51 preguntas y respuestas principales de las entrevistas de ElasticSearch (actualizado en 2021)

51 top elasticsearch interview questions answers

Lista completa de las preguntas y respuestas de entrevistas de ElasticSearch más populares para ayudarlo a prepararse para la próxima entrevista:

Si se está preparando para una entrevista, aquí están las 51 preguntas y respuestas de entrevistas de Elasticsearch más frecuentes para su referencia.

Hemos tratado de reunir todas las preguntas posibles que probablemente pueda encontrar durante su entrevista técnica para verificar su competencia en Elasticsearch.

Lo que vas a aprender:

• Descripción general de ElasticSearch
• Lista de preguntas de entrevistas de ElasticSearch más frecuentes
• Conclusión
  • Lectura recomendada

Descripción general de ElasticSearch

Elasticsearch es un motor de búsqueda basado en documentos, RESTful, escalable, de código abierto, construido sobre la biblioteca Apache Lucene. Almacena, recupera y administra datos textuales, numéricos, geoespaciales, estructurados y no estructurados en forma de documentos JSON utilizando CRUD REST API o herramientas de ingestión como Logstash.

Puede utilizar Kibana, una herramienta de visualización de código abierto, con Elasticsearch para visualizar sus datos y crear paneles interactivos para análisis.

Elasticsearch, el motor de búsqueda Apache Lucene es un documento JSON, que está indexado para una búsqueda más rápida. Debido a la indexación, el usuario puede buscar texto en documentos JSON en 10 segundos.

Lista de preguntas de entrevistas de ElasticSearch más frecuentes

P # 1) ¿Explica brevemente sobre Elasticsearch?

Responder: El motor de búsqueda Elasticsearch Apache Lucene es una base de datos que almacena datos recuperados y gestiona datos semiestructurados y orientados a documentos. Proporciona búsqueda y análisis en tiempo real de texto estructurado o no estructurado, datos numéricos o geoespaciales.

P # 2) ¿Puede indicar la versión estable de Elasticsearch actualmente disponible para descargar?

Responder: La última versión estable de Elasticsearch es 7.5.0.

¿Cuál es la clave de seguridad en un enrutador?

P # 3) Para instalar Elasticsearch, ¿qué software se requiere como requisito previo?

Responder: Se recomienda la última versión de JDK 8 o Java 1.8.0 como el software necesario para ejecutar Elasticsearch en su dispositivo.

P # 4) ¿Puede darnos los procedimientos paso a paso para iniciar un servidor Elasticsearch?

Responder: El servidor se puede iniciar desde la línea de comandos.

Los siguientes pasos explican el proceso:

• Haga clic en el icono Inicio de Windows presente en la parte inferior izquierda de la pantalla del escritorio.
• Escriba comando o cmd en el menú Inicio de Windows y presione Entrar para abrir un símbolo del sistema.
• Cambie el directorio hasta la carpeta bin de la carpeta Elasticsearch que se creó después de que se instaló.
• Escriba /Elasticsearch.bat y presione Entrar para iniciar el servidor Elasticsearch.

Esto iniciará Elasticsearch en el símbolo del sistema en segundo plano. Más abre el navegador y entra http: // localhost: 9200 y presione enter. Esto debería mostrar el nombre del clúster de Elasticsearch y otro valor meta relacionado con su base de datos.

Q#5) Nombra 10 empresas que tienen un Elasticsearch como motor de búsqueda y base de datos para su aplicación.

Responder:

A continuación se muestra la lista de algunas empresas que utilizan Elasticsearch junto con Logstash y Kibana :

• Uber
• Instacart
• Flojo
• Shopify
• Desbordamiento de pila
• DigitalOcean
• Udemy
• 9GAG
• Wikipedia
• Netflix
• Accenture
• Fujitsu

Q #6) Por favor, explique Elasticsearch Cluster.

Responder: Es un grupo de una o más instancias de nodos conectados responsables de la distribución de tareas, búsqueda e indexación en todos los nodos.

Nodo y fragmentos:

Q #7) ¿Qué es un nodo en Elasticsearch?

Responder: Un nodo es una instancia de Elasticsearch. Los diferentes tipos de nodos son nodos de datos, nodos maestros, nodos de cliente y nodos de ingesta.

Estos se explican a continuación:

• Nodos de datos retener datos y realizar una operación como CRUD (Crear / Leer / Actualizar / Eliminar), búsqueda y agregaciones de datos.
• Nodos maestros ayuda en la configuración y administración para agregar y eliminar nodos en todo el clúster.
• Nodos de cliente enviar solicitudes de clúster al nodo principal y solicitudes relacionadas con los datos a los nodos de datos,
• Ingerir nodos para preprocesar documentos antes de indexarlos.

Q #8) ¿Qué es un índice en un clúster de Elasticsearch?

Responder: Un clúster de Elasticsearch puede contener varios índices, que son bases de datos en comparación con una base de datos relacional, estos índices contienen varios tipos (tablas). Los tipos (tablas) contienen varios Documentos (registros / filas) y estos documentos contienen Propiedades (columnas).

Q #9) ¿Qué es un tipo en una búsqueda elástica?

Responder: Escriba, aquí hay una tabla en la base de datos relacional. Estos tipos (tablas) contienen varios documentos (filas) y cada documento tiene propiedades (columnas).

(imagen fuente )

Q #10) ¿Puede definir el mapeo en un Elasticsearch?

Responder: El mapeo es el esquema de los documentos almacenados en un índice. El mapeo define cómo se indexa un documento, cómo Lucene indexa y almacena sus campos.

P # 11) ¿Qué es un documento con respecto a Elasticsearch?

Responder: Un documento es un documento JSON que se almacena en Elasticsearch. Es equivalente a una fila en una tabla de base de datos relacional.

Q #12) ¿Puede explicar SHARDS con respecto a Elasticsearch?

Responder: Cuando aumenta el número de documentos, la capacidad del disco duro y la potencia de procesamiento no serán suficientes, se retrasará la respuesta a las solicitudes de los clientes. En tal caso, el proceso de dividir los datos indexados en pequeños fragmentos se denomina Fragmentos, que mejora la obtención de resultados durante la búsqueda de datos.

Q #13) ¿Puede definir REPLICA y cuál es la ventaja de crear una réplica?

Responder: Una réplica es una copia exacta del Shard, que se utiliza para aumentar el rendimiento de las consultas o lograr una alta disponibilidad durante condiciones de carga extremas. Estas réplicas ayudan a administrar las solicitudes de manera eficiente.

P # 14) Explique el procedimiento para agregar o crear un índice en Elasticsearch Cluster.

Responder: Para agregar un nuevo índice, se debe usar la opción Crear un índice de API. Los parámetros necesarios para crear el índice son la configuración de configuración de un índice, la asignación de campos en el índice y los alias de índice

P # 15) ¿Cuál es la sintaxis o el código para eliminar un índice en Elasticsearch?

Respuesta: puede eliminar un índice existente utilizando la siguiente sintaxis:

_todos o * se pueden utilizar para eliminar / eliminar todos los índices

P # 16) ¿Cuál es la sintaxis o el código para enumerar todos los índices de un clúster en Elasticsearch?

Responder: Puede obtener la lista de índices presentes en el clúster utilizando la siguiente sintaxis:

GET index_name, en el caso anterior, index_name es .kibana

P # 17) ¿Puede decirme la sintaxis o el código para agregar un mapeo en un índice?

Responder: Puede agregar una asignación en un índice utilizando la siguiente sintaxis:

Q #18) ¿Cuál es la sintaxis o el código para recuperar un documento por ID en Elasticsearch?

Responder: GET API recupera el documento JSON especificado de un índice.

Sintaxis:

Q #19) Por favor, explique la relevancia y la puntuación en Elasticsearch.

Responder: Cuando busque en Internet sobre, digamos, Apple. Podría mostrar los resultados de la búsqueda sobre frutas o empresas con el nombre de Apple. Es posible que desee comprar fruta en línea, consulte la receta de la fruta o los beneficios para la salud de comer fruta, manzana.

Por el contrario, es posible que desee consultar Apple.com para encontrar la última gama de productos ofrecida por la empresa, comprobar los precios de las acciones de Apple Inc. y cómo se está desempeñando una empresa en NASDAQ en los últimos 6 meses, 1 o 5 años.

Del mismo modo, cuando buscamos un documento (un registro) de Elasticsearch, está interesado en obtener la información relevante que está buscando. Según la relevancia, la probabilidad de obtener la información relevante se calcula mediante el algoritmo de puntuación de Lucene.

La tecnología Lucene ayuda a buscar un registro en particular, es decir, un documento que está indexado en función de la frecuencia del término en la búsqueda que aparece en el documento, la frecuencia con la que aparece en un índice y una consulta diseñada con varios parámetros.

Q #20) ¿Cuáles son las diversas formas posibles en las que podemos realizar una búsqueda en Elasticsearch?

Responder:

A continuación se mencionan las diversas formas posibles en las que podemos realizar una búsqueda en Elasticsearch:

• Aplicar la API de búsqueda en múltiples tipos y múltiples índices : API de búsqueda, podemos buscar una entidad en varios tipos e índices.
• Solicitud de búsqueda mediante un identificador uniforme de recursos: Podemos buscar solicitudes utilizando parámetros junto con URI, es decir, identificador uniforme de recursos.
• Busque usando Query DSL, es decir, (lenguaje específico del dominio) dentro del cuerpo: DSL, es decir, el lenguaje específico del dominio se utiliza para el cuerpo de la solicitud JSON.

P # 21) ¿Cuáles son los distintos tipos de consultas que admite Elasticsearch?

Responder: Las consultas se dividen principalmente en dos tipos: Consultas de texto completo o de coincidencia y consultas basadas en términos.

Consultas de texto como coincidencia básica, frase coincidente, coincidencia múltiple, prefijo de frase coincidente, términos comunes, cadena de consulta, cadena de consulta simple.

Consultas de término como existe el término, tipo, conjunto de términos, rango, prefijo, identificadores, comodín, expresión regular y difusa.

Q #22) ¿Puede comparar entre consultas basadas en términos y consultas de texto completo?

Responder: Consulta de Elasticsearch de lenguaje específico de dominio (DSL) que se conoce como Consultas de texto completo utiliza el cuerpo de la solicitud HTTP, ofrece la ventaja de ser clara y detallada en su intención, con el tiempo es más sencillo ajustar estas consultas.

Consultas basadas en términos utilizar el índice invertido, una estructura de datos similar a un mapa hash que ayuda a localizar texto o cadena del cuerpo del correo electrónico, palabras clave o números o fechas, etc., que se utilizan con fines de análisis.

Q #23) Por favor, explique el funcionamiento de la agregación en Elasticsearch.

Responder: Las agregaciones ayudan en la recopilación de datos de la consulta utilizada en la búsqueda. Los diferentes tipos de agregaciones son Métricas, Promedio, Mínimo, Máximo, Suma y estadísticas, según diferentes propósitos.

Q #24) ¿Puede decirme la funcionalidad de almacenamiento de datos en Elasticsearch?

Responder: Elasticsearch es un motor de búsqueda utilizado como almacenamiento y búsqueda de estructuras de datos complejas indexadas y serializadas como un documento JSON.

Q #25) ¿Qué es un Elasticsearch Analyzer?

Responder: Los analizadores se utilizan para el análisis de texto, puede ser un analizador integrado o un analizador personalizado. El analizador consta de cero o más filtros de caracteres, al menos un Tokenizer y cero o más filtros Token.

• Los filtros de caracteres dividen el flujo de cadenas o números en caracteres eliminando las etiquetas HTML, buscando la clave en la cadena y reemplazándolas con el valor relacionado definido en el filtro de caracteres de mapeo, así como reemplazando los caracteres según un patrón específico.
• Tokenizer divide el flujo de cadenas en caracteres, Por ejemplo, El tokenizador de espacios en blanco rompe el flujo de cadenas mientras encuentra espacios en blanco entre caracteres.
• Los filtros de tokens convierten estos tokens en minúsculas, eliminan de la cadena palabras vacías como 'a', 'an', 'the'. o sustituya los caracteres por sinónimos equivalentes definidos por el filtro.

Q #26) ¿Puede enumerar varios tipos de analizadores en Elasticsearch?

Responder: Los tipos de Elasticsearch Analyzer son integrados y personalizados.

Los analizadores incorporados se clasifican además de la siguiente manera:

• Analizador estándar: Este tipo de analizador está diseñado con un tokenizador estándar que divide el flujo de cadenas en tokens en función de la longitud máxima del token configurada, un filtro de token en minúsculas que convierte el token en minúsculas y detiene el filtro de tokens, que elimina las palabras vacías como 'a', 'an', 'el'.
• Analizador simple: Este tipo de analizador divide un flujo de cadena en una ficha de texto cada vez que encuentra números o caracteres especiales. Un analizador simple convierte todos los tokens de texto en minúsculas.
• Analizador de espacios en blanco: Este tipo de analizador divide el flujo de cadena en una muestra de texto cuando encuentra un espacio en blanco entre estas cadenas o declaraciones. Conserva el caso de los tokens tal como estaba en el flujo de entrada.
• Detener analizador: Este tipo de analizador es similar al del analizador simple, pero además elimina las palabras vacías del flujo de cadenas como 'a', 'an', 'the'. La lista completa de palabras vacías en inglés se puede encontrar en el Enlace.
• Analizador de palabras clave: Este tipo de analizador devuelve todo el flujo de cadena como un único token tal como estaba. Este tipo de analizador se puede convertir en un analizador personalizado agregándole filtros.
• Analizador de patrones: Este tipo de analizador divide el flujo de cadenas en tokens según la expresión regular definida. Esta expresión regular actúa sobre el flujo de la cadena y no sobre los tokens.
• Analizador de idiomas: Este tipo de analizador se utiliza para el análisis de textos en idiomas específicos. Hay complementos para admitir analizadores de idiomas. Estos complementos son Stempel, Ukrainian Analysis, Kuromoji para japonés, Nori para coreano y complementos fonéticos. Hay complementos adicionales para idiomas indios y no indios, como idiomas asiáticos ( Ejemplo, Analizadores japoneses, vietnamitas, tibetanos).

(imagen fuente )

• Analizador de huellas dactilares: El analizador de huellas dactilares convierte el flujo de cadenas en minúsculas, elimina caracteres extendidos, ordena y concatena en un solo token.

Q #27) ¿Cómo se puede utilizar Elasticsearch Tokenizer?

Responder: Los tokenizadores aceptan un flujo de cadenas, los dividen en tokens individuales y muestran la salida como colección / matriz de estos tokens. Los tokenizadores se agrupan principalmente en tokenizadores orientados a palabras, palabras parciales y texto estructurado.

Q #28) ¿Cómo funcionan los filtros en Elasticsearch?

Responder: Los filtros de tokens reciben tokens de texto del tokenizer y pueden manipularlos para comparar los tokens para las condiciones de búsqueda. Estos filtros comparan los tokens con el flujo buscado, lo que da como resultado un valor booleano, como verdadero o falso.

La comparación puede ser si el valor de la condición de búsqueda coincide con los textos de token filtrados, O no coincide, O coincide con uno de los textos de token filtrados devueltos O no coincide con ninguno de los tokens especificados, O el valor del texto de token está dentro rango O no está dentro de un rango dado, O los textos de token existen en la condición de búsqueda o no existen en la condición de búsqueda.

Q #29) ¿Cómo funciona un nodo de ingesta en Elasticsearch?

Responder: El nodo de ingesta procesa los documentos antes de la indexación, lo que tiene lugar con la ayuda de una serie de procesadores que modifican secuencialmente el documento eliminando uno o más campos seguidos de otro procesador que cambia el nombre del valor del campo. Esto ayuda a normalizar el documento y acelera la indexación, lo que resulta en resultados de búsqueda más rápidos.

Q #30) ¿Diferenciar entre el nodo maestro y el nodo elegible maestro en Elasticsearch?

Responder: La funcionalidad del nodo maestro gira en torno a acciones en todo el clúster, como la creación de índices / índices, la eliminación de índices / índices, monitorear o mantener una cuenta de los nodos que forman un clúster. Estos nodos también deciden la asignación de fragmentos a nodos específicos, lo que da como resultado un estado estable del clúster de Elasticsearch.

Considerando que, los nodos elegibles para Master son aquellos nodos que son elegidos para convertirse en Master Node.

P # 31) ¿Cuáles son las funcionalidades de atributos como habilitado, indexado y almacenar en Elasticsearch?

Responder:

Atributo habilitado de Elasticsearch se aplica en el caso de que necesitemos retener y almacenar un campo particular de la indexación. Esto se hace usando 'Habilitado': falso sintaxis en la asignación de nivel superior, así como en los campos de objeto.

Atributo de índice de Elasticsearch decidirá tres formas en las que se puede indexar un flujo de cadena.

• 'analizado' en la que se analizará la cadena antes de someterla a la indexación como un campo de texto completo.
• 'No_analizado' indexar el flujo de cadena para que se pueda buscar, sin analizarlo.
• ‘no’ - donde la cadena no se indexará en absoluto y tampoco se podrá buscar.

Independientemente de la configuración del atributo 'Tienda' a falso, Elasticsearch almacena el documento original en el disco, que busca lo más rápido posible.

P # 32) ¿Cómo se utiliza un filtro de caracteres en Elasticsearch Analyzer?

Responder: El filtro de caracteres en el analizador de Elasticsearch no es obligatorio. Estos filtros manipulan el flujo de entrada de la cadena reemplazando el token de texto con el valor correspondiente asignado a la clave.

Podemos usar filtros de caracteres de mapeo que usan parámetros como mappings y mappings_path. Las asignaciones son los archivos que contienen una matriz de claves y los valores correspondientes enumerados, mientras que mappings_path es la ruta registrada en el directorio de configuración que muestra el archivo de asignaciones presente.

P # 33) Por favor, explique acerca de NRT con respecto a Elasticsearch.

Responder: Elasticsearch es la plataforma de búsqueda más rápida posible, donde la latencia (retraso) es de solo un segundo desde el momento en que indexa el documento y el momento en que se puede buscar, por lo tanto, Elasticsearch es una plataforma de búsqueda en tiempo casi real (NRT).

P # 34) ¿Cuáles son las ventajas de la API REST con respecto a Elasticsearch?

Responder: REST API es la comunicación entre sistemas que utilizan un protocolo de transferencia de hipertexto que transfiere solicitudes de datos en formato XML y JSON.

El protocolo REST no tiene estado y está separado de la interfaz de usuario con el servidor y los datos de almacenamiento, lo que mejora la portabilidad de la interfaz de usuario con cualquier tipo de plataforma. También mejora la escalabilidad, lo que permite implementar los componentes de forma independiente y, por lo tanto, las aplicaciones se vuelven más flexibles para trabajar.

La API REST es independiente de la plataforma y el idioma, excepto que el idioma utilizado para el intercambio de datos será XML o JSON.

P # 35) Mientras instala Elasticsearch, explique los diferentes paquetes y su importancia.

Responder: La instalación de Elasticsearch incluye los siguientes paquetes:

• La plataforma Linux y macOS necesita archivos tar.gz para ser instalados.
• El sistema operativo Windows requiere la instalación de archivos .zip.
• Debian, los sistemas basados ​​en Ubuntu deben estar instalados.
• Red Hat, Centos, OpenSuSE, SLES necesitan que se instale el paquete rpm.
• El sistema Windows de 64 bits requiere la instalación del paquete MSI.
• Las imágenes de Docker para ejecutar Elasticsearch como contenedores de Docker se pueden descargar desde Elastic Docker Registry.
• Los paquetes de API de X-Pack se instalan junto con Elasticsearch que ayuda a obtener información sobre las actividades de licencia, seguridad, migración y aprendizaje automático que están involucradas en Elasticsearch.

P # 36) ¿Cuáles son las herramientas de administración de configuración que son compatibles con Elasticsearch?

Responder: Ansible, Chef, Puppet y Salt Stack son herramientas de configuración compatibles con Elasticsearch utilizadas por el equipo de DevOps.

P # 37) ¿Puede explicar la funcionalidad y la importancia de la instalación de X-Pack para Elasticsearch?

Responder: X-Pack es una extensión que se instala junto con Elasticsearch. Varias funcionalidades de X-Pack son seguridad (acceso basado en roles, privilegios / permisos, roles y seguridad del usuario), monitoreo, informes, alertas y muchas más.

P # 38) ¿Puede enumerar los tipos de API de X-Pack?

Responder: Los tipos de API de X-Pack se enumeran a continuación:

(i) Información de la API: Proporciona información general sobre las funciones de X-Pack instaladas, como información de compilación, información de licencia, información de funciones.

Información de API - API de xPack:

gráfico no dirigido de lista de adyacencia de c ++

(ii) API Graph Explore : Explore API ayuda a recuperar y resumir la información de los documentos en comparación con los términos de los índices de Elasticsearch.

(iii) API de licencias: Estas API ayudan a administrar licencias, como obtener el estado de prueba, iniciar la prueba, obtener el estado básico, comenzar de forma básica, iniciar la prueba, actualizar la licencia y eliminar la licencia.

OBTENER licencia

(iv) API de aprendizaje automático: Estas API realizan tareas relacionadas con el calendario, como crear un calendario, agregar y eliminar el trabajo, agregar y eliminar eventos programados al calendario, obtener el calendario, obtener eventos programados, eliminar el calendario, filtrar tareas como crear, actualizar, obtener y eliminar el filtro, las tareas de alimentación de datos como crear, actualizar, iniciar, detener, obtener una vista previa y eliminar la alimentación de datos, obtener información / estadísticas de la alimentación de datos.

Las tareas de trabajos como crear, actualizar, abrir, cerrar, eliminar el trabajo, agregar o eliminar el trabajo al calendario, obtener información / estadísticas del trabajo, varias otras tareas relacionadas con las instantáneas del modelo, los resultados, la estructura de archivos y los datos vencidos también se incluyen en la máquina API de aprendizaje.

(v) API de seguridad: Estas API se utilizan para realizar actividades de seguridad de X-Pack, como autenticar, borrar caché, privilegios y actividades de seguridad relacionadas con certificados SSL.

(vi) API de Watcher: Esta API ayuda a ver u observar nuevos documentos agregados a Elasticsearch.

(vii) API acumuladas: Estas API se han introducido para verificar las funcionalidades en la etapa experimental, que pueden ser eliminadas en el futuro de Elasticsearch.

(viii) API de migración: Esta API actualiza el índice X-Pack de la versión anterior a la última versión.

Q # 39) ¿Puede enumerar los comandos de X-Pack?

Respuesta: Los comandos de X-Pack se enumeran a continuación:

• Certgen
• Emigrar
• configuración-contraseñas
• syskeygen
• usuarios

P # 40) ¿Cuál es la funcionalidad de la API de cat en Elasticsearch?

Responder: Los comandos de la API cat brindan un análisis, una descripción general y el estado del clúster de Elasticsearch, que incluye información relacionada con los alias, la asignación, los índices y los atributos de los nodos, por nombrar algunos. Estos comandos cat usan una cadena de consulta como parámetro que devuelve encabezados y su información correspondiente del documento JSON.

P # 41) ¿Cuáles son los comandos cat de la API cat que se utilizan en Elasticsearch?

Responder:

A continuación se enumeran los comandos cat enumerados desde la API cat:

(i) Alias ​​-OBTENER _cat / alias? V –Este comando muestra el mapeo de alias con índices, enrutamiento y filtrado de información.

(ii) Asignación - GET _cat / asignación? V –Este comando muestra el espacio en disco asignado para índices y el recuento de fragmentos en cada nodo.

(iii) Recuento - OBTENER _cat / count? V - Este comando muestra cuántos documentos están presentes en el clúster de Elasticsearch.

(iv) Datos de campo -OBTENER _cat / fielddata? V - Esto muestra la cantidad de memoria utilizada por cada uno de los campos por nodo.

(v) Salud – GET _cat / health? V - Muestra el estado del clúster, como desde cuándo está en funcionamiento, recuentos de nodos, etc. para analizar el estado del clúster.

(Vi) Índices – OBTENER _cat / índices? V - La API de índices de gato nos brinda información sobre varios fragmentos, documentos, documentos eliminados, tamaños de tienda de todos los fragmentos, incluidas sus réplicas.

(vii) Maestro - OBTENER _cat / master? V - Muestra información que muestra el nodo maestro que se ha elegido.

(viii) Atributos de nodo -OBTENER _cat / nodeattrs? V - Muestra atributos de nodos personalizados.

(ix) Nodos - OBTENER _cat / nodes? V - Muestra información relacionada con un nodo, como roles y métricas de carga.

(x) Tareas pendientes - OBTENER _cat / pendiente_tareas? V - Muestra el progreso de las tareas pendientes, como la prioridad de la tarea y el tiempo en la cola.

(xi) Complementos -OBTENER _cat / plugins? V - Muestra información relacionada con la instalación de complementos como nombres, versiones y componentes.

(xii) Recuperación -OBTENER _cat / recovery? V - Muestra recuperaciones relacionadas con índices y fragmentos completados y actuales.

(xiii) Repositorios – Obtener _cat / repositories? V - Muestra un vistazo de los repositorios, así como sus tipos.

(xiv) Segmentos - OBTENER _cat / segmentos? V - Muestra para cada uno de los índices, información de segmentos de nivel Lucene.

(xv) Fragmentos -OBTENER _cat / shards? V - Muestra el estado y la distribución de los fragmentos primarios y de réplica.

(xvi) Instantáneas -OBTENER _cat / snapshots? V - Muestra un vistazo de un repositorio.

(xvii) Tareas - GET _cat / tasks? V - Muestra todas las tareas que se están ejecutando en el clúster y su progreso.

(xviii) Plantillas - OBTENER _cat / templates? V - La API de plantilla cat nos brinda información sobre las plantillas de índice que se crean durante la creación de nuevos índices para la configuración de índices y las asignaciones de campos

(xix) Grupo de subprocesos -OBTENER _cat / thread_pool? V - Muestra el estado de diferentes grupos de subprocesos en cuanto a nodos, como activos, en cola y rechazados son el estado de los grupos de subprocesos.

Q #42) ¿Puedes explicar Explore API en un Elasticsearch?

Responder: Explore la ayuda de la API para obtener información sobre documentos y duración o términos como 'número máximo de vértices' o 'número de fragmentos / partición' o 'recuento de documentos', etc.

P # 43) ¿Cómo se puede usar la API de migración como Elasticsearch?

Responder: La API de migración se aplica después de que la versión de Elasticsearch se actualiza con una versión más nueva. Con esta API de migración, los índices de X-Pack se actualizan a la última versión del clúster Elasticsearch.

P # 44) ¿Cómo funciona la API de búsqueda en un Elasticsearch?

Responder: La API de búsqueda ayuda a buscar los datos del índice, de fragmentos particulares guiados por un parámetro de enrutamiento.

P # 45) ¿Puede enumerar los tipos de datos de campo disponibles principalmente en relación con Elasticsearch?

Respuesta: A continuación se enumeran los tipos de datos para los campos del documento:

• Tipo de datos de cadena que incluye texto y palabras clave, como direcciones de correo electrónico, códigos postales, nombres de host.
• Tipo de datos numéricos como byte, short, integer, long, float, double, half_float, scaled_float.
• Fecha, fecha nanosegundos, booleano, binario (cadena codificada en Base64, p. Ej., 000000 para el carácter 'A' o 011010 para el carácter 'a')
• Rango (integer_range, long_range, double_range, float_range, date_range)
• Tipos de datos complejos que incluyen objetos ( Ejemplo: objeto JSON único) y anidado (matriz de objetos JSON)
• Los tipos de datos geográficos incluyen latitud / longitud, que son puntos geográficos y formas geográficas que incluyen formas como un polígono.
• Tipos de datos especializados, matrices (los valores de la matriz deben tener el mismo tipo de datos)

P # 46) ¿Explica en detalle sobre ELK Stack y su contenido?

Responder: Las empresas, grandes o pequeñas hoy en día, encuentran información en forma de informes, datos y seguimientos de clientes y pedidos históricos y actuales, así como reseñas de clientes de los registros en línea y fuera de línea. Es esencial almacenar y analizar estos registros que ayudarán a predecir comentarios valiosos para las empresas.

Para mantener estos registros de datos, necesita una herramienta económica de análisis de registros. ELK Stack es una colección de herramientas de búsqueda y análisis como la herramienta de búsqueda, recopilación y transformación elástica, como el almacenamiento de registros y la herramienta de visualización y gestión de datos como Kibana, el análisis y la recopilación de registros con Beats y la herramienta de supervisión y generación de informes como X Pack.

P # 47) ¿Dónde y cómo será útil Kibana en Elasticsearch?

Responder: Kibana es parte de la solución de análisis de registros ELK Stack. Es una herramienta de visualización de código abierto que analiza registros cada vez mayores en varios formatos de gráficos, como líneas, barras circulares, mapas de coordenadas, etc.

P # 48) ¿Cómo se puede usar Log stash con Elasticsearch?

Responder: Log stash es un motor del lado del servidor ETL de código abierto que viene junto con ELK Stack que recopila y procesa datos de una gran variedad de fuentes.

P # 49) ¿Cómo se pueden usar Beats con Elasticsearch?

Responder: Beats es una herramienta de código abierto que transporta los datos directamente a Elasticsearch oa través de Log stash, donde los datos se pueden procesar o filtrar antes de verlos con Kibana. El tipo de datos que se transportan son datos de auditoría, archivos de registro, datos en la nube, tráfico de red y registros de eventos de ventana.

Q #50) ¿Cómo se usa Elastic Stack Reporting?

Responder: La API de informes ayuda a recuperar datos en formato PDF, formato PNG de imagen y formato CSV de hoja de cálculo y se puede compartir o guardar según sea necesario.

herramientas de prueba de automatización de código abierto para aplicaciones web

P # 51) ¿Puede enumerar los casos de uso relacionados con el análisis de registros de ELK?

Responder: Los casos de uso de ELK log analytics diseñados con éxito se enumeran a continuación:

• Cumplimiento
• Solución de búsqueda de comercio electrónico
• Detección de fraudes
• Inteligencia de mercado
• Gestión de riesgos
• Análisis de seguridad

Conclusión

Elasticsearch es un motor de búsqueda basado en documentos, RESTful, escalable, de código abierto, construido sobre la biblioteca Apache Lucene. Las tiendas Elasticsearch recuperan y administran datos textuales, numéricos, geoespaciales, estructurados y no estructurados en forma de documentos JSON utilizando CRUD REST API.

Todas las áreas posibles de ElasticSearch, así como la pila de ELK, las preguntas relacionadas con varios analizadores, filtros, filtros de token y API utilizadas en ElasticSearch, se han formulado como preguntas de entrevista con la mayoría de las respuestas técnicas a cada una de las preguntas.

Esperamos que haya encontrado las respuestas a las preguntas más frecuentes de las entrevistas. Practique, consulte y revise estas preguntas y respuestas de Elasticsearch Interview para desempeñarse con confianza en la entrevista técnica.

Mucha suerte con la entrevista !!

Lectura recomendada

• Preguntas y respuestas de la entrevista
• Preguntas y respuestas de la entrevista de prueba ETL
• Algunas preguntas y respuestas complicadas sobre pruebas manuales
• Las 51 preguntas y respuestas principales de la entrevista de Bootstrap
• Preguntas de la entrevista de Spock con respuestas (las más populares)
• Las 25 mejores preguntas y respuestas de la entrevista de pruebas ágiles
• Las 32 mejores preguntas y respuestas de la entrevista de Datastage
• Las 50 principales preguntas y respuestas de las entrevistas de Salesforce (actualizado en 2021)