题记问题列表和答案来自国外博客(原文答案不准确,有错误),为避免误导,我对每个问题做了属于自己的理解和解答。 问题都非常基础,文章有点长,但请你耐心把它看完,期望对你的 Elastic 求职有所帮助! 1、简要介绍一下Elasticsearch?严谨起见,如下一段话直接拷贝官方网站:https://www./cn/elasticsearch/ Elasticsearch 是一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,能够解决不断涌现出的各种用例。作为 Elastic Stack 的核心,它集中存储您的数据,帮助您发现意料之中以及意料之外的情况。 ElasticSearch 是基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。 核心特点如下:
2、 您能否说明当前可下载的稳定Elasticsearch版本?Elasticsearch 当前最新版本是7.10(2020年11月21日)。 为什么问这个问题?ES 更新太快了,应聘者如果了解并使用最新版本,基本能说明他关注 ES 更新。甚至从更广维度讲,他关注技术的迭代和更新。 但,不信你可以问问,很多求职者只知道用了 ES,什么版本一概不知。 3、安装 Elasticsearch 需要依赖什么组件吗?ES 早期版本需要JDK,在7.X版本后已经集成了 JDK,已无需第三方依赖。 4、您能否分步介绍如何启动 Elasticsearch 服务器?启动方式有很多种,一般 bin 路径下 ./elasticsearch -d 就可以后台启动。 打开浏览器输入 http://ES IP:9200 就能知道集群是否启动成功。 如果启动报错,日志里会有详细信息,逐条核对解决就可以。 5、能列出 10 个使用 Elasticsearch 作为其搜索引擎或数据库的公司吗?这个问题,铭毅本来想删掉。但仔细一想,至少能看出求职者的视野够不够开阔。 参与过 Elastic中文社区活动或者经常关注社区动态的就知道,公司太多了,列举如下(排名不分先后):
几乎我们能想到的互联网公司都在使用 Elasticsearch。 关注 TOP 互联网公司的相关技术的动态和技术博客,也是一种非常好的学习方式。 6、 解释一下Elasticsearch Cluster?Elasticsearch 集群是一组连接在一起的一个或多个 Elasticsearch 节点实例。 Elasticsearch 集群的功能在于在集群中的所有节点之间分配任务,进行搜索和建立索引。 7、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:
帮助配置和管理在整个集群中添加和删除节点。
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。
用于在索引之前对文档进行预处理。 ... ... 8、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 其他类别概念,如下表所示,点到为止。 9、解释一下 Elasticsearch 集群中的 Type 的概念 ?5.X 以及之前的 2.X、1.X 版本 ES支持一个索引多个type的,举例 ES 6.X 中的Join 类型在早期版本实际是多 Type 实现的。 在6.0.0 或 更高版本中创建的索引只能包含一个 Mapping 类型。 Type 将在Elasticsearch 7.0.0中的API中弃用,并在8.0.0中完全删除。 很多人好奇为什么删除?看这里: https://www./guide/en/elasticsearch/reference/current/removal-of-types.html 10、你能否在 Elasticsearch 中定义映射?映射是定义文档及其包含的字段的存储和索引方式的过程。 例如,使用映射定义:
11、Elasticsearch的 文档是什么?文档是存储在 Elasticsearch 中的 JSON 文档。它等效于关系数据库表中的一行记录。 12、解释一下 Elasticsearch 的 分片?当文档数量增加,硬盘容量和处理能力不足时,对客户端请求的响应将延迟。 在这种情况下,将索引数据分成小块的过程称为分片,可改善数据搜索结果的获取。 13、定义副本、创建副本的好处是什么?副本是 分片的对应副本,用在极端负载条件下提高查询吞吐量或实现高可用性。 所谓高可用主要指:如果某主分片1出了问题,对应的副本分片1会提升为主分片,保证集群的高可用。 14、请解释在 Elasticsearch 集群中添加或创建索引的过程?要添加新索引,应使用创建索引 API 选项。创建索引所需的参数是索引的配置Settings,索引中的字段 Mapping 以及索引别名 Alias。 也可以通过模板 Template 创建索引。 15、在 Elasticsearch 中删除索引的语法是什么?可以使用以下语法删除现有索引: DELETE <index_name> 支持通配符删除: DELETE my_* 16、在 Elasticsearch 中列出集群的所有索引的语法是什么?
17、在索引中更新 Mapping 的语法?
18、在Elasticsearch中 按 ID检索文档的语法是什么?GET test_001/_doc/1 19、解释 Elasticsearch 中的相关性和得分?当你在互联网上搜索有关 Apple 的信息时。它可以显示有关水果或苹果公司名称的搜索结果。
同样,当我们从 Elasticsearch 中搜索文档(记录)时,你会对获取所需的相关信息感兴趣。基于相关性,通过Lucene评分算法计算获得相关信息的概率。 ES 会将相关的内容都返回给你,只是:计算得出的评分高的排在前面,评分低的排在后面。 计算评分相关的两个核心因素是:词频和逆向文档频率(文档的稀缺性)。 大体可以解释为:单篇文档词频越高、得分越高;多篇文档某词越稀缺,得分越高。 20、我们可以在 Elasticsearch 中执行搜索的各种可能方式有哪些?核心方式如下: 方式一:基于 DSL 检索(最常用) Elasticsearch提供基于JSON的完整查询DSL来定义查询。 GET /shirts/_search 方式二:基于 URL 检索 GET /my_index/_search?q=user:seina 方式三:类SQL 检索 POST /_sql?format=txt 功能还不完备,不推荐使用。 21、Elasticsearch 支持哪些类型的查询?查询主要分为两种类型:精确匹配、全文检索匹配。
22、精准匹配检索和全文检索匹配检索的不同?两者的本质区别:
举例:邮编、身份证号的匹配往往是精准匹配。
举例:类似B站搜索特定关键词如“马保国 视频”往往是模糊匹配,相关的都返回就可以。 23、请解释一下 Elasticsearch 中聚合?聚合有助于从搜索中使用的查询中收集数据,聚合为各种统计指标,便于统计信息或做其他分析。聚合可帮助回答以下问题:
聚合的分三类: 主要查看7.10 的官方文档,早期是4个分类,别大意啊!
根据字段值,范围或其他条件将文档分组为桶(也称为箱)。
从字段值计算指标(例如总和或平均值)的指标聚合。
子聚合,从其他聚合(而不是文档或字段)获取输入。 24、你能告诉我 Elasticsearch 中的数据存储功能吗?Elasticsearch是一个搜索引擎,输入写入ES的过程就是索引化的过程,数据按照既定的 Mapping 序列化为Json 文档实现存储。 25、什么是Elasticsearch Analyzer?分析器用于文本分析,它可以是内置分析器也可以是自定义分析器。它的核心三部分构成如下图所示: 推荐:Elasticsearch自定义分词,从一个问题说开去 26、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。
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。
基于空格字符切词。
在simple Analyzer的基础上,移除停用词。
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 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。 27、如何使用 Elasticsearch Tokenizer?Tokenizer 接收字符流(如果包含了字符过滤,则接收过滤后的字符流;否则,接收原始字符流),将其分词。同时记录分词后的顺序或位置(position),以及开始值(start_offset)和偏移值(end_offset-start_offset)。 28、token filter 过滤器 在 Elasticsearch 中如何工作?针对 tokenizers 处理后的字符流进行再加工,比如:转小写、删除(删除停用词)、新增(添加同义词)等。 29、Elasticsearch中的 Ingest 节点如何工作?ingest 节点可以看作是数据前置处理转换的节点,支持 pipeline管道 设置,可以使用 ingest 对数据进行过滤、转换等操作,类似于 logstash 中 filter 的作用,功能相当强大。 30、Master 节点和 候选 Master节点有什么区别?主节点负责集群相关的操作,例如创建或删除索引,跟踪哪些节点是集群的一部分,以及决定将哪些分片分配给哪些节点。 拥有稳定的主节点是衡量集群健康的重要标志。 而候选主节点是被选具备候选资格,可以被选为主节点的那些节点。 31、Elasticsearch中的属性 enabled, index 和 store 的功能是什么?
仍然可以从_source字段中检索JSON,但是无法搜索或以其他任何方式存储JSON。 如果对非全局或者 Object 类型,设置 enable : false 会报错如下: "type": "mapper_parsing_exception",
如果非要检索,报错如下: "type": "search_phase_execution_exception",
32、Elasticsearch Analyzer 中的字符过滤器如何利用?字符过滤器将原始文本作为字符流接收,并可以通过添加,删除或更改字符来转换字符流。 字符过滤分类如下:
用途:删除HTML元素,如<b>,并解码HTML实体,如&amp 。
用途:替换指定的字符。
用途:基于正则表达式替换指定的字符。 33、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。 34、REST API在 Elasticsearch 方面有哪些优势?REST API是使用超文本传输协议的系统之间的通信,该协议以 XML 和 JSON格式传输数据请求。 REST 协议是无状态的,并且与带有服务器和存储数据的用户界面分开,从而增强了用户界面与任何类型平台的可移植性。它还提高了可伸缩性,允许独立实现组件,因此应用程序变得更加灵活。 REST API与平台和语言无关,只是用于数据交换的语言是XML或JSON。 借助:REST API 查看集群信息或者排查问题都非常方便。 35、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。 36、Elasticsearch 支持哪些配置管理工具?
37、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。 38、可以列出X-Pack API 吗?付费功能只是试用过(面试时如实回答就可以)。 7.1 安全功能免费后,用 X-pack 创建Space、角色、用户,设置SSL加密,并且为不同用户设置不同的密码和分配不同的权限。 其他如:机器学习、 Watcher、 Migration 等 API 用的较少。 39、能列举过你使用的 X-Pack 命令吗?7.1 安全功能免费后,使用了:setup-passwords 为账号设置密码,确保集群安全。 40、在Elasticsearch中 cat API的功能是什么?cat API 命令提供了Elasticsearch 集群的分析、概述和运行状况,其中包括与别名,分配,索引,节点属性等有关的信息。 这些 cat 命令使用查询字符串作为其参数,并以J SON 文档格式返回结果信息。 41、Elasticsearch 中常用的 cat命令有哪些?面试时说几个核心的就可以,包含但不限于:
42、您能解释一下 Elasticsearch 中的 Explore API 吗?没有用过,这是 Graph (收费功能)相关的API。 点到为止即可,类似问题实际开发现用现查,类似问题没有什么意义。 https://www./guide/en/elasticsearch/reference/current/graph-explore-api.html 43、迁移 Migration API 如何用作 Elasticsearch?迁移 API简化了X-Pack索引从一个版本到另一个版本的升级。 点到为止即可,类似问题实际开发现用现查,类似问题没有什么意义。 https://www./guide/en/elasticsearch/reference/current/migration-api.html 44、如何在 Elasticsearch中 搜索数据?Search API 有助于从索引、路由参数引导的特定分片中查找检索数据。 45、你能否列出与 Elasticsearch 有关的主要可用字段数据类型?
46、详细说明ELK Stack及其内容?ELK Stack是一系列搜索和分析工具(Elasticsearch),收集和转换工具(Logstash)以及数据管理及可视化工具(Kibana)、解析和收集日志工具(Beats 未来是 Agent)以及监视和报告工具(例如X Pack)的集合。 相当于用户基本不再需要第三方技术栈,就能全流程、全环节搞定数据接入、存储、检索、可视化分析等全部功能。 47、Kibana在Elasticsearch的哪些地方以及如何使用?Kibana是ELK Stack –日志分析解决方案的一部分。 它是一种开放源代码的可视化工具,可以以拖拽、自定义图表的方式直观分析数据,极大降低的数据分析的门槛。 未来会向类似:商业智能和分析软件 - Tableau 发展。 48、logstash 如何与 Elasticsearch 结合使用?logstash 是ELK Stack附带的开源 ETL 服务器端引擎,该引擎可以收集和处理来自各种来源的数据。 最典型应用包含:同步日志、邮件数据,同步关系型数据库(Mysql、Oracle)数据,同步非关系型数据库(MongoDB)数据,同步实时数据流 Kafka数据、同步高性能缓存 Redis 数据等。 49、Beats 如何与 Elasticsearch 结合使用?Beats是一种开源工具,可以将数据直接传输到 Elasticsearch 或通过 logstash,在使用Kibana进行查看之前,可以对数据进行处理或过滤。 传输的数据类型包含:审核数据,日志文件,云数据,网络流量和窗口事件日志等。 50、如何使用 Elastic Reporting ?收费功能,只是了解,点到为止。 Reporting API有助于将检索结果生成 PD F格式,图像 PNG 格式以及电子表格 CSV 格式的数据,并可根据需要进行共享或保存。 51、您能否列出 与 ELK日志分析相关的应用场景?
小结以上都是非常非常基础的问题,更多大厂笔试、面试真题拆解分析推荐看 Elastic 面试系列专题文章。 面试要“以和为贵”、不要搞窝里斗, Elastic 面试官要讲“面德“,点到为止! 应聘者也要注意:不要大意!面试官都是”有备而来”,针对较难的问题,要及时“闪”,要做到“全部防出去”。 如果遇到应聘者有回答 不上来的,面试官要:“耗子猥汁“,而应聘者要好好反思,以后不要再犯这样的错误。 参考: https://www./elasticsearch-interview-questions/ |
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