, der viser den valgte masternode.

(viii) Knudeattributter -FÅ _cat / nodeattrs? V - Det viser attributter for brugerdefinerede noder.

(ix) Noder - FÅ _cat / noder? V - Det viser oplysninger relateret til en knude, såsom roller og indlæsningsdata.

(x) Afventende opgaver - FÅ _cat / pending_tasks? V - Det viser afventende opgaver fremskridt såsom opgaveprioritet og tid i kø.

(xi) Plugins -FÅ _cat / plugins? V - Det viser information relateret til installation af plugins som navne, versioner og komponenter.

(xii) Gendannelse -GET _cat / recovery? V - Det viser inddrivelser relateret til afsluttede såvel som aktuelle indekser og skår.

(xiii) Opbevaringssteder - Hent _cat / repositories? V - Det viser et overblik over arkiver såvel som deres typer.

(xiv) Segmenter - FÅ _kat / segmenter? V - Det viser information om segmenterne for hvert af indekserne.

(xv) Skår -FÅ _cat / shards? V - Det viser tilstanden såvel som fordelingen af ​​primære og replika-skår

(xvi) Snapshots -FÅ _cat / snapshots? V - Det viser et blik på et arkiv.

(xvii) Opgaver - FÅ _kat / opgaver? V - Det viser alle opgaver, der kører på klyngen, og deres fremskridt.

(xviii) Skabeloner - FÅ _kat / skabeloner? V - cat template API giver os oplysninger om indeksskabeloner, der oprettes under oprettelse af nye indeks til indeksindstillinger og feltkortlægninger

(xix) Trådbassin -FÅ _cat / thread_pool? V - Det viser status for forskellige knudepunkts trådpuljer, såsom aktive, kø og afvist er status for trådpuljer.

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

Svar: Udforsk API-hjælp til at hente oplysninger om dokumenter og varighed eller udtryk som 'maksimalt antal hjørner' eller 'antal skår / partition' eller 'dokumentantal' osv.

Spørgsmål nr. 43) Hvordan migrations-API kan bruges som elastiksøgning?

Svar: Migration API anvendes, efter at Elasticsearch-versionen er opgraderet med en nyere version. Med denne migrerings-API opdateres X-Pack-indekser til den nyeste / nyere version af Elasticsearch-klyngen.

Spørgsmål nr. 44) Hvordan fungerer API-søgning i en elastiksøgning?

Svar: Search API hjælper med at lede efter data fra indekset, fra bestemte skår styret af en routingparameter.

Spørgsmål nr. 45) Kan du venligst angive feltdatatype, der er mest tilgængelig vedrørende Elasticsearch?

Svar: Anført nedenfor er datatyperne for dokumentfelterne:

• Strengdatatype, der inkluderer tekst og nøgleord såsom e-mail-adresser, postnumre, værtsnavne.
• Numerisk datatype som byte, kort, heltal, lang, flyde, dobbelt, halv flyde, skaleret flyde.
• Dato, dato nanosekunder, boolsk, binær (Base64-kodet streng, f.eks. 000000 til char 'A' eller 011010 for char 'a')
• Område (heltal_range, lang_range, dobbeltrange, float_range, dato_range)
• Komplekse datatyper, der inkluderer objekt ( Eksempel: enkelt JSON-objekt) og Nestet (matrix med JSON-objekter)
• Geodatatyper inkluderer bredde / længdegrad, som er geo-punkter og geo-form, som inkluderer former som en polygon.
• Specialiserede datatyper, arrays (værdier i arrayet skal have samme datatype)

Q # 46) Forklar detaljeret om ELK Stack og dens indhold?

Svar: Virksomheder, store eller små i dag, støder på information i form af rapporter, data og kundefølgninger og historiske, aktuelle ordrer samt kundeanmeldelser fra online- og offline-logfiler. Det er vigtigt at gemme og analysere disse logfiler, som hjælper med at forudsige værdifuld feedback for virksomhederne.

For at vedligeholde disse datalogger har det brug for et billigt loganalyseværktøj. ELK Stack er en samling af søgnings- og analyseværktøjer som Elastic Search, Collection and Transformation-værktøj som log stash og Visualization and Data Management tool som Kibana, parsing og samling af logs med Beats og overvågnings- og rapporteringsværktøj som X Pack.

Spørgsmål nr. 47) Hvor og hvordan vil Kibana være nyttigt i elastiksøgning?

Svar: Kibana kommer som en del af ELK Stack - log analyseløsningen. Det er et open source-visualiseringsværktøj, der analyserer stadigt stigende logfiler i forskellige grafformater som f.eks. Linje, pie-bar, koordinatkort osv.

Spørgsmål nr. 48) Hvordan kan Log stash bruges med Elasticsearch?

Svar: Log stash er en open source ETL-serverside-motor, der følger med ELK Stack, der indsamler og behandler data fra en lang række kilder.

Spørgsmål nr. 49) Hvordan kan man bruge Beats med Elasticsearch?

Svar: Beats er et open source-værktøj, der transporterer dataene direkte til Elasticsearch eller gennem Log stash, hvor data kan behandles eller filtreres, inden de vises med Kibana. Den type data, der bliver transporteret, er revisionsdata, logfiler, skydata, netværkstrafik og vindueshændelseslogfiler.

Q #50) Hvordan bruges elastisk stakrapportering?

Svar: Rapporterings-API hjælper med at hente data i PDF-format, billed-PNG-format samt regneark-CSV-format og kan deles eller gemmes efter behov.

Salesforce-udvikler interviewspørgsmål og svar til erfarne

Spørgsmål nr. 51) Kan du venligst angive brugssager relateret til ELK-loganalyse?

Svar: ELK-loganalyse med succes designet brugssager er angivet nedenfor:

• Overholdelse
• E-handelssøgningsløsning
• Bedrageri
• Market Intelligence
• Risikostyring
• Sikkerhedsanalyse

Konklusion

Elasticsearch er en open source, RESTful, skalerbar, bygget på Apache Lucene-biblioteket, dokumentbaseret søgemaskine. Elasticsearch-butikker henter og administrerer tekstlige, numeriske, geospatiale, strukturerede og ustrukturerede data i form af JSON-dokumenter ved hjælp af CRUD REST API.

Hvert muligt område af ElasticSearch såvel som ELK-stakken, spørgsmål relateret til forskellige analysatorer, filtre, tokenfiltre og API'er anvendt i ElasticSearch, er blevet stillet som interviewspørgsmål med mest tekniske svar på hvert af spørgsmålene.

Vi håber, du har fundet svarene på de hyppigst stillede interviewspørgsmål. Øv, henvis og revider disse spørgsmål og svar til Elasticsearch Interview for at udføre trygt i det tekniske interview.

Held og lykke med interviewet !!

Anbefalet læsning

• Interviewspørgsmål og svar
• ETL Testing Interview Spørgsmål og svar
• Nogle vanskelige manuelle testspørgsmål og svar
• Top 51 Bootstrap Interview Spørgsmål og svar
• Spock Interview-spørgsmål med svar (mest populære)
• 25 bedste spørgsmål og svar til interview med Agile Testing
• Top 32 bedste spørgsmål og svar til datastage-interview
• 50 Top Salesforce-spørgsmål og svar (Opdateret 2021)