51 top elasticsearch interview questions answers
다가오는 인터뷰를 준비하는 데 도움이되는 가장 인기있는 ElasticSearch 인터뷰 질문 및 답변의 종합 목록 :
인터뷰를 준비 중이라면 여기 51 가장 자주 묻는 Elasticsearch 인터뷰 질문과 답변을 참조하십시오.
Elasticsearch에 대한 귀하의 역량을 확인하기 위해 기술 인터뷰 중에 발생할 수있는 모든 가능한 질문을 모 으려고 노력했습니다.
학습 내용 :
ElasticSearch 개요
Elasticsearch는 Apache Lucene 라이브러리, 문서 기반 검색 엔진에 구축 된 확장 가능한 오픈 소스 RESTful입니다. CRUD REST API 또는 Logstash와 같은 수집 도구를 사용하여 JSON 문서의 형태로 텍스트, 숫자, 지리 공간, 구조화 및 비 구조화 데이터를 검색하고 관리합니다.
Elasticsearch와 함께 오픈 소스 시각화 도구 인 Kibana를 사용하여 데이터를 시각화하고 Analysis를위한 대화 형 대시 보드를 구축 할 수 있습니다.
Elasticsearch, Apache Lucene 검색 엔진은 더 빠른 검색을 위해 색인화 된 JSON 문서입니다. 인덱싱으로 인해 사용자는 10 초 이내에 JSON 문서에서 텍스트를 검색 할 수 있습니다.
가장 자주 묻는 ElasticSearch 인터뷰 질문 목록
Q # 1) Elasticsearch에 대해 간략하게 설명 하시겠습니까?
대답: Elasticsearch Apache Lucene 검색 엔진은 문서 지향 및 반 구조화 된 데이터를 검색하고 관리하는 데이터베이스입니다. 구조화되거나 구조화되지 않은 텍스트, 숫자 또는 지리 공간 데이터에 대한 실시간 검색 및 분석을 제공합니다.
Q # 2) 현재 다운로드 가능한 안정적인 Elasticsearch 버전을 말씀해 주시겠습니까?
대답: Elasticsearch의 안정적인 최신 버전은 7.5.0입니다.
C ++ 정규식 예제
Q # 3) Elasticsearch를 설치하려면 전제 조건으로 어떤 소프트웨어가 필요합니까?
대답: 디바이스에서 Elasticsearch를 실행하는 데 필요한 소프트웨어로 최신 JDK 8 또는 Java 버전 1.8.0을 권장합니다.
Q # 4) Elasticsearch 서버를 시작하기위한 단계별 절차를 알려주시겠습니까?
대답: 서버는 명령 줄에서 시작할 수 있습니다.
다음 단계는 프로세스를 설명합니다.
- 바탕 화면 왼쪽 하단에있는 Windows 시작 아이콘을 클릭합니다.
- Windows 시작 메뉴에 command 또는 cmd를 입력하고 Enter 키를 눌러 명령 프롬프트를 엽니 다.
- 설치 후 생성 된 Elasticsearch 폴더의 bin 폴더까지 디렉토리를 변경합니다.
- /Elasticsearch.bat를 입력하고 Enter를 눌러 Elasticsearch 서버를 시작하십시오.
그러면 백그라운드의 명령 프롬프트에서 Elasticsearch가 시작됩니다. 브라우저를 더 열고 들어가십시오. http : // localhost : 9200 Enter를 누르십시오. Elasticsearch 클러스터 이름 및 데이터베이스와 관련된 기타 메타 값이 표시되어야합니다.
큐#5) 애플리케이션을위한 검색 엔진 및 데이터베이스로 Elasticsearch를 사용하는 10 개의 회사를 말하십시오.
대답:
다음은 Logstash 및 Kibana와 함께 Elasticsearch를 사용하는 일부 회사 목록입니다. :
- Uber
- Instacart
- 느슨하게
- Shopify
- 스택 오버플로
- DigitalOcean
- Udemy
- 9 개그
- 위키 백과
- 넷플릭스
- Accenture
- Fujitsu
Q #6) Elasticsearch Cluster에 대해 설명해주세요.
대답: 작업 배포, 모든 노드에서 검색 및 인덱싱을 담당하는 연결된 하나 이상의 노드 인스턴스 그룹입니다.
노드 및 샤드 :
Q #7) Elasticsearch에서 노드 란 무엇입니까?
대답: 노드는 Elasticsearch의 인스턴스입니다. 다른 노드 유형은 데이터 노드, 마스터 노드, 클라이언트 노드 및 수집 노드입니다.
다음과 같이 설명됩니다.
- 데이터 노드 데이터를 보유하고 CRUD (Create / Read / Update / Delete), 데이터 검색 및 집계와 같은 작업을 수행합니다.
- 마스터 노드 클러스터에서 노드를 추가 및 제거하기위한 구성 및 관리에 도움이됩니다.
- 클라이언트 노드 마스터 노드에 클러스터 요청을 보내고 데이터 노드에 데이터 관련 요청을 보냅니다.
- 인제 스트 노드 인덱싱하기 전에 문서를 사전 처리합니다.
Q #8) Elasticsearch 클러스터의 인덱스 란 무엇입니까?
대답: Elasticsearch 클러스터는 관계형 데이터베이스와 비교할 때 데이터베이스 인 여러 인덱스를 포함 할 수 있으며 이러한 인덱스에는 여러 유형 (테이블)이 포함됩니다. 유형 (테이블)에는 여러 문서 (레코드 / 행)가 포함되고 이러한 문서에는 속성 (열)이 포함됩니다.
Q #9) Elastic 검색에서 유형이란 무엇입니까?
대답: 여기에 관계형 데이터베이스의 테이블이 있습니다. 이러한 유형 (테이블)에는 여러 문서 (행)가 있으며 각 문서에는 속성 (열)이 있습니다.
(영상 출처 )
Q #10) Elasticsearch에서 매핑을 정의 해 주시겠습니까?
대답: 매핑은 색인에 저장된 문서의 개요입니다. 맵핑은 문서가 색인화되는 방법, 해당 필드가 Lucene에 의해 색인화되고 저장되는 방법을 정의합니다.
Q # 11) Elasticsearch와 관련된 문서는 무엇입니까?
대답: 문서는 Elasticsearch에 저장되는 JSON 문서입니다. 관계형 데이터베이스 테이블의 행과 동일합니다.
Q #12) Elasticsearch와 관련하여 SHARDS에 대해 설명해 주시겠습니까?
대답: 문서 수가 증가하면 하드 디스크 용량 및 처리 능력이 충분하지 않아 클라이언트 요청에 대한 응답이 지연됩니다. 이러한 경우 인덱싱 된 데이터를 작은 청크로 분할하는 프로세스를 샤드라고하여 데이터 검색 중 결과 가져 오기를 향상시킵니다.
Q #13) REPLICA를 정의 할 수 있으며 복제본 생성의 장점은 무엇입니까?
대답: 복제본은 쿼리 처리량을 늘리거나 극심한로드 조건에서 고 가용성을 달성하는 데 사용되는 샤드의 정확한 복사본입니다. 이러한 복제본은 요청을 효율적으로 관리하는 데 도움이됩니다.
Q # 14) Elasticsearch Cluster에서 인덱스를 추가하거나 생성하는 절차를 설명 해주세요.
대답: 새 색인을 추가하려면 색인 생성 API 옵션을 사용해야합니다. 색인을 만드는 데 필요한 매개 변수는 색인의 구성 설정, 색인의 필드 매핑 및 색인 별칭입니다.
Q # 15) Elasticsearch에서 인덱스를 삭제하는 구문 또는 코드는 무엇입니까?
답변 : 다음 구문을 사용하여 기존 색인을 삭제할 수 있습니다.
DELETE /_all 또는 *를 사용하여 모든 인덱스를 제거 / 삭제할 수 있습니다.
Q # 16) Elasticsearch에서 클러스터의 모든 인덱스를 나열하는 구문 또는 코드는 무엇입니까?
대답: 다음 구문을 사용하여 클러스터에있는 인덱스 목록을 가져올 수 있습니다.
GET /_ 
GET index_name, 위의 경우 index_name은 .kibana입니다.
Q # 17) 인덱스에 매핑을 추가하는 구문이나 코드를 알려주시겠습니까?
대답: 다음 구문을 사용하여 인덱스에 매핑을 추가 할 수 있습니다.
POST /_/_type/_idQ #18) Elasticsearch에서 ID로 문서를 검색하는 구문 또는 코드는 무엇입니까?
대답: GET API는 인덱스에서 지정된 JSON 문서를 검색합니다.
통사론:
GET /_doc/Q #19) Elasticsearch의 관련성과 점수를 설명해주세요.
대답: 인터넷에서 Apple에 대해 검색 할 때. Apple이라는 이름으로 과일 또는 회사에 대한 검색 결과를 표시 할 수 있습니다. 온라인으로 과일을 구입하고 과일, 사과를 먹는 과일의 레시피 또는 건강상의 이점을 확인할 수 있습니다.
반대로 Apple.com에서 회사에서 제공하는 최신 제품 범위를 찾고, Apple Inc.의 주가를 확인하고 지난 6 개월, 1 년 또는 5 년 동안 NASDAQ에서 회사의 실적을 확인할 수 있습니다.
마찬가지로 Elasticsearch에서 문서 (레코드)를 검색 할 때 찾고있는 관련 정보를 얻는 데 관심이 있습니다. 관련성에 따라 관련 정보를 얻을 확률은 Lucene 점수 알고리즘에 의해 계산됩니다.
Lucene 기술은 특정 레코드, 즉 문서에 나타나는 검색에서 용어의 빈도, 다양한 매개 변수를 사용하여 디자인 된 색인 및 쿼리에서 나타나는 빈도를 기반으로 색인화 된 문서를 검색하는 데 도움이됩니다.
Q #20) Elasticsearch에서 검색을 수행 할 수있는 다양한 방법은 무엇입니까?
대답:
다음은 Elasticsearch에서 검색을 수행 할 수있는 다양한 방법입니다.
- 여러 유형 및 여러 색인에 검색 API 적용 : 검색 API, 여러 유형 및 색인에서 엔티티를 검색 할 수 있습니다.
- Uniform Resource Identifier를 사용한 검색 요청 : URI (Uniform Resource Identifier)와 함께 매개 변수를 사용하여 요청을 검색 할 수 있습니다.
- 본문 내에서 Query DSL 즉 (도메인 특정 언어)를 사용하여 검색 : DSL 즉, 도메인 특정 언어는 JSON 요청 본문에 사용됩니다.
Q # 21) Elasticsearch가 지원하는 다양한 쿼리 유형은 무엇입니까?
대답: 쿼리는 주로 두 가지 유형으로 나뉩니다. 전체 텍스트 또는 일치 검색어 및 용어 기반 검색어.
텍스트 쿼리 기본 일치, 일치 구문, 다중 일치, 일치 구문 접두사, 일반 용어, 쿼리 문자열, 단순 쿼리 문자열과 같은
용어 쿼리 용어 존재, 유형, 용어 집합, 범위, 접두사, ID, 와일드 카드, regexp 및 퍼지와 같은.
Q #22) 용어 기반 쿼리와 전체 텍스트 쿼리를 비교할 수 있습니까?
대답: DSL (Domain Specific Language) Elasticsearch 쿼리로 알려진 전체 텍스트 쿼리 HTTP 요청 본문을 활용하고 의도가 명확하고 상세하다는 이점을 제공하며 시간이 지남에 따라 이러한 쿼리를 조정하는 것이 더 간단합니다.
용어 기반 쿼리 분석 목적에 사용되는 이메일 본문, 키워드 또는 숫자 또는 날짜 등에서 텍스트 나 문자열을 찾는 데 도움이되는 해시 맵과 유사한 데이터 구조 인 반전 된 인덱스를 활용합니다.
Q #23) Elasticsearch에서 집계 작업에 대해 설명해주세요.
대답: 집계는 검색에 사용 된 쿼리에서 데이터를 수집하는 데 도움이됩니다. 다양한 유형의 집계는 다른 목적에 따라 메트릭, 평균, 최소, 최대, 합계 및 통계입니다.
Q #24) Elasticsearch의 데이터 스토리지 기능에 대해 말씀해 주시겠습니까?
대답: Elasticsearch는 JSON 문서로 인덱싱되고 직렬화 된 복잡한 데이터 구조를 검색하고 저장하는 데 사용되는 검색 엔진입니다.
Q #25) Elasticsearch Analyzer 란 무엇입니까?
대답: 분석기는 텍스트 분석에 사용되며 내장 분석기 또는 사용자 정의 분석기 일 수 있습니다. 분석기는 0 개 이상의 문자 필터, 1 개 이상의 토큰 화기 및 0 개 이상의 토큰 필터로 구성됩니다.
- 문자 필터는 HTML 태그를 제거하고 키에 대한 문자열을 검색하여 문자 필터 매핑에 정의 된 관련 값으로 대체하고 특정 패턴에 따라 문자를 대체하여 문자열 또는 숫자 스트림을 문자로 분해합니다.
- Tokenizer는 문자열 스트림을 문자로 나눕니다. 예를 들면 공백 토크 나이 저는 문자 사이에 공백이있는 동안 문자열 스트림을 끊습니다.
- 토큰 필터는 이러한 토큰을 소문자로 변환하고‘a’,‘an’,‘the’와 같은 문자열 불용어에서 제거합니다. 또는 문자를 필터에 의해 정의 된 동등한 동의어로 대체하십시오.
Q #26) Elasticsearch에서 다양한 유형의 분석기를 나열 할 수 있습니까?
대답: Elasticsearch Analyzer의 유형은 기본 제공 및 사용자 지정입니다.
내장 분석기는 다음과 같이 추가로 분류됩니다.
- 표준 분석기 : 이 유형의 분석기는 구성된 최대 토큰 길이에 따라 문자열 스트림을 토큰으로 분할하는 표준 토크 나이저, 토큰을 소문자로 변환하고 'a'와 같은 불용어를 제거하는 토큰 필터를 중지하는 소문자 토큰 필터로 설계되었습니다. 'an', 'the'.
- 간단한 분석기 : 이 유형의 분석기는 숫자 나 특수 문자가 나올 때마다 문자열 스트림을 텍스트 토큰으로 나눕니다. 간단한 분석기는 모든 텍스트 토큰을 소문자로 변환합니다.
- 공백 분석기 : 이 유형의 분석기는 이러한 문자열 또는 문 사이에 공백이있을 때 문자열 스트림을 텍스트 토큰으로 나눕니다. 입력 스트림에 있었던 토큰의 대소 문자를 유지합니다.
- 분석기 중지 : 이 유형의 분석기는 단순 분석기와 유사하지만 'a', 'an', 'the'와 같은 문자열 스트림에서 불용어를 제거합니다. 영어로 된 불용어의 전체 목록은 다음에서 찾을 수 있습니다. 링크.
- 키워드 분석기 : 이 유형의 분석기는 전체 문자열 스트림을있는 그대로 단일 토큰으로 반환합니다. 이러한 유형의 분석기는 필터를 추가하여 사용자 지정 분석기로 변환 할 수 있습니다.
- 패턴 분석기 : 이 유형의 분석기는 정의 된 정규식에 따라 문자열 스트림을 토큰으로 나눕니다. 이 정규식은 토큰이 아닌 문자열 스트림에서 작동합니다.
- 언어 분석기 : 이 유형의 분석기는 특정 언어 텍스트 분석에 사용됩니다. 언어 분석기를 지원하는 플러그인이 있습니다. 이러한 플러그인은 Stempel, Ukrainian Analysis, Kuromoji for Japanese, Nori for Korean 및 Phonetic 플러그인입니다. 인도어뿐만 아니라 아시아 언어와 같은 비 인도 어용 추가 플러그인이 있습니다 ( 예, 일본어, 베트남어, 티베트어) 분석기.
(영상 출처 )
- 지문 분석기 : 지문 분석기는 문자열 스트림을 소문자로 변환하고, 확장 된 문자를 제거하고, 정렬하고 단일 토큰으로 연결합니다.
Q #27) Elasticsearch Tokenizer는 어떻게 사용할 수 있습니까?
대답: 토크 나이 저는 문자열 스트림을 받아 개별 토큰으로 나누고 출력을 이러한 토큰의 컬렉션 / 배열로 표시합니다. 토크 나이 저는 주로 단어 지향, 부분 단어 및 구조화 된 텍스트 토크 나이저로 그룹화됩니다.
Q #28) Elasticsearch에서 필터는 어떻게 작동합니까?
대답: 토큰 필터는 토크 나이저로부터 텍스트 토큰을 수신하고이를 조작하여 검색 조건에 대한 토큰을 비교할 수 있습니다. 이러한 필터는 토큰을 검색된 스트림과 비교하여 true 또는 false와 같은 부울 값을 생성합니다.
비교는 검색된 조건의 값이 필터링 된 토큰 텍스트와 일치하는지, 또는 일치하지 않는지, 또는 반환 된 필터링 된 토큰 텍스트 중 하나와 일치하는지, 또는 지정된 토큰과 일치하지 않는지, 또는 토큰 텍스트의 값이 주어진 범위 내에 있는지 여부 일 수 있습니다. 범위 OR이 주어진 범위 내에 없거나 토큰 텍스트가 검색 조건에 존재하거나 검색 조건에 없습니다.
Q #29) Elasticsearch의 수집 노드는 어떻게 작동합니까?
대답: 인제 스트 노드는 인덱싱하기 전에 문서를 처리합니다. 일련의 프로세서를 사용하여 문서를 순차적으로 수정하고 하나 이상의 필드를 제거한 다음 필드 값의 이름을 바꾸는 다른 프로세서를 사용합니다. 이렇게하면 문서를 정규화하고 인덱싱을 가속화하여 더 빠른 검색 결과를 얻을 수 있습니다.
Q #30) Elasticsearch에서 마스터 노드와 마스터 적격 노드를 구별합니까?
대답: 마스터 노드 기능은 인덱스 / 인덱스 생성, 인덱스 / 인덱스 삭제, 클러스터를 형성하는 노드의 계정을 모니터링 또는 유지하는 것과 같은 클러스터 전체의 작업을 중심으로합니다. 이러한 노드는 또한 특정 노드에 대한 샤드 할당을 결정하여 안정적인 Elasticsearch 클러스터 상태를 만듭니다.
반면, 마스터 – 적격 노드는 마스터 노드가되도록 선출 된 노드입니다.
Q # 31) Elasticsearch에서 활성화, 인덱싱 및 저장과 같은 속성의 기능은 무엇입니까?
대답:
활성화 된 속성 of Elasticsearch는 인덱싱에서 특정 필드를 유지하고 저장해야하는 경우에 적용됩니다. 이것은 사용하여 수행됩니다 '활성화 됨': false 구문을 최상위 매핑 및 개체 필드에 추가합니다.
색인 속성 Elasticsearch는 문자열 스트림을 인덱싱 할 수있는 세 가지 방법을 결정합니다.
- '분석 됨' 문자열이 전체 텍스트 필드로 인덱싱되기 전에 분석됩니다.
- ‘분석되지 않음’ 분석하지 않고 검색 가능하도록 문자열 스트림을 인덱싱합니다.
- '하지 마라' – 문자열이 전혀 인덱싱되지 않으며 검색도 불가능합니다.
속성 설정에 관계없이 '저장' false로 설정하면 Elasticsearch는 원본 문서를 디스크에 저장하여 최대한 빠르게 검색합니다.
Q # 32) Elasticsearch Analyzer의 문자 필터는 어떻게 활용됩니까?
대답: Elasticsearch 분석기의 문자 필터는 필수가 아닙니다. 이러한 필터는 텍스트 토큰을 키에 매핑 된 해당 값으로 대체하여 문자열의 입력 스트림을 조작합니다.
매핑 및 mappings_path로 매개 변수를 사용하는 매핑 문자 필터를 사용할 수 있습니다. 매핑은 나열된 키 및 해당 값의 배열을 포함하는 파일 인 반면 mappings_path는 현재 매핑 파일을 표시하는 config 디렉토리에 등록 된 경로입니다.
Q # 33) Elasticsearch와 관련하여 NRT에 대해 설명 해주세요.
대답: Elasticsearch는 가능한 가장 빠른 검색 플랫폼으로, 지연 시간 (지연)은 문서를 인덱싱 한 시점과 검색 가능한 시점에서 1 초에 불과하므로 Elasticsearch는 NRT (Near Real-Time) 검색 플랫폼입니다.
Q # 34) Elasticsearch와 관련하여 REST API의 장점은 무엇입니까?
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대답: REST API는 데이터 요청을 XML 및 JSON 형식으로 전송하는 하이퍼 텍스트 전송 프로토콜을 사용하는 시스템 간의 통신입니다.
REST 프로토콜은 상태 비 저장이며 서버 및 스토리지 데이터가있는 사용자 인터페이스와 분리되어 모든 유형의 플랫폼에서 사용자 인터페이스의 이식성을 향상시킵니다. 또한 확장 성을 향상시켜 구성 요소를 독립적으로 구현할 수 있으므로 응용 프로그램을보다 유연하게 사용할 수 있습니다.
REST API는 데이터 교환에 사용되는 언어가 XML 또는 JSON이라는 점을 제외하고는 플랫폼 및 언어에 독립적입니다.
Q # 35) Elasticsearch를 설치하는 동안 다양한 패키지와 그 중요성을 설명해주세요.
대답: Elasticsearch 설치에는 다음 패키지가 포함됩니다.
- Linux 및 macOS 플랫폼에는 tar.gz 아카이브를 설치해야합니다.
- Windows 운영 체제를 사용하려면 .zip 아카이브를 설치해야합니다.
- Debian, Ubuntu 기반 시스템 deb 팩을 설치해야합니다.
- Red Hat, Centos, OpenSuSE, SLES는 rpm 패키지를 설치해야합니다.
- Windows 64 비트 시스템에는 MSI 패키지가 설치되어 있어야합니다.
- Elasticsearch를 Docker 컨테이너로 실행하기위한 Docker 이미지는 Elastic Docker Registry에서 다운로드 할 수 있습니다.
- Elasticsearch와 관련된 라이선스, 보안, 마이그레이션 및 기계 학습 활동에 대한 정보를 얻는 데 도움이되는 Elasticsearch와 함께 X-Pack API 패키지가 설치됩니다.
Q # 36) Elasticsearch에서 지원하는 구성 관리 도구는 무엇입니까?
대답: Ansible, Chef, Puppet 및 Salt Stack은 DevOps 팀에서 사용하는 Elasticsearch에서 지원하는 구성 도구입니다.
Q # 37) X-Pack for Elasticsearch 설치의 기능과 중요성에 대해 설명해 주시겠습니까?
대답: X-Pack은 Elasticsearch와 함께 설치되는 확장입니다. X-Pack의 다양한 기능은 보안 (역할 기반 액세스, 권한 / 권한, 역할 및 사용자 보안), 모니터링,보고, 경고 등입니다.
Q # 38) X-Pack API 유형을 나열 할 수 있습니까?
대답: X-Pack API 유형은 다음과 같습니다.
(i) API 정보 : 빌드 정보, 라이선스 정보, 기능 정보 등 설치된 X-Pack의 기능에 대한 일반적인 정보를 제공합니다.
API 정보-xPack API :
(ii) 그래프 탐색 API : Explore API는 Elasticsearch 색인의 용어와 비교하여 문서 정보를 검색하고 요약하는 데 도움이됩니다.
(iii) 라이선스 API : 이 API는 평가판 상태 가져 오기, 평가판 시작, 기본 상태 가져 오기, 기본 시작, 평가판 시작, 라이선스 업데이트 및 라이선스 삭제와 같은 라이선스를 관리하는 데 도움이됩니다.
라이선스 받기
(iv) 기계 학습 API : 이러한 API는 캘린더 생성, 작업 추가 및 삭제, 캘린더에 예약 된 이벤트 추가 및 삭제, 캘린더 가져 오기, 예약 된 이벤트 가져 오기, 캘린더 삭제, 생성, 업데이트, 가져 오기 및 삭제와 같은 작업 필터링과 같은 캘린더 관련 작업을 수행합니다. 필터는 데이터 피드 생성, 업데이트, 시작, 중지, 미리보기 및 삭제, 데이터 피드 정보 / 통계 가져 오기와 같은 작업을 피드합니다.
생성, 업데이트, 열기, 닫기, 작업 삭제, 캘린더에 작업 추가 또는 삭제, 작업 정보 / 통계 가져 오기, 모델 스냅 샷, 결과, 파일 구조 및 만료 된 데이터와 관련된 다양한 기타 작업과 같은 작업 작업도 시스템에 포함됩니다. 학습 API.
(v) 보안 API : 이러한 API는 인증, 캐시 지우기, 권한 및 SSL 인증서 관련 보안 활동과 같은 X-Pack 보안 활동을 수행하는 데 사용됩니다.
(vi) 감시자 API : 이 API는 Elasticsearch에 추가 된 새 문서를 보거나 관찰하는 데 도움이됩니다.
(vii) 롤업 API : 이 API는 실험 단계에서 기능을 확인하기 위해 도입되었으며 향후 Elasticsearch에서 제거 될 수 있습니다.
(viii) 마이그레이션 API : 이 API는 X-Pack 인덱스를 이전 버전에서 최신 버전으로 업그레이드합니다.
Q # 39) X-Pack 명령을 나열 할 수 있습니까?
답변 : X-Pack 명령은 다음과 같습니다.
- Certgen
- 마이그레이션
- 설정 암호
- syskeygen
- 사용자
Q # 40) Elasticsearch에서 cat API의 기능은 무엇입니까?
대답: cat API 명령은 별칭, 할당, 인덱스, 노드 속성과 관련된 정보를 포함하는 Elasticsearch 클러스터의 분석, 개요 및 상태를 제공합니다. 이러한 cat 명령은 쿼리 문자열을 매개 변수로 사용하여 JSON 문서에서 헤더와 해당 정보를 반환합니다.
Q # 41) Elasticsearch에서 사용되는 cat API의 cat 명령은 무엇입니까?
대답:
다음은 cat API에서 나열된 cat 명령입니다.
(i) 별칭 –_cat / aliases? v 가져 오기 –이 명령은 색인, 라우팅 및 필터링 정보가있는 별칭 매핑을 표시합니다.
(ii) 할당 – GET _cat / allocation? v –이 명령은 인덱스에 할당 된 디스크 공간과 각 노드의 샤드 수를 표시합니다.
(iii) 개수 – _cat / count? v 가져 오기 –이 명령은 Elasticsearch 클러스터에있는 문서 수를 보여줍니다.
(iv) 필드 데이터 –_cat / fielddata? v 가져 오기 – 노드 당 각 필드에서 사용하는 메모리 양을 표시합니다.
(v) 건강 - _cat / health? v 가져 오기 – 클러스터 상태를 분석하기 위해 가동 및 실행 시간, 노드 개수 등 클러스터 상태를 표시합니다.
(Vi) 지수 - _cat / indices? v 가져 오기 – cat indices API는 여러 샤드, 문서, 삭제 된 문서, 복제본을 포함한 모든 샤드의 저장소 크기에 대한 정보를 제공합니다.
(vii) 마스터- _cat / master? v 가져 오기 – 선택된 마스터 노드를 보여주는 정보를 표시합니다.
(viii) 노드 속성 –_cat / nodeattrs? v 가져 오기 – 사용자 정의 노드 속성을 표시합니다.
(ix) 노드 – _cat / nodes? v 가져 오기 – 역할 및로드 메트릭과 같은 노드와 관련된 정보를 표시합니다.
(x) 보류중인 작업 – _cat / pending_tasks? v 가져 오기 – 작업 우선 순위, 대기 시간 등 보류중인 작업 진행 상황을 표시합니다.
(xi) 플러그인 –_cat / plugins? v 가져 오기 – 이름, 버전 및 구성 요소와 같은 플러그인 설치와 관련된 정보를 표시합니다.
(xii) 복구 –_cat / recovery? v 가져 오기 – 현재 인덱스 및 샤드뿐만 아니라 완료된 관련 복구를 표시합니다.
(xiii) 저장소 - _cat / repositories? v 가져 오기 – 리포지토리와 그 유형을 한 눈에 볼 수 있습니다.
(xiv) 세그먼트 – _cat / segments? v 가져 오기 – 각 인덱스에 대해 Lucene 레벨 세그먼트 정보를 표시합니다.
(xv) 샤드 –_cat / shards? v 가져 오기 – 기본 및 복제본 샤드의 상태와 배포를 표시합니다.
(xvi) 스냅 샷 –_cat / snapshots? v 가져 오기 – 저장소를 한 눈에 볼 수 있습니다.
(xvii) 작업 – _cat / tasks? v 가져 오기 – 클러스터에서 실행중인 모든 작업과 진행 상황을 표시합니다.
(xviii) 템플릿 – _cat / templates? v 가져 오기 – cat 템플릿 API는 인덱스 설정 및 필드 매핑을 위해 새 인덱스 생성 중에 생성 된 인덱스 템플릿에 대한 정보를 제공합니다.
(xix) 스레드 풀 –_cat / thread_pool? v 가져 오기 – 활성, 대기열에 있음 및 거부 됨과 같은 다양한 노드 현명 스레드 풀의 상태를 표시합니다.
Q #42) Elasticsearch에서 Explore API를 설명 할 수 있습니까?
대답: 문서 및 기간 또는 '최대 꼭지점 수', '분할 분할 / 분할 수'또는 '문서 수'등과 같은 용어에 대한 정보를 가져 오는 API 도움말을 살펴보십시오.
Q # 43) 마이그레이션 API를 Elasticsearch로 어떻게 사용할 수 있습니까?
대답: 마이그레이션 API는 Elasticsearch 버전이 최신 버전으로 업그레이드 된 후에 적용됩니다. 이 마이그레이션 API를 사용하면 X-Pack 인덱스가 Elasticsearch 클러스터의 최신 / 최신 버전으로 업데이트됩니다.
Q # 44) Elasticsearch에서 API 검색 기능은 어떻게 되나요?
대답: Search API는 라우팅 매개 변수로 안내하는 특정 샤드에서 색인에서 데이터를 찾는 데 도움이됩니다.
Q # 45) Elasticsearch와 관련하여 주로 사용 가능한 필드 데이터 유형을 나열 해 주시겠습니까?
답변 : 다음은 문서 필드에 대한 데이터 유형입니다.
- 이메일 주소, 우편 번호, 호스트 이름과 같은 텍스트 및 키워드를 포함하는 문자열 데이터 유형입니다.
- byte, short, integer, long, float, double, half_float, scaled_float와 같은 숫자 데이터 유형.
- 날짜, 날짜 나노초, 부울, 이진 (Base64로 인코딩 된 문자열, 예 : 문자 'A'의 경우 000000 또는 문자 'a'의 경우 011010)
- 범위 (정수 _ 범위, 긴 _ 범위, 이중 _ 범위, 부동 _ 범위, 날짜 _ 범위)
- 개체 ( 예: 단일 JSON 객체) 및 중첩 (JSON 객체 배열)
- 지리적 데이터 유형에는 지리적 지점 인 위도 / 경도와 다각형과 같은 모양을 포함하는 지리적 모양이 포함됩니다.
- 특수 데이터 유형, 배열 (배열의 값은 동일한 데이터 유형을 가져야 함)
Q # 46) ELK Stack과 그 내용에 대해 자세히 설명 해주세요.
대답: 오늘날 크고 작은 기업은 보고서, 데이터 및 고객 후속 조치, 과거, 현재 주문 및 온라인 및 오프라인 로그의 고객 리뷰 형식의 정보를 접하게됩니다. 비즈니스에 대한 귀중한 피드백을 예측하는 데 도움이되는 이러한 로그를 저장하고 분석하는 것이 필수적입니다.
이러한 데이터 로그를 유지하려면 저렴한 로그 분석 도구가 필요합니다. ELK Stack은 Elastic Search와 같은 검색 및 분석 도구, 로그 숨김과 같은 수집 및 변환 도구, Kibana와 같은 시각화 및 데이터 관리 도구, Beats를 사용한 로그 구문 분석 및 수집, X Pack과 같은 모니터링 및보고 도구와 같은 검색 및 분석 도구 모음입니다.
Q # 47) Kibana는 Elasticsearch에서 어디에 어떻게 유용할까요?
대답: Kibana는 ELK 스택 (로그 분석 솔루션)의 일부로 제공됩니다. 라인, 파이 바, 좌표 맵 등과 같은 다양한 그래프 형식으로 계속 증가하는 로그를 분석하는 오픈 소스 시각화 도구입니다.
Q # 48) Elasticsearch에서 Log stash를 어떻게 사용할 수 있습니까?
대답: Log stash는 다양한 소스에서 데이터를 수집하고 처리하는 ELK Stack과 함께 제공되는 오픈 소스 ETL 서버 측 엔진입니다.
Q # 49) Elasticsearch에서 Beats를 어떻게 사용할 수 있습니까?
대답: Beats는 Kibana를 사용하여보기 전에 데이터를 처리하거나 필터링 할 수있는 Elasticsearch 또는 Log stash를 통해 데이터를 직접 전송하는 오픈 소스 도구입니다. 전송되는 데이터 유형은 감사 데이터, 로그 파일, 클라우드 데이터, 네트워크 트래픽 및 창 이벤트 로그입니다.
Q #50) Elastic Stack Reporting은 어떻게 사용됩니까?
대답: 보고 API는 PDF 형식, 이미지 PNG 형식 및 스프레드 시트 CSV 형식으로 데이터를 검색하는 데 도움이되며 필요에 따라 공유하거나 저장할 수 있습니다.
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Q # 51) ELK 로그 분석과 관련된 사용 사례를 나열 해 주시겠습니까?
대답: ELK 로그 분석이 성공적으로 설계된 사용 사례는 다음과 같습니다.
- 응낙
- 전자 상거래 검색 솔루션
- 사기 감지
- 시장 정보
- 위기 관리
- 보안 분석
결론
Elasticsearch는 Apache Lucene 라이브러리, 문서 기반 검색 엔진에 구축 된 확장 가능한 오픈 소스 RESTful입니다. Elasticsearch 저장소는 CRUD REST API를 사용하여 JSON 문서 형태의 텍스트, 숫자, 지리 공간, 구조화 및 비 구조화 데이터를 검색하고 관리합니다.
ElasticSearch의 모든 가능한 영역과 ELK 스택, ElasticSearch에서 사용되는 다양한 분석기, 필터, 토큰 필터 및 API와 관련된 질문은 각 질문에 대한 대부분의 기술적 답변과 함께 인터뷰 질문으로 질문되었습니다.
가장 자주 묻는 인터뷰 질문에 대한 답을 찾았기를 바랍니다. 기술 인터뷰에서 자신있게 수행 할 수 있도록 Elasticsearch Interview 질문 및 답변을 연습, 참조 및 수정하십시오.
인터뷰에 행운을 빕니다 !!