Mi az Elasticsearch? - Hogyan működik - Ügyességi és karriernövekedés - Előny

Tartalomjegyzék:

Anonim

Mi az elasztikus keresés?

Az Elasticsearch egy elemző motor, amely elosztott módon is támogatja a keresést. Ez egy nyílt forráskódú szoftver. egy másik szempontból ez egy dokumentum-adatbázis beállítása, ahol a lekérdezés, tárolás és a dokumentumkezelés mind a félig strukturált, mind a strukturált adatokkal hatékony. A szoftverbeállítás összes adatát JSON-formátumban tárolják. különösen ez a séma nélküli beállítás.

A JSON formátumú rugalmas keresés megtartja a saját domainorientált lekérdezési nyelvét. Ez a beállítás lehetővé teszi a beágyazott szintű lekérdezéseket is a szükségletek alapján. A REST API a rugalmas keresési beállítás jellemzőinek feltárására szolgál,

  • Index API: Index szintű dokumentáció.
  • API beszerzése: Az entitás beolvasása dokumentumszinten
  • Put Mapping API: Az alapértelmezett választások felülbírálására és a leképezés meghatározására szolgál.

Az elasztikus keresés megértése:

A rugalmas keresési beállítás az alább felsorolt ​​kulcskoncepciók tetejére épül

  • Csomópont : az elasztikus keresési beállítás egy adott végrehajtó példányát csomópontnak nevezzük. A virtuális szerver vagy a fizikai szerver beállítása egynél több csomópontot is tartalmazhat. Megjegyzést tart a RAM használatáról, tárolásáról és egyéb feldolgozási elemeiről is.
  • Klaszter : Egyedi csomópontok halmaza, vagyis más szavakkal a csomópontok egy csoportja formálódik klaszterbeállításba. Egy adat keresése esetén a keresést a klaszter minden csomópontján alkalmazzák, amely magában foglalja a kollektív indexelés és a keresés folyamatát is.
  • Tárgymutató : Az összes hasonló dokumentum együttesen hasonló tulajdonságokkal rendelkezik. Az indexet egy kizárólagos név ismeri fel, amely megemlíti az indexet a keresési, törlési és frissítési műveleteket végrehajtó folyamat során. Meglepő módon a rugalmas keresőberendezés ezenkívül a szilánkok koncepcióját használja a keresési teljesítmény növelése érdekében.
  • Típus / leképezés : Ha egy dokumentumkészlet rendelkezik közös mutatószámmal és közös mezőkkel, itt a dokumentum definíciói táblázatokként működnek. Például a
  • Index egy szociális hálózati alkalmazással
  • Egy másik index a felhasználói profil adatokhoz
  • Az egyik a megjegyzésekkel kapcsolatos adatokhoz
  • Dokumentum : JSON formátumban felsorolva egy dokumentumban több mező is megfogalmazódik. mindegyik dokumentum hozzá van rendelve egy index értékhez és típushoz annak formátumában. Az UID, amely segít egyedülálló módon kiválasztani a dokumentumot, minden dokumentumhoz társítva.
  • Szilánk - Az index vízszintes osztása szilánkként alakul ki az elasztikus keresés beállításában. Információkat tartalmaz a JSON-objektumokról és az összes dokumentumtulajdonságot. A párhuzamosan elválasztó kézműves egy önszabályozó csomópontot rétegez, amely lehetővé teszi bármelyik csomópont tárolását. a fő szilánk az index egyedi vízszintes része.
  • Replikák - Az összes indexet és rétegreplikációt a felhasználók generálják. Az adatok replikációjának fürtön keresztüli megszerzésének legfontosabb felhasználási területe az, hogy nagyon magas arányban biztosítja az adatok rendelkezésre állását a hibaforgatókönyv esetében, és elősegíti a keresési teljesítmény növelését azáltal, hogy a replikákat tervezett adatoknak tekinti.

Mit tehetünk az Elasticsearch-szel?

  • Az Analytics létfontosságú szerepet játszik a rugalmas keresésben, segít bármilyen forma és kötet adatainak megszámolásán és összefoglalásán. különösen hasznos nagy adatkörnyezetben.
  • Segít a dokumentumok indexelésében a lerakatba, emellett konvertálja a naplófájlokat a tároló dokumentumok formátumába.
  • A metrikák általában epizodikus vázlatok vagy számok, például: Az elmúlt 30 másodpercben a CPU átlaga 14% volt, az alkalmazás felhasznált memória 77 MB, vagy az elsődleges lemez kapacitása 61%
  • Az Elasticsearch nagy számú szerver segítségével képes petabájtnyi adatot tárolni a fürtbe. A rugalmas keresési beállítás architektúrája segít megőrizni ezt a nagy mennyiségű adatot, valamint az elosztott kialakítást támogató architektúra összetettségét is.

Az Elasticsearch előnyei:

1. Lehetővé teszi a rendkívül nagy mennyiségű adat kezelését.

2. Nagyon kevés időbe telik az alapvető adatok megkeresése és kiválasztása. Összehasonlító jellegű megjegyzés: ha egy normál SQL rendszer 20 másodpercet vesz igénybe az adatok keresésére és behúzására, akkor a rugalmas keresés beállítása nem haladja meg a 10 ms-ot ugyanazon adatok beolvasásához.

3. A keresőmotor méretezhetősége szintén a rugalmas keresés nagy előnye.

Az elasztikus kereséshez szükséges készségek:

  1. Tapasztalat a motor elosztott készletének kezelésében
  2. statisztikai tapasztalat
  3. Hibaelhárítási készségek
  4. Szerverkészítési tevékenység
  5. Hálózat
  6. Tárhelykezelési rész
  7. Eszkalációs menedzsment

A megfelelő közönség az elasztikus kereséshez:

  • A közönség érdeklődéssel tanulhatja meg a dokumentumtárolás kezelését.
  • Olyan egyének, akik az elemzéssel kapcsolatos szerepekre, az adatokkal kapcsolatos szerepekre stb
  • Segít a szakemberek szakmai szempontjainak és műszaki készségeinek fejlesztésében.
  • A pályázók, akiket érdekel a karrier folytatása a dokumentumtárolás és a tartalomtár kezelése terén.

Karrier növekedés az ElasticSearch-ben:

  1. Rugalmas keresés Rendszergazda
  2. Rugalmas kereső fejlesztő
  3. Rugalmas kereső tanácsadó
  4. Rugalmas keresőmérnök
  5. Dokumentumtároló mérnök

Következtetés:

Végül az Elasticsearch stabil környezetként működik nagy mennyiségű adat- és tartalomtárolási folyamat során. Ráadásul ez a technológia rendkívül gyorsan lehetővé teszi az adatok visszakeresését és tárolását. A karrierlehetőségek sokfélesége szintén bimbózó módon növeli ezt a technológiát.

Ajánlott cikkek

Ez egy útmutató az Mi az elasztikus keresés című cikkhez. Itt tárgyaltuk az Elasticsearch előnyeit, szükséges készségeit és karrier-növekedését. A további javasolt cikkeken keresztül további információkat is megtudhat -

  1. Mi a PowerShell?
  2. Elasticsearch interjúkérdések
  3. Mi az a mesterséges intelligencia?
  4. Rugalmas igény és rugalmatlan igény