O que é Elasticsearch
O Elasticsearch é um mecanismo de análise que também oferece suporte à pesquisa de maneira distribuída. É um software de código aberto. Em outra perspectiva, essa é uma configuração de banco de dados de documentos em que a recuperação, o armazenamento e o gerenciamento de documentos são efetivamente efetuados sobre dados semiestruturados e estruturados. Todos os dados nesta configuração de software são armazenados em um formato de documento JSON. Também particularmente, esta é uma configuração sem esquema.
O uso da pesquisa elástica no formato JSON mantém sua própria linguagem de consulta orientada ao domínio. Além disso, essa configuração permite consultas de nível aninhado com base nas necessidades. A API REST é usada para expor os recursos de uma configuração de pesquisa elástica,
- API de índice: documentação em nível de índice.
- Obter API: recuperar a entidade em um nível de documento
- API Put Mapping: usada para substituir as opções padrão e definir o mapeamento.
Compreendendo a pesquisa elástica:
A configuração de pesquisa elástica é construída sobre os principais conceitos listados abaixo
- Nó : uma instância de execução específica de uma configuração de pesquisa elástica é nomeada como um nó. Um servidor virtual ou uma configuração de servidor físico pode conter mais de um nó acomodado nele. Ele também mantém uma nota sobre o uso da RAM, armazenamento e outros elementos de processamento.
- Cluster : um conjunto de nós únicos ou, em outras palavras, um grupo de nós é formulado em uma configuração de cluster. Em um cenário de pesquisa de um dado, a pesquisa será aplicada em todos os nós do cluster, incluindo também o processo de indexação e pesquisa coletiva.
- Índice : todos os documentos semelhantes juntos com características semelhantes. Um índice é reconhecido por um nome exclusivo que menciona o índice no processo que executa operações de pesquisa, exclusão e atualização de indexação. Surpreendentemente, a configuração de pesquisa elástica usa adicionalmente o conceito de shards para aumentar o desempenho da pesquisa.
- Tipo / mapeamento : quando um conjunto de documentos contém um índice comum e um conjunto comum de campos, aqui as definições do documento atuam como tabelas. Na instância um
- Um índice com um aplicativo de rede social
- Outro índice para dados de perfil do usuário
- Um para dados relacionados a comentários
- Documento : listado no formato JSON, mais de um campo é formulado em um documento. todo e qualquer documento está associado a um valor e tipo de índice em seu formato. Um UID que ajuda a escolher um documento exclusivamente está associado a todo e qualquer documento.
- Shard - Uma divisão horizontal no índice se forma como shards na configuração de pesquisa elástica. Ele contém informações sobre objetos JSON e também contém todas as propriedades do documento. A embarcação de partição paralela fragmenta um nó autônomo, que permite que qualquer um dos nós seja armazenado. shard principal é a parte horizontal única no índice.
- Réplicas - Toda a replicação de índices e shards é gerada pelos usuários. Os principais usos da replicação dos dados no cluster são garantir a disponibilidade dos dados em uma taxa muito alta em um cenário de falha e também ajudar a aumentar o desempenho da pesquisa considerando as réplicas como os dados pretendidos.
O que podemos fazer com o Elasticsearch?
- O Analytics desempenha um papel vital na pesquisa elástica, ajuda a contar e resumir os dados de qualquer forma e volume. especialmente útil em ambientes de big data.
- Ajuda a indexar os documentos no repositório, além de converter arquivos de log no formato de documentos de armazenamento.
- As métricas tendem a ser contagens episódicas ou contagens. Por exemplo: Nos últimos 30 segundos, a média da CPU foi de 14%, a quantidade de memória usada por um aplicativo foi de 77 MB ou o disco principal tinha 61% da capacidade
- O Elasticsearch pode armazenar petabytes de dados usando um grande número de servidores no cluster. A arquitetura da configuração de pesquisa elástica ajuda a armazenar tanta capacidade de dados e também a complexidade da arquitetura que suporta esse design distribuído.
Vantagens do Elasticsearch:
1. Permite gerenciar volumes extremamente grandes de dados.
2. Demora muito pouco tempo para procurar e selecionar os dados essenciais. Em uma nota comparativa, se um sistema SQL normal leva 20 segundos para pesquisar e extrair dados, a configuração de pesquisa elástica não leva mais de 10 ms para extrair os mesmos dados.
3. A escalabilidade do mecanismo de pesquisa também é uma grande vantagem da pesquisa elástica.
Habilidades necessárias para a pesquisa elástica:
- Experiência no manuseio de conjunto distribuído de configuração do mecanismo
- experiência estatística
- Habilidades para solução de problemas
- Atividade de criação do servidor
- Trabalho em rede
- Parte de gerenciamento de armazenamento
- Gerenciamento de escalação
O público certo para a pesquisa elástica:
- Público com interesse em aprender o gerenciamento de armazenamento de documentos.
- Indivíduo que aspira a funções relacionadas à análise, funções relacionadas a dados, etc.
- Ajuda a melhorar os aspectos profissionais e as habilidades técnicas dos profissionais.
- Candidatos interessados em seguir uma carreira no gerenciamento de armazenamento de documentos e gerenciamento de repositório de conteúdo.
Crescimento na carreira na ElasticSearch:
- Admin de pesquisa elástica
- Desenvolvedor de pesquisa elástica
- Consultor de pesquisa elástica
- Engenheiro de busca elástica
- Engenheiro de Armazenamento de Documentos
Conclusão:
Em uma nota final, o Elasticsearch atua como um ambiente estável para uma grande quantidade de processos de armazenamento de dados e conteúdo. Além disso, essa tecnologia permite um processo extremamente rápido de recuperação e armazenamento de dados. Uma grande variedade de oportunidades de carreira também está surgindo nesta tecnologia.
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