Что такое Elasticsearch
Elasticsearch - это аналитический движок, который также поддерживает поиск в распределенном режиме. Это программное обеспечение с открытым исходным кодом. с другой стороны, это настройка базы данных документов, в которой поиск, хранение и управление документами эффективно как по полуструктурированным, так и по структурированным данным. Все данные в этой настройке программного обеспечения хранятся в формате документа JSON. также, в частности, это не настройка схемы.
Использование эластичного поиска в формате JSON содержит собственный предметно-ориентированный язык запросов. Кроме того, эта настройка допускает вложенные запросы уровня на основе потребностей. REST API используется для демонстрации возможностей гибкой настройки поиска,
- Index API: документация уровня индекса.
- Get API: получение объекта на уровне документа
- Put Mapping API: используется для переопределения выбора по умолчанию и определения отображения.
Понимание упругого поиска:
Настройка эластичного поиска построена на основе перечисленных ниже ключевых концепций.
- Узел : один конкретный исполняемый экземпляр настройки эластичного поиска называется узлом. Виртуальный сервер или настройка физического сервера могут содержать более одного узла, размещенного в нем. Он также хранит информацию об использовании ОЗУ, хранилище и других элементах обработки.
- Кластер : набор отдельных узлов или, другими словами, группа узлов, включенная в настройку кластера. В сценарии поиска фрагмента данных поиск будет применен ко всем узлам кластера, он также включает в себя процесс коллективной индексации и поиска.
- Индекс : все похожие документы вместе имеют одинаковые характеристики. Индекс распознается по эксклюзивному имени, которое упоминает индекс в процессе, выполняющем операции поиска, удаления и обновления. Удивительно, но в настройке упругого поиска дополнительно используется концепция шардов, чтобы повысить эффективность поиска.
- Тип / отображение : когда набор документов содержит общий индекс и общий набор полей, здесь определения документа выступают в качестве таблиц. В случае
- Индекс с приложением социальной сети
- Еще один индекс для данных профиля пользователя
- Один для комментариев связанных данных
- Документ : Перечислен в формате JSON, более одного поля сформулированы в документе. каждый документ связан со значением индекса и типом его формата. UID, который помогает выбрать документ уникальным образом, связан с каждым документом.
- Осколок - горизонтальное деление индекса формируется как осколки в настройке упругого поиска. Он содержит информацию об объектах JSON, а также содержит все свойства документа. Параллельное разделительное устройство осколков самоуправляющегося узла, который позволяет хранить любой из узлов. главный осколок - это уникальная горизонтальная часть в индексе.
- Реплики - все реплики индексов и сегментов генерируются пользователями. Основные способы репликации данных в кластере - это обеспечение доступности данных с очень высокой скоростью в сценарии сбоя, а также помощь в повышении производительности поиска, если рассматривать реплики в качестве предполагаемых данных.
Что мы можем сделать с Elasticsearch?
- Аналитика играет жизненно важную роль в упругом поиске, помогает подсчитывать и суммировать данные любой формы и объема. особенно полезно в среде больших данных.
- Помогает проиндексировать документы в хранилище, дополнительно преобразует файлы журналов в формат хранения документов.
- Метрики, как правило, являются эпизодическими набросками или счетами. Например: в течение последних 30 секунд среднее значение ЦП составляло 14%, объем памяти, используемый приложением, составлял 77 МБ, или объем основного диска составлял 61%.
- Elasticsearch может хранить петабайты данных, используя большое количество серверов в кластере. Архитектура настройки упругого поиска помогает хранить такое большое количество данных, а также сложность архитектуры, которая поддерживает этот распределенный дизайн.
Преимущества Elasticsearch:
1. Позволяет управлять чрезвычайно большими объемами данных.
2. Требуется очень мало времени для поиска и выбора необходимых данных. Для сравнения: если обычной системе SQL для поиска и извлечения данных требуется 20 секунд, то для настройки упругого поиска требуется не более 10 мсек для извлечения тех же данных.
3. Масштабируемость поисковой системы также является большим преимуществом эластичного поиска.
Требуемые навыки для Elasticsearch:
- Опыт в управлении Распределенный набор настроек двигателя
- статистический опыт
- Навыки устранения неполадок
- Деятельность по сборке сервера
- сетей
- Часть управления хранением
- Управление эскалацией
Правильная аудитория для Elasticsearch:
- Аудитория с интересом изучит управление хранением документов.
- Человек, который стремится к аналитическим ролям, данным, ролям и т. Д.
- Помогает улучшить профессиональные аспекты и технические навыки профессионалов.
- Кандидаты, заинтересованные в карьере в области управления хранилищем документов и хранилищем контента.
Карьерный рост в ElasticSearch:
- Эластичный поиск Admin
- Эластичный поиск Разработчик
- Эластичный поиск консультанта
- Эластичный поисковый инженер
- Инженер по хранению документов
Вывод:
В завершение Elasticsearch действует как стабильная среда для большого объема данных и процесса хранения контента. Кроме того, эта технология обеспечивает чрезвычайно быстрый процесс поиска и хранения данных. Широкий спектр возможностей карьерного роста также подстегивает эту технологию.
Рекомендуемые статьи
Это было руководство к тому, что такое Elasticsearch. Здесь мы обсудили преимущества, необходимые навыки и карьерный рост Elasticsearch. Вы также можете просмотреть наши другие предлагаемые статьи, чтобы узнать больше -
- Что такое PowerShell
- Elasticsearch Интервью Вопросы
- Что такое искусственный интеллект
- Эластичный спрос против неэластичного спроса