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经典面试题2021年常见Elasticsearch面试题及答案汇总.md 7.14 KB
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经典面试题2021年常见Elasticsearch面试题及答案汇总

全部面试题答案,更新日期:01月30日,直接下载吧!

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Elasticsearch

题1: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。

题2:在索引中更新 Mapping 的语法?

PUT test_001/_mapping
{
  "properties": {
    "title":{
      "type":"keyword"
    }
  }
}

题3:REST API 相对于 Elasticsearch 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,它以XML和JSON格式传输数据请求。

REST协议是无状态的,并且与服务器和存储数据的用户界面分离,从而增强了用户界面与任何类型平台的可移植性。它还提高了可扩展性,允许独立实现组件,因此应用程序变得更加灵活。

REST API独立于平台和语言,只是用于数据交换的语言是XML或JSON。

题4: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":{}
  }
 }
}

其中参数含义如下:

“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。

题5:介绍一下常见电商搜索的整体技术架构?

16377450381.jpg

题6:Elasticsearch 中按 ID 检索文档的语法是什么?

GET test_001/_doc/1

题7:Elasticsearch 中什么是分词器?

把全文本转换成一系列单词(term/token)的过程,叫做分词。

举一个分词简单的例子:比如输入 Hello World,会自动分成两个单词,一个是hello,另一个是world,可以看出单词也被转化成了小写。

分词器(Tokenizers)接收一个字符流,将其分解为单个标记(通常是单个单词),并输出一个标记流。例如,当看到任何空白时,whitespace分词器就会将文本分解为标记。它会将文本“Quick brown fox!”转换为“Quick, brown, fox!” 。

分词器(Tokenizers)还负责记录每个词的顺序或位置(用于短语和词接近查询),以及该词表示的原始词的开头和结尾字符偏移量(用于突出显示搜索片段)。

分词器(Tokenizers)主要还是用来创建分析器(Analyzer)的。ES有很多内置的分词器,以供用户来自定义分析器。

分词器是专门处理分词的组件,分词器由以下三部分组成:

Character Filters: 针对原始文本处理,比如去除HTML标签。

Tokenizer: 按照规则切分为单词,比如按照空格切分。

Token Filters: 将切分的单词进行加工,比如大写转小写,删除stopwords,增加同义语。

题8:如何监控 Elasticsearch 集群状态?

Marvel可以很简单的通过Kibana监控Elasticsearch。支持实时查看集群健康状态和性能,也可以分析过去的集群、索引和节点指标。

题9:Elasticsearch 客户端和集群连接时,如何选择特定的节点执行请求的?

1、TransportClient利用transport模块远程连接一个elasticsearch集群。

2、TransportClient并不加入到集群中,只是简单的获得一个或者多个初始化的transport地址,并以轮询的方式与这些地址进行通信。

题10:能否列出 与 ELK 日志分析相关的应用场景?

电子商务搜索解决方案

欺诈识别

市场情报

风险管理

安全分析等。

题11:如何在-elasticsearch-中搜索数据

题12:elasticsearch-中索引在写入阶段如何调优

题13:拼写纠错是如何实现的

题14:elasticsearch-中的属性-enabledindex-和-store-的功能是什么

题15:elasticsearch-中-term-和-match-有什么区别

题16:elasticsearch-中常用的-cat-命令有哪些

题17:elasticsearch-的节点类型有什么区别

题18:描述一下-elasticsearch-更新和删除文档的过程

题19:安装-elasticsearch-时请解释不同的包及其重要性

题20:对于-gc-方面使用-elasticsearch-时要注意什么

题21:elasticsearch-部署时linux-设置有哪些优化方法

题22:描述一下-elasticsearch-搜索的过程

题23:elasticsearch-中解释一下-nrt-是什么

题24:说说-elasticsearch-生产集群节点分配方案

题25:elasticsearch-对于大数据量上亿量级的聚合如何实现

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