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2021年最新版 Elasticsearch 面试题总结(30 道题含答案)

时间:2023-02-10 17:03:48浏览次数:50  
标签:面试题 道题 写入 索引 Elasticsearch 分片 文档 最新版 节点

2021年最新版 Elasticsearch 面试题总结(30 道题含答案)

全部面试题答案,更新日期:12月30日,直接下载吧!

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Elasticsearch

题1:Elasticsearch 中解释一下 NRT 是什么?

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。

题2:如何解决 Elasticsearch 集群的脑裂问题?

ES集群脑裂是指Elasticsearch集群中的节点(比如共20个),其中的10个选了一个master,另外10个选了另一个master的情况。

当集群master候选数量不小于3个时,可以通过设置最少投票通过数量(discovery.zen.minimum_master_nodes)超过所有候选节点一半以上来解决脑裂问题;

当候选数量为两个时,只能修改为唯一的一个master候选,其他作为data节点,避免脑裂问题。

题3:Elasticsearch 中什么是倒排索引?

传统的检索方式是通过文章,逐个遍历找到对应关键词的位置。

倒排索引,是通过分词策略,形成了词和文章的映射关系表,也称倒排表,这种词典+映射表即为倒排索引。

其中词典中存储词元,倒排表中存储该词元在哪些文中出现的位置。有了倒排索引,就能实现O(1)时间复杂度的效率检索文章了,极大的提高了检索效率。

倒排索引的底层实现是基于:FST(Finite State Transducer)数据结构。

Lucene从4+版本后开始大量使用的数据结构是 FST。FST 有两个优点:

1)空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用,压缩了存储空间;

2)查询速度快。O(len(str))的查询时间复杂度。

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:在并发情况下,Elasticsearch 如何保证读写一致?

可以通过版本号使用乐观并发控制,以确保新版本不会被旧版本覆盖,由应用层来处理具体的冲突;

另外对于写操作,一致性级别支持quorum/one/all,默认为quorum,即只有当大多数分片可用时才允许写操作。但即使大多数可用,也可能存在因为网络等原因导致写入副本失败,这样该副本被认为故障,分片将会在一个不同的节点上重建。

对于读操作,可以设置replication为sync(默认),这使得操作在主分片和副本分片都完成后才会返回;如果设置replication为async时,也可以通过设置搜索请求参数_preference为primary来查询主分片,确保文档是最新版本。

题6:您能否说明目前可供下载的稳定 Elasticsearch 版本?

Elasticsearch的最新稳定版本是7.5.0(2022年1月26日)。

题7:能列举过你使用的 X-Pack 命令吗?

Elasticsearch7.1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。

题8: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PDF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。

题9:详细描述一下 Elasticsearch 索引文档的过程?

面试官:想了解ES的底层原理,不只关注业务层面。

回答:这里的索引文档应该理解为文档写入ES,创建索引的过程。文档写入包含:单文档写入和批量bulk写入,这里只解释一下:单文档写入流程。

官方图解

16377445711.jpg

第一步:客户写集群某节点写入数据,发送请求。(如果没有指定路由/协调节点,请求的节点扮演路由节点的角色。)

第二步:节点1接受到请求后,使用文档_id来确定文档属于分片0。请求会被转到另外的节点,假定节点3。因此分片0的主分片分配到节点3上。

第三步:节点3在主分片上执行写操作,如果成功,则将请求并行转发到节点1和节点2的副本分片上,等待结果返回。所有的副本分片都报告成功,节点3将向协调节点(节点1)报告成功,节点1向请求客户端报告写入成功。

面试官再问:第二步中的文档获取分片的过程?

回答:借助路由算法获取,路由算法就是根据路由和文档id计算目标的分片id的过程。

1shard = hash(_routing) % (num_of_primary_shards)

题10:Elasticsearch中 cat API 的功能是什么?

cat API命令提供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JSON文档格式返回结果信息。

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标签:面试题,道题,写入,索引,Elasticsearch,分片,文档,最新版,节点
From: https://www.cnblogs.com/stry/p/17041131.html

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