51 Questions et réponses sur les entretiens ElasticSearch les plus fréquentes (Mise à jour 2021)

51 top elasticsearch interview questions answers

Liste complète des questions et réponses d'entretien ElasticSearch les plus populaires pour vous aider à vous préparer à l'entretien à venir:

Si vous vous préparez pour une entrevue, voici les 51 les questions et réponses d'entretien Elasticsearch les plus fréquemment posées pour votre référence.

Nous avons essayé de rassembler toutes les questions que vous pourriez rencontrer lors de votre entretien technique afin de vérifier votre compétence sur Elasticsearch.

Ce que vous apprendrez:

• Présentation d'ElasticSearch
• Liste des questions d'entretien ElasticSearch les plus fréquemment posées
• Conclusion
  • lecture recommandée

Présentation d'ElasticSearch

Elasticsearch est un moteur de recherche basé sur des documents, open source, RESTful, évolutif, construit sur la bibliothèque Apache Lucene. Il stocke les données de récupération et de gestion textuelles, numériques, géospatiales, structurées et non structurées sous la forme de documents JSON à l'aide de l'API CRUD REST ou d'outils d'ingestion tels que Logstash.

Vous pouvez utiliser Kibana, un outil de visualisation open source, avec Elasticsearch pour visualiser vos données et créer des tableaux de bord interactifs pour l'analyse.

Elasticsearch, moteur de recherche Apache Lucene est un document JSON, qui est indexé pour une recherche plus rapide. En raison de l'indexation, l'utilisateur peut rechercher du texte à partir de documents JSON dans les 10 secondes.

Liste des questions d'entretien ElasticSearch les plus fréquemment posées

Q # 1) Expliquez brièvement Elasticsearch?

Répondre: Le moteur de recherche Elasticsearch Apache Lucene est une base de données qui stocke, récupère et gère des données orientées document et semi-structurées. Il fournit une recherche et une analyse en temps réel de textes structurés ou non, de données numériques ou géospatiales.

Q # 2) Pouvez-vous indiquer la version stable d'Elasticsearch actuellement disponible au téléchargement?

Répondre: La dernière version stable d'Elasticsearch est la 7.5.0.

comment lire des fichiers .jar

Q # 3) Pour installer Elasticsearch, quel logiciel est requis comme prérequis?

Répondre: La dernière version de JDK 8 ou Java 1.8.0 est recommandée comme logiciel requis pour exécuter Elasticsearch sur votre appareil.

Q # 4) Pouvez-vous donner des procédures étape par étape pour démarrer un serveur Elasticsearch?

Répondre: Le serveur peut être démarré à partir de la ligne de commande.

Les étapes suivantes expliquent le processus:

• Cliquez sur l'icône Démarrer de Windows présente dans la partie inférieure gauche de l'écran du bureau.
• Tapez command ou cmd dans le menu Démarrer de Windows et appuyez sur Entrée pour ouvrir une invite de commande.
• Remplacez le répertoire par le dossier bin du dossier Elasticsearch qui a été créé après son installation.
• Tapez /Elasticsearch.bat et appuyez sur Entrée pour démarrer le serveur Elasticsearch.

Cela démarrera Elasticsearch sur l'invite de commande en arrière-plan. Ouvrez davantage le navigateur et entrez http: // localhost: 9200 et appuyez sur Entrée. Cela devrait afficher le nom du cluster Elasticsearch et toute autre valeur méta liée à sa base de données.

Q#5) Nommez 10 entreprises qui ont un Elasticsearch comme moteur de recherche et base de données pour leur application?

Répondre:

Voici la liste de certaines entreprises qui utilisent Elasticsearch avec Logstash et Kibana :

• Uber
• Instacart
• Mou
• Shopify
• Dépassement de pile
• DigitalOcean
• Udemy
• 9GAG
• Wikipédia
• Netflix
• Accenture
• Fujitsu

Q #6) Veuillez expliquer Elasticsearch Cluster?

Répondre: Il s'agit d'un groupe d'une ou plusieurs instances de nœuds connectées responsable de la répartition des tâches, de la recherche et de l'indexation sur tous les nœuds.

Nœud et fragments:

Q #7) Qu'est-ce qu'un nœud dans Elasticsearch?

Répondre: Un nœud est une instance d'Elasticsearch. Les différents types de nœuds sont les nœuds de données, les nœuds maîtres, les nœuds clients et les nœuds d'ingestion.

Ceux-ci sont expliqués comme suit:

• Nœuds de données contenir des données et effectuer une opération telle que CRUD (Créer / Lire / Mettre à jour / Supprimer), rechercher et agréger des données.
• Nœuds maîtres aide à la configuration et à la gestion pour ajouter et supprimer des nœuds dans le cluster.
• Nœuds clients envoyer des requêtes de cluster au nœud maître et des requêtes liées aux données aux nœuds de données,
• Ingérer des nœuds pour le prétraitement des documents avant indexation.

Q #8) Qu'est-ce qu'un index dans un cluster Elasticsearch?

Répondre: Un cluster Elasticsearch peut contenir plusieurs index, qui sont une base de données par rapport à une base de données relationnelle, ces index contiennent plusieurs types (tables). Les types (tables) contiennent plusieurs documents (enregistrements / lignes) et ces documents contiennent des propriétés (colonnes).

Q #9) Qu'est-ce qu'un type dans une recherche élastique?

Répondre: Tapez, voici une table dans la base de données relationnelle. Ces types (tableaux) contiennent plusieurs documents (lignes) et chaque document a des propriétés (colonnes).

(image la source )

Q #10) Pouvez-vous définir le mappage dans Elasticsearch?

Répondre: Le mappage est le contour des documents stockés dans un index. Le mappage définit comment un document est indexé, comment ses champs sont indexés et stockés par Lucene.

Q # 11) Qu'est-ce qu'un document concernant Elasticsearch?

Répondre: Un document est un document JSON stocké dans Elasticsearch. Cela équivaut à une ligne dans une table de base de données relationnelle.

Q #12) Pouvez-vous expliquer SHARDS en ce qui concerne Elasticsearch?

Répondre: Lorsque le nombre de documents augmente, la capacité du disque dur et la puissance de traitement ne seront pas suffisantes, la réponse aux demandes des clients sera retardée. Dans un tel cas, le processus de division des données indexées en petits morceaux est appelé Shards, ce qui améliore la récupération des résultats pendant la recherche de données.

Q #13) Pouvez-vous définir REPLICA et quel est l'avantage de créer une réplique?

Répondre: Une réplique est une copie exacte du fragment, utilisée pour augmenter le débit des requêtes ou atteindre une haute disponibilité dans des conditions de charge extrêmes. Ces répliques aident à gérer efficacement les demandes.

Q # 14) Veuillez expliquer la procédure pour ajouter ou créer un index dans Elasticsearch Cluster?

Répondre: Pour ajouter un nouvel index, créez une option API d'index doit être utilisée. Les paramètres requis pour créer l'index sont le paramètre de configuration d'un index, le mappage des champs dans l'index ainsi que les alias d'index

Q # 15) Quelle est la syntaxe ou le code pour supprimer un index dans Elasticsearch?

Réponse: Vous pouvez supprimer un index existant à l'aide de la syntaxe suivante:

_all ou * peut être utilisé pour supprimer / supprimer tous les index

Q # 16) Quelle est la syntaxe ou le code pour lister tous les index d'un cluster dans Elasticsearch?

Répondre: Vous pouvez obtenir la liste des index présents dans le cluster en utilisant la syntaxe suivante:

GET nom_index, dans le cas ci-dessus, nom_index est .kibana

Q # 17) Pouvez-vous me dire la syntaxe ou le code pour ajouter un mappage dans un index?

Répondre: Vous pouvez ajouter un mappage dans un index à l'aide de la syntaxe suivante:

Q #18) Quelle est la syntaxe ou le code pour récupérer un document par ID dans Elasticsearch?

Répondre: L'API GET récupère le document JSON spécifié à partir d'un index.

Syntaxe:

Q #19) Veuillez expliquer la pertinence et la notation dans Elasticsearch?

Répondre: Lorsque vous recherchez sur Internet, par exemple, Apple. Il peut afficher les résultats de la recherche sur les fruits ou les entreprises avec le nom d'une pomme. Vous voudrez peut-être acheter des fruits en ligne, vérifier la recette des fruits ou des avantages pour la santé de manger des fruits, des pommes.

En revanche, vous pouvez consulter Apple.com pour trouver la dernière gamme de produits proposée par la société, vérifier le cours des actions d'Apple Inc. et les performances d'une entreprise au NASDAQ au cours des 6 derniers mois, 1 ou 5 ans.

De même, lorsque nous recherchons un document (un enregistrement) auprès d'Elasticsearch, vous souhaitez obtenir les informations pertinentes que vous recherchez. En fonction de la pertinence, la probabilité d'obtenir les informations pertinentes est calculée par l'algorithme de notation Lucene.

La technologie Lucene permet de rechercher un enregistrement particulier, c'est-à-dire un document indexé en fonction de la fréquence du terme recherché apparaissant dans le document, de la fréquence de son apparition dans un index et d'une requête conçus à l'aide de divers paramètres.

Q #20) Quelles sont les différentes manières possibles de réaliser une recherche dans Elasticsearch?

Répondre:

Vous trouverez ci-dessous les différentes manières possibles d'effectuer une recherche dans Elasticsearch:

• Application de l'API de recherche à plusieurs types et index : API de recherche, nous pouvons rechercher une entité dans plusieurs types et index.
• Demande de recherche à l'aide d'un identificateur de ressource uniforme: Nous pouvons rechercher des demandes en utilisant des paramètres avec l'URI, c'est-à-dire un identificateur de ressource uniforme.
• Recherche à l'aide de la requête DSL, c'est-à-dire (Domain Specific Language) dans le corps: DSL, c'est-à-dire le langage spécifique au domaine, est utilisé pour le corps de la requête JSON.

Q # 21) Quels sont les différents types de requêtes pris en charge par Elasticsearch?

Répondre: Les requêtes sont principalement divisées en deux types: Requêtes de texte intégral ou de correspondance et requêtes basées sur les termes.

Requêtes textuelles tels que correspondance de base, phrase de correspondance, correspondance multiple, préfixe de phrase de correspondance, termes courants, chaîne de requête, chaîne de requête simple.

Requêtes de termes comme le terme existe, le type, l'ensemble de termes, la plage, le préfixe, les identifiants, le caractère générique, l'expression rationnelle et, floue.

Q #22) Pouvez-vous comparer les requêtes basées sur les termes et les requêtes en texte intégral?

Répondre: Requête Elasticsearch en langage spécifique au domaine (DSL), appelée Requêtes en texte intégral utilise le corps de la requête HTTP, offre l'avantage d'être clair et détaillé dans leur intention, au fil du temps, il est plus simple d'ajuster ces requêtes.

Requêtes basées sur les termes utiliser l'index inversé, une structure de données en forme de carte de hachage qui aide à localiser du texte ou une chaîne à partir du corps de l'e-mail, des mots clés ou des nombres ou des dates, etc. utilisés à des fins d'analyse.

Q #23) Veuillez expliquer le fonctionnement de l'agrégation dans Elasticsearch?

Répondre: Les agrégations aident à la collecte de données à partir de la requête utilisée dans la recherche. Différents types d'agrégations sont les métriques, la moyenne, le minimum, le maximum, la somme et les statistiques, en fonction de différents objectifs.

Q #24) Pouvez-vous me dire la fonctionnalité de stockage de données dans Elasticsearch?

Répondre: Elasticsearch est un moteur de recherche utilisé comme stockage et recherche de structures de données complexes indexées et sérialisées en tant que document JSON.

Q #25) Qu'est-ce qu'un analyseur Elasticsearch?

Répondre: Les analyseurs sont utilisés pour l'analyse de texte, il peut s'agir d'un analyseur intégré ou d'un analyseur personnalisé. L'analyseur se compose de zéro ou plusieurs filtres de caractères, d'au moins un Tokenizer et de zéro ou plusieurs filtres de Token.

• Les filtres de caractères décomposent le flux de chaîne ou numérique en caractères en supprimant les balises HTML, en recherchant la chaîne pour la clé et en les remplaçant par la valeur associée définie dans le filtre de mappage de caractères et en remplaçant les caractères en fonction d'un modèle spécifique.
• Tokenizer divise le flux de chaîne en caractères, Par exemple, Le tokenizer d'espace blanc rompt le flux de chaîne tout en rencontrant des espaces entre les caractères.
• Les filtres de jetons convertissent ces jetons en minuscules, suppriment de la chaîne des mots vides tels que «a», «an», «le». ou remplacez les caractères par des synonymes équivalents définis par le filtre.

Q #26) Pouvez-vous lister différents types d'analyseurs dans Elasticsearch?

Répondre: Les types d'Elasticsearch Analyzer sont intégrés et personnalisés.

Les analyseurs intégrés sont en outre classés comme ci-dessous:

• Analyseur standard: Ce type d'analyseur est conçu avec un jeton standard qui divise le flux de chaîne en jetons en fonction de la longueur de jeton maximale configurée, un filtre de jeton minuscule qui convertit le jeton en minuscules et arrête le filtre de jeton, qui supprime les mots vides tels que `` a '', «un», «le».
• Analyseur simple: Ce type d'analyseur décompose un flux de chaîne en un jeton de texte chaque fois qu'il rencontre des nombres ou des caractères spéciaux. Un analyseur simple convertit tous les jetons de texte en caractères minuscules.
• Analyseur d'espaces blancs: Ce type d'analyseur rompt le flux de chaîne en un jeton de texte lorsqu'il rencontre un espace blanc entre ces chaînes ou ces instructions. Il conserve le cas des jetons tel qu'il était dans le flux d'entrée.
• Arrêter l'analyseur: Ce type d’analyseur est similaire à celui de l’analyseur simple, mais en plus il supprime les mots vides du flux de chaîne tels que «a», «un», «le». La liste complète des mots vides en anglais est disponible sur le lien.
• Analyseur de mots-clés: Ce type d'analyseur renvoie le flux entier de chaîne sous la forme d'un jeton unique. Ce type d'analyseur peut être converti en analyseur personnalisé en y ajoutant des filtres.
• Analyseur de motifs: Ce type d'analyseur divise le flux de chaîne en jetons en fonction de l'expression régulière définie. Cette expression régulière agit sur le flux de chaîne et non sur les jetons.
• Analyseur de langue: Ce type d'analyseur est utilisé pour l'analyse de textes linguistiques spécifiques. Il existe des plug-ins pour prendre en charge les analyseurs de langage. Ces plug-ins sont Stempel, Ukrainian Analysis, Kuromoji pour le japonais, Nori pour le coréen et les plugins phonétiques. Il existe des plug-ins supplémentaires pour les langues indiennes et non indiennes telles que les langues asiatiques ( Exemple, Analyseurs japonais, vietnamiens, tibétains).

faux email et mot de passe qui fonctionne

(image la source )

• Analyseur d'empreintes digitales: L'analyseur d'empreintes digitales convertit le flux de chaîne en minuscules, supprime les caractères étendus, trie et concatène en un seul jeton.

Q #27) Comment utiliser Elasticsearch Tokenizer?

Répondre: Les jetons acceptent un flux de chaîne, les divisent en jetons individuels et affichent la sortie sous forme de collection / tableau de ces jetons. Les jetons sont principalement regroupés en jetons orientés mots, mots partiels et texte structuré.

Q #28) Comment les filtres fonctionnent-ils dans Elasticsearch?

Répondre: Les filtres de jetons reçoivent des jetons de texte du tokenizer et peuvent les manipuler pour comparer les jetons pour les conditions de recherche. Ces filtres comparent les jetons avec le flux recherché, ce qui donne une valeur booléenne, telle que true ou false.

La comparaison peut être de savoir si la valeur de la condition recherchée correspond aux textes de jeton filtrés, OU ne correspond pas, OU correspond à l'un des textes de jeton filtrés renvoyés OU ne correspond à aucun des jetons spécifiés, OU la valeur du texte de jeton est dans les limites données plage OU n'est pas dans une plage donnée, OU les textes de jeton existent dans la condition de recherche ou n'existent pas dans la condition de recherche.

Q #29) Comment fonctionne un nœud d'ingestion dans Elasticsearch?

Répondre: Le nœud d'ingestion traite les documents avant l'indexation, qui a lieu à l'aide d'une série de processeurs qui modifient séquentiellement le document en supprimant un ou plusieurs champs suivis par un autre processeur qui renomme la valeur du champ. Cela permet de normaliser le document et d'accélérer l'indexation, ce qui accélère les résultats de la recherche.

Q #30) Faire la différence entre le nœud maître et le nœud éligible maître dans Elasticsearch?

Répondre: La fonctionnalité du nœud maître s'articule autour d'actions à travers le cluster telles que la création d'index / index, la suppression d'index / index, de surveiller ou de tenir un compte de ces nœuds qui forment un cluster. Ces nœuds décident également de l'allocation des fragments à des nœuds spécifiques, ce qui garantit une santé de cluster Elasticsearch stable.

Tandis que les nœuds éligibles Master sont les nœuds qui sont élus pour devenir Master Node.

Q # 31) Quelles sont les fonctionnalités des attributs tels que activé, indexé et stocké dans Elasticsearch?

Répondre:

Attribut activé d'Elasticsearch est appliqué dans le cas où nous devons conserver et stocker un champ particulier à partir de l'indexation. Ceci est fait en utilisant 'Activé': faux syntaxe dans le mappage de niveau supérieur ainsi que dans les champs d'objet.

Attribut d'index d'Elasticsearch décidera de trois manières d'indexer un flux de chaîne.

• «Analysé» dans quelle chaîne sera analysée avant d'être soumise à l'indexation en tant que champ de texte intégral.
• «Not_analyzed» indexez le flux de chaîne pour le rendre consultable, sans l'analyser.
• 'ne pas' - où la chaîne ne sera pas du tout indexée et ne sera pas non plus consultable.

Indépendamment de la définition de l'attribut 'boutique' sur false, Elasticsearch stocke le document original sur le disque, qui recherche le plus rapidement possible.

Q # 32) Comment un filtre de caractères dans Elasticsearch Analyzer est-il utilisé?

Répondre: Le filtre de caractères dans l'analyseur Elasticsearch n'est pas obligatoire. Ces filtres manipulent le flux d'entrée de la chaîne en remplaçant le jeton de texte par la valeur correspondante mappée à la clé.

Nous pouvons utiliser des filtres de caractères de mappage qui utilisent des paramètres comme mappages et mappings_path. Les mappages sont les fichiers qui contiennent un tableau de clés et les valeurs correspondantes répertoriées, tandis que mappings_path est le chemin enregistré dans le répertoire de configuration qui affiche le fichier de mappages présent.

Q # 33) Veuillez expliquer sur NRT en ce qui concerne Elasticsearch?

Répondre: Elasticsearch est la plate-forme de recherche la plus rapide possible, où la latence (délai) n'est que d'une seconde entre le moment où vous indexez le document et le moment où il devient consultable, d'où Elasticsearch est la plate-forme de recherche en temps quasi réel (NRT).

Q # 34) Quels sont les avantages de l'API REST par rapport à Elasticsearch?

Répondre: L'API REST est une communication entre systèmes utilisant un protocole de transfert hypertexte qui transfère les demandes de données au format XML et JSON.

Le protocole REST est sans état et est séparé de l'interface utilisateur avec les données de serveur et de stockage, ce qui améliore la portabilité de l'interface utilisateur avec tout type de plate-forme. Il améliore également l'évolutivité permettant d'implémenter indépendamment les composants et, par conséquent, les applications deviennent plus flexibles à utiliser.

L'API REST est indépendante de la plate-forme et du langage, sauf que le langage utilisé pour l'échange de données sera XML ou JSON.

Q # 35) Lors de l'installation d'Elasticsearch, veuillez expliquer les différents packages et leur importance?

Répondre: L'installation d'Elasticsearch comprend les packages suivants:

• La plate-forme Linux et macOS a besoin des archives tar.gz pour être installées.
• Le système d'exploitation Windows nécessite l'installation d'archives .zip.
• Debian, les systèmes deb pack basés sur Ubuntu doivent être installés.
• Red Hat, Centos, OpenSuSE, SLES a besoin du package rpm pour être installé.
• Le système Windows 64 bits nécessite l'installation du package MSI.
• Les images Docker pour exécuter Elasticsearch en tant que conteneurs Docker peuvent être téléchargées à partir d'Elastic Docker Registry.
• Les packages d'API X-Pack sont installés avec Elasticsearch, ce qui permet d'obtenir des informations sur les activités de licence, de sécurité, de migration et d'apprentissage automatique impliquées dans Elasticsearch.

Q # 36) Quels sont les outils de gestion de configuration pris en charge par Elasticsearch?

Répondre: Ansible, Chef, Puppet et Salt Stack sont des outils de configuration pris en charge par Elasticsearch et utilisés par l'équipe DevOps.

Q # 37) Pouvez-vous expliquer la fonctionnalité et l'importance de l'installation de X-Pack pour Elasticsearch?

Répondre: X-Pack est une extension qui s'installe avec Elasticsearch. Les diverses fonctionnalités de X-Pack sont la sécurité (accès basé sur les rôles, privilèges / autorisations, rôles et sécurité des utilisateurs), la surveillance, la création de rapports, les alertes et bien d'autres.

Q # 38) Pouvez-vous lister les types d'API X-Pack?

Répondre: Les types d'API X-Pack sont répertoriés ci-dessous:

(i) Informations API: Il fournit des informations générales sur les fonctionnalités de X-Pack installé, telles que les informations de construction, les informations de licence, les informations sur les fonctionnalités.

Informations sur l'API - API xPack:

(ii) API Graph Explore : L'API Explore permet de récupérer et de résumer les informations sur les documents par rapport aux termes des index Elasticsearch.

(iii) Licences API: Cette API permet de gérer les licences telles que l'obtention du statut d'essai, le démarrage de l'essai, l'obtention du statut de base, le démarrage de base, le démarrage de l'essai, la mise à jour de la licence et la suppression de la licence.

OBTENIR une licence

(iv) API d'apprentissage automatique: Ces API exécutent des tâches liées au calendrier telles que créer un calendrier, ajouter et supprimer le travail, ajouter et supprimer des événements programmés au calendrier, obtenir le calendrier, obtenir des événements planifiés, supprimer un calendrier, filtrer des tâches telles que créer, mettre à jour, obtenir et supprimer le filtre, les données alimentent des tâches telles que créer, mettre à jour, démarrer, arrêter, prévisualiser et supprimer des flux de données, obtenir des informations / statistiques sur les flux de données.

Les tâches telles que créer, mettre à jour, ouvrir, fermer, supprimer la tâche, ajouter ou supprimer une tâche au calendrier, obtenir des informations / statistiques sur la tâche, diverses autres tâches liées aux instantanés de modèle, aux résultats, à la structure de fichiers ainsi qu'aux données expirées sont également incluses dans la machine API d'apprentissage.

(v) API de sécurité: Ces API sont utilisées pour effectuer des activités de sécurité X-Pack, telles que l'authentification, l'effacement du cache, les activités de sécurité liées aux privilèges et au certificat SSL.

(vi) API Watcher: Ces API permettent de regarder ou d'observer les nouveaux documents ajoutés dans Elasticsearch.

(vii) API de cumul: Ces API ont été introduites pour vérifier les fonctionnalités au stade expérimental, qui pourraient être supprimées à l'avenir d'Elasticsearch.

(viii) API de migration: Cette API met à niveau l'index X-Pack de la version précédente vers la dernière version.

Q # 39) Pouvez-vous lister les commandes X-Pack?

Réponse: les commandes X-Pack sont répertoriées ci-dessous:

• Certgen
• Émigrer
• mots de passe de configuration
• syskeygen
• utilisateurs

Q # 40) Quelle est la fonctionnalité de l'API cat dans Elasticsearch?

Répondre: Les commandes de l'API cat donnent une analyse, une vue d'ensemble et la santé du cluster Elasticsearch qui incluent des informations relatives aux alias, à l'allocation, aux index, aux attributs de nœud pour n'en nommer que quelques-uns. Ces commandes cat utilisent la chaîne de requête comme paramètre qui renvoie les en-têtes et les informations correspondantes du document JSON.

Q # 41) Quelles sont les commandes cat de l'API cat utilisées dans Elasticsearch?

Répondre:

Vous trouverez ci-dessous les commandes cat répertoriées à partir de l'API cat:

(i) Alias ​​-GET _cat / alias? V –Cette commande affiche le mappage d'alias avec des indices, des informations de routage et de filtrage.

(ii) Attribution - GET _cat / allocation? V –Cette commande affiche l'espace disque alloué pour les index ainsi que le nombre de fragments sur chaque nœud.

(iii) Compte - GET _cat / count? V - Cette commande indique le nombre de documents présents dans le cluster Elasticsearch.

(iv) Données de terrain -GET _cat / fielddata? V - Ceci affiche la quantité de mémoire utilisée par chacun des champs par nœud.

(v) Santé - GET _cat / health? V - Il affiche l'état du cluster comme depuis combien de temps il est opérationnel, le nombre de nœuds dont il dispose, etc. pour analyser la santé du cluster.

(Vi) Indices - GET _cat / indices? V - L'API cat indices nous donne des informations sur plusieurs fragments, document, document supprimé, tailles de magasin de tous les fragments, y compris leurs répliques.

(vii) Maître - GET _cat / master? V - Il affiche des informations qui montrent le nœud maître qui a été élu.

(viii) Attributs de nœud -GET _cat / nodeattrs? V - Il affiche les attributs de nœuds personnalisés.

(ix) Nœuds - GET _cat / nodes? V - Il affiche des informations relatives à un nœud telles que les rôles et les métriques de charge.

(x) Tâches en attente - GET _cat / pending_tasks? V - Il affiche la progression des tâches en attente telles que la priorité des tâches et le temps dans la file d'attente.

(xi) Plugins -GET _cat / plugins? V - Il affiche des informations relatives à l'installation de plugins comme les noms, les versions et les composants.

(xii) Récupération -GET _cat / recovery? V - Il affiche les récupérations liées aux indices et fragments terminés et actuels.

(xiii) Dépôts - Obtenir _cat / repositories? V - Il affiche un aperçu des référentiels ainsi que leurs types.

(xiv) Segments - GET _cat / segments? V - Il affiche pour chacun des index, des informations sur les segments de niveau Lucene.

(xv) Éclats -GET _cat / shards? V - Il affiche l'état ainsi que la distribution des fragments primaires et de réplique

(xvi) Instantanés -GET _cat / snapshots? V - Il affiche un aperçu d'un référentiel.

(xvii) Tâches - GET _cat / tâches? V - Il affiche toutes les tâches en cours d'exécution sur le cluster et leur progression.

(xviii) Modèles - GET _cat / templates? V - L'API de modèle de chat nous donne des informations sur les modèles d'index qui sont créés lors de la création de nouveaux index pour les paramètres d'index et les mappages de champs

(xix) Pool de threads -GET _cat / thread_pool? V - Il affiche l'état des différents pools de threads par nœud tels que actif, mis en file d'attente et rejeté sont l'état des pools de threads.

Q #42) Pouvez-vous expliquer l'API Explore dans Elasticsearch?

Répondre: Explorez l'aide de l'API pour récupérer des informations sur les documents et la durée ou des termes tels que «nombre maximum de sommets» ou «nombre de fragments / partition» ou «nombre de documents», etc.

Q # 43) Comment l'API de migration peut-elle être utilisée comme Elasticsearch?

Répondre: L'API de migration est appliquée après la mise à niveau de la version d'Elasticsearch avec une version plus récente. Avec cette API de migration, les index X-Pack sont mis à jour dans la dernière / nouvelle version du cluster Elasticsearch.

Q # 44) Comment fonctionne l'API de recherche dans Elasticsearch?

Répondre: L'API de recherche permet de rechercher les données de l'index, à partir de fragments particuliers guidés par un paramètre de routage.

Q # 45) Pouvez-vous énumérer les types de données de champ principalement disponibles concernant Elasticsearch?

Réponse: Vous trouverez ci-dessous les types de données pour les champs de document:

• Type de données de chaîne qui comprend du texte et des mots clés tels que les adresses e-mail, les codes postaux, les noms d'hôte.
• Type de données numériques comme byte, short, integer, long, float, double, half_float, scaled_float.
• Date, date nanosecondes, booléen, binaire (chaîne codée en Base64, par exemple 000000 pour le caractère «A» ou 011010 pour le caractère «a»)
• Range (integer_range, long_range, double_range, float_range, date_range)
• Types de données complexes qui incluent un objet ( Exemple: objet JSON unique) et imbriqué (tableau d'objets JSON)
• Les types de données géographiques incluent la latitude / longitude qui sont des géo-points et la géo-forme qui incluent des formes comme un polygone.
• Types de données spécialisés, tableaux (les valeurs du tableau doivent avoir le même type de données)

Q # 46) Expliquez en détail ELK Stack et son contenu?

Répondre: De nos jours, les entreprises, grandes ou petites, trouvent des informations sous forme de rapports, de données et de suivis clients, d'historique de commandes en cours ainsi que d'avis clients à partir des journaux en ligne et hors ligne. Il est essentiel de stocker et d'analyser ces journaux, ce qui aidera à prédire des commentaires précieux pour les entreprises.

Pour conserver ces journaux de données, il a besoin d'un outil d'analyse de journaux peu coûteux. ELK Stack est une collection d'outils de recherche et d'analyse tels que la recherche élastique, l'outil de collecte et de transformation comme la réserve de journaux et l'outil de visualisation et de gestion des données comme Kibana, l'analyse et la collecte de journaux avec Beats et un outil de surveillance et de création de rapports comme X Pack.

Q # 47) Où et comment Kibana sera-t-il utile dans Elasticsearch?

Répondre: Kibana fait partie de la solution d'analyse ELK Stack - log. Il s'agit d'un outil de visualisation open source qui analyse les journaux de plus en plus nombreux dans divers formats de graphiques tels que les lignes, les camemberts, les cartes de coordonnées, etc.

Q # 48) Comment Log stash peut-il être utilisé avec Elasticsearch?

Répondre: Log stash est un moteur open-source côté serveur ETL qui accompagne ELK Stack qui collecte et traite les données d'une grande variété de sources.

Q # 49) Comment Beats peut-il être utilisé avec Elasticsearch?

Répondre: Beats est un outil open-source qui transporte les données directement vers Elasticsearch ou via Log stash, où les données peuvent être traitées ou filtrées avant d'être visualisées à l'aide de Kibana. Les types de données qui sont transportés sont les données d'audit, les fichiers journaux, les données cloud, le trafic réseau et les journaux d'événements de fenêtre.

Q #50) Comment Elastic Stack Reporting est-il utilisé?

Répondre: Reporting API aide à récupérer des données au format PDF, au format PNG d'image ainsi qu'au format CSV de feuille de calcul et peut être partagée ou enregistrée selon les besoins.

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Q # 51) Pouvez-vous énumérer les cas d'utilisation liés à l'analyse des journaux ELK?

Répondre: Les cas d'utilisation conçus avec succès par l'analyse des journaux ELK sont répertoriés ci-dessous:

• Conformité
• Solution de recherche e-commerce
• Détection de fraude
• Connaissance du marché
• Gestion des risques
• Analyse de sécurité

Conclusion

Elasticsearch est un moteur de recherche basé sur des documents, open source, RESTful, évolutif, construit sur la bibliothèque Apache Lucene. Les magasins Elasticsearch récupèrent et gèrent des données textuelles, numériques, géospatiales, structurées et non structurées sous la forme de documents JSON à l'aide de l'API CRUD REST.

Tous les domaines possibles d'ElasticSearch, ainsi que la pile ELK, les questions liées à divers analyseurs, filtres, filtres de jetons et API utilisés dans ElasticSearch, ont été posées sous forme de questions d'entretien avec la plupart des réponses techniques à chacune des questions.

Nous espérons que vous avez trouvé les réponses aux questions d'entretien les plus fréquemment posées. Pratiquez, référez-vous et révisez ces questions et réponses d'Elasticsearch Interview pour effectuer en toute confiance l'entretien technique.

Bonne chance pour l'interview !!

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