1、elasticsearch 读取数据
使用RestFul API向对应的node发送查询请求,根据did来判断在哪个shard上,返回的是primary和replica的node节点集合
这样会负载均衡地把查询发送到对应节点,之后对应节点接收到请求,将document数据返回协调节点,协调节点把document返回给客户端
2、您能解释一下X-Pack for Elasticsearch的功能和重要性吗?
X-Pack 是与Elasticsearch一起安装的扩展程序。
X-Pack的各种功能包括安全性(基于角色的访问,特权/权限,角色和用户安全性),监视,报告,警报等。
3、Elasticsearch 中的节点(比如共 20 个),其中的 10 个选了一个master,另外 10 个选了另一个 master,怎么办?
1、 当集群 master 候选数量不小于 3 个时,可以通过设置最少投票通过数量(discovery.zen.minimum_master_nodes)超过所有候选节点一半以上来解决脑裂问题;
2、 当候选数量为两个时,只能修改为唯一的一个 master 候选,其他作为 data节点,避免脑裂问题。
4、解释一下 Elasticsearch集群中的 索引的概念 ?
Elasticsearch 集群可以包含多个索引,与关系数据库相比,它们相当于数据库表
5、你可以列出 Elasticsearch 各种类型的分析器吗?
Elasticsearch Analyzer 的类型为内置分析器和自定义分析器。
Standard Analyzer
标准分析器是默认分词器,如果未指定,则使用该分词器。
它基于Unicode文本分割算法,适用于大多数语言。
Whitespace Analyzer
基于空格字符切词。
Stop Analyzer
在simple Analyzer的基础上,移除停用词。
Keyword Analyzer
不切词,将输入的整个串一起返回。
自定义分词器的模板
自定义分词器的在Mapping的Setting部分设置:
PUT my_custom_index
{
"settings":{
"analysis":{
"char_filter":{},
"tokenizer":{},
"filter":{},
"analyzer":{}
}
}
}
脑海中还是上面的三部分组成的图示。其中:
“char_filter”:{},——对应字符过滤部分;
“tokenizer”:{},——对应文本切分为分词部分;
“filter”:{},——对应分词后再过滤部分;
“analyzer”:{}——对应分词器组成部分,其中会包含:1. 2. 3。
6、解释一下 Elasticsearch Node?
节点是 Elasticsearch 的实例。实际业务中,我们会说:ES集群包含3个节点、7个节点。
这里节点实际就是:一个独立的 Elasticsearch 进程,一般将一个节点部署到一台独立的服务器或者虚拟机、容器中。
不同节点根据角色不同,可以划分为:
主节点
帮助配置和管理在整个集群中添加和删除节点。
数据节点
存储数据并执行诸如CRUD(创建/读取/更新/删除)操作,对数据进行搜索和聚合的操作。
1、 客户端节点(或者说:协调节点) 将集群请求转发到主节点,将与数据相关的请求转发到数据节点
2、 摄取节点
用于在索引之前对文档进行预处理。
7、在安装Elasticsearch时,请说明不同的软件包及其重要性?
这个貌似没什么好说的,去官方文档下载对应操作系统安装包即可。
部分功能是收费的,如机器学习、高级别 kerberos 认证安全等选型要知悉。
8、Elasticsearch在部署时,对Linux的设置有哪些优化方法
面试官
:想了解对ES集群的运维能力。
1、 关闭缓存swap;
2、 堆内存设置为:Min(节点内存/2, 32GB);
3、 设置最大文件句柄数;
4、 线程池+队列大小根据业务需要做调整;
5、 磁盘存储raid方式——存储有条件使用RAID10,增加单节点性能以及避免单节点存储故障。
9、请解释有关 Elasticsearch的 NRT?
从文档索引(写入)到可搜索到之间的延迟默认一秒钟,因此Elasticsearch是近实时(NRT)搜索平台。
也就是说:文档写入,最快一秒钟被索引到,不能再快了。
写入调优的时候,我们通常会动态调整:refresh_interval = 30s 或者更达值,以使得写入数据更晚一点时间被搜索到。
10、elasticsearch 的 document设计
在使用es时 避免使用复杂的查询语句(Join 、聚合),就是在建立索引时,
就根据查询语句建立好对应的元数据。