大數據面試題之ElasticSearch(2)

ElasticSearch的單播、多播和廣播

什么是Zen Discovery機制

ElasticSearch和Solr主要區別

ElasticSearch和Solr各自適用于哪些場景

Elasticsearch的同類產品有哪些

Elasticsearch有哪些主要應用場景

Elasticsearch 中執行搜索的各種可能方式有哪些

Elasticsearch 中列出集群的所有索引的語法是什么

Elasticsearch 中刪除索引的語法是什么

Elasticsearch 支持哪些類型的查詢

Elasticsearch 有關的主要可用字段數據類型

說下ELK Stack及其內容

ElasticSearch的單播、多播和廣播

在Elasticsearch集群中，節點間的發現和通信機制是確保集群穩定性和可擴展性的關鍵部分。Elasticsearch提供了三種不同的發現方式來幫助節點找到彼此并形成集群：單播（Unicast）、多播（Multicast）和廣播（Broadcast）實際上是不準確的術語，在Elasticsearch的上下文中，正確的應該是單播和多播，沒有廣播這一選項。下面分別解釋這兩種機制：
單播（Unicast）

定義：單播是一種節點發現方式，其中每個節點都需要手動配置其他節點的IP地址或主機名。這意味著集群中的每個節點都知道至少另一個節點的網絡位置，從而能夠直接嘗試連接以加入集群。
優點：相比多播，單播在某些網絡環境下更為可靠，特別是在那些限制多播流量或配置復雜的網絡中。它也提供了更好的控制，因為管理員可以精確控制哪些節點可以加入集群。
缺點：配置較為繁瑣，尤其是在大型或動態變化的集群中，需要維護節點列表的更新。

多播（Multicast）

定義：多播是一種自動發現機制，它依賴于網絡層的多播協議來廣播心跳信息，使得新節點可以自動發現集群并請求加入。Elasticsearch早期版本中多播發現非常常見，但現代網絡環境對多播的支持度不一，可能導致不穩定。
優點：配置簡單，無需手動指定每個節點的地址，特別適合快速設置和測試環境。
缺點：在一些企業級網絡環境中，多播可能被防火墻或路由器阻止，導致發現過程不可靠。此外，隨著集群規模的增長，多播可能會增加網絡的負載。

配置
在Elasticsearch的elasticsearch.yml配置文件中，可以通過以下設置來選擇發現方式：

使用單播：

discovery.type: single-node ?# 對于單節點部署
或
discovery.seed_hosts: ["host1", "host2:port", "host3"] ?# 對于多節點部署

使用多播（舊版本中更常見，新版本默認不推薦使用多播，而是推薦單播）：

discovery.type: multicast

請注意，從Elasticsearch 7.x版本開始，多播發現已經被默認禁用，推薦使用單播發現配合初始主節點設置(cluster.initial_master_nodes)來確保集群啟動時的穩定性。

什么是Zen Discovery機制

Zen Discovery 是 Elasticsearch 內部使用的一種集群管理與節點發現機制，它負責處理節點如何加入集群、主節點選舉、故障檢測以及分片分配等核心功能。這一機制的設計目標是為了保證集群的高可用性、靈活性以及可伸縮性。以下是 Zen Discovery 的幾個關鍵組件和功能：
1、節點發現：

如之前討論的，Zen Discovery 支持單播和多播（雖然現代版本推薦使用單播）來幫助新節點發現集群并加入。它通過維護一個種子節點列表（seed hosts）來實現單播發現。

2、主節點選舉：

當集群初始化或者當前主節點失效時，Zen Discovery 負責選舉出新的主節點。選舉過程基于各節點的健康狀況、節點的屬性（如是否允許成為主節點）以及節點之間的心跳信息來決定最適合擔任主節點的候選者。

3、故障檢測：

通過周期性的心跳消息，Zen Discovery 監控集群內所有節點的狀態。如果一個節點在預定時間內未響應心跳檢查，該節點會被標記為失敗，從而觸發必要的重新分配或主節點選舉流程。

4、分片分配與再平衡：

當索引創建或節點加入/離開集群時，Zen Discovery 管理著分片的分配和重新分配過程，確保數據均勻分布在集群中，并盡可能維持副本的高可用性。

5、集群狀態管理：

集群狀態包含所有索引的元數據、節點列表、分片分配情況等關鍵信息。主節點負責維護這個狀態，并通過 Zen Discovery 機制廣播給所有節點，確保集群的一致性。

6、Gossip Protocol（八卦協議）：

Zen Discovery 實現了一種簡化形式的八卦協議來輔助節點間的信息傳播，如節點狀態的變化、主節點的變更等，這有助于提高信息傳播的效率和可靠性。

綜上所述，Zen Discovery 是 Elasticsearch 集群穩定運行的核心，它不僅關乎節點的發現與通信，還深入到集群管理的各個方面，確保了數據的高效處理和存儲。

ElasticSearch和Solr主要區別

1. 實時性和性能

Elasticsearch：Elasticsearch在實時搜索和大數據處理方面表現出色。它默認集成了近實時搜索功能，可以在文檔變更時迅速對新文檔進行索引，通常能在幾秒內完成。隨著數據量的增加，Elasticsearch的性能相對穩定，沒有明顯的性能損失。這使得Elasticsearch非常適合需要實時數據分析和搜索的應用場景，如日志分析、實時搜索等。
Solr：Solr在單純對已有數據進行搜索時速度較快，但在實時建立索引時可能會產生IO阻塞，導致查詢性能下降。隨著數據量的增加，Solr的搜索效率可能會降低。因此，Solr更適合那些不需要高度實時性的搜索應用，如企業級搜索、電子商務網站的產品搜索等。

2. 數據格式和擴展性

Elasticsearch：Elasticsearch主要支持JSON格式的數據，這使得它非常適合處理現代互聯網應用中常見的結構化或半結構化數據。Elasticsearch還提供了強大的擴展性，能夠輕松擴展到上百個服務節點，支持PB級別的數據。
Solr：Solr支持更多類型的數據格式，包括JSON、XML、CSV等。這使得Solr在處理不同類型的數據源時更加靈活。然而，在擴展性方面，Solr可能需要借助額外的工具（如Apache ZooKeeper）來實現分布式部署和管理。

3. 社區和生態系統

Elasticsearch：Elasticsearch是一個開源項目，擁有龐大的社區和豐富的生態系統。其API和插件的文檔十分豐富，能夠滿足幾乎所有的開發和使用需求。Elasticsearch的社區活躍度很高，新特性和更新層出不窮。
Solr：Solr也是一個開源項目，但相較于Elasticsearch的社區，Solr的社區相對較小。雖然Solr擁有廣泛的用戶群體和成熟的生態系統，但在一些新特性的實現和開發方面可能會稍顯滯后。

4. 使用場景

Elasticsearch：由于其出色的實時性和擴展性，Elasticsearch更適用于需要實時數據分析和搜索的應用場景，如社交媒體、在線新聞、電子商務網站的個性化推薦等。
Solr：Solr則更適合那些對實時性要求不是特別高，但需要處理大量數據和復雜查詢的應用場景，如企業級搜索、新聞搜索、文檔管理等。

5. 其他區別

安裝和配置：Elasticsearch通常被認為比Solr更容易安裝和配置，學習成本也相對較低。Solr的安裝和配置過程可能相對復雜一些，需要更多的技術知識和經驗。
查詢語法：Elasticsearch采用了面向文檔的查詢方式，讓用戶能夠更加方便地進行查詢。而Solr支持豐富的查詢語法，能夠滿足更多復雜的查詢需求。

綜上所述，Elasticsearch和Solr在實時性、數據格式、擴展性、社區和生態系統以及使用場景等方面存在明顯的區別。在選擇使用哪個搜索引擎時，需要根據具體的應用需求和場景來綜合考慮。

ElasticSearch和Solr各自適用于哪些場景

Elasticsearch 適用場景：

日志和事件數據分析：Elasticsearch 結合 Logstash 和 Kibana 形成的 Elastic Stack，特別適合實時日志收集、分析和可視化，廣泛應用于 IT 運維監控、應用程序日志分析等領域。
實時搜索應用：由于其快速的索引和搜索速度，Elasticsearch 非常適合那些需要即時反饋和高可用性的實時搜索應用，比如電商網站的商品搜索、新聞網站的內容搜索等。
大規模數據聚合與分析：Elasticsearch 支持復雜的聚合操作，適合處理海量數據的統計分析、實時報表生成和業務洞察。
物聯網(IoT)數據處理：對于不斷涌入的傳感器數據，Elasticsearch 能夠有效管理和分析這些數據流，支持實時監控和預警。

Solr 適用場景：

企業級搜索：Solr 在企業內部搜索應用中表現出色，如文檔管理系統、企業知識庫等，支持豐富的查詢語法，能夠滿足復雜的搜索需求。
電子商務搜索：Solr 提供了多種評分機制、拼寫檢查、自動補全等功能，適合構建具有個性化推薦和高級篩選功能的電商平臺搜索。
內容管理系統(CMS)：對于需要高效檢索和管理大量文檔、文章等內容的CMS平臺，Solr 提供了詳盡的全文檢索能力。
多語言支持：Solr 對多語言處理的支持非常全面，包括詞干提取、同義詞處理等，適合國際化應用中的搜索需求。
高度定制化需求：Solr 提供了豐富的插件系統和高度可配置性，對于需要深度定制搜索邏輯和索引結構的應用，Solr 提供了更多靈活性。

總的來說，Elasticsearch 更加側重于實時數據處理和分析，而 Solr 則在企業級搜索、高度定制化方面具有優勢。選擇哪個工具，應基于具體項目的實際需求、團隊技能以及系統的擴展性和維護成本來決定。

Elasticsearch的同類產品有哪些

1、Solr：Solr 是第一個基于 Lucene 核心庫功能完備的搜索引擎產品，早期在全文搜索領域有很大優勢。但在大數據發展時代，Elasticsearch 因其分布式特性和更豐富的功能特點，逐漸占據主導地位。不過 Solr 依然在一些老舊系統中使用。
2、Lucene：Lucene 是一個搜索的核心庫，Elasticsearch 就是在其基礎之上構建的。但直接使用 Lucene 需要處理諸多復雜問題，而 Elasticsearch 對其進行了完美封裝，設計了友好的 Restful-API，具有開箱即用、分片與副本機制等優勢。
3、ParadeDB：這是一個建立在 PostgreSQL 之上的搜索引擎，旨在提供與 Elasticsearch 類似的功能。它利用 PostgreSQL 的強大功能和可靠性，通過擴展 PostgreSQL 的功能，允許用戶執行復雜的全文搜索查詢。不過 ParadeDB 是一個虛構的產品概念，在實際應用中，可以考慮使用 PostgreSQL 的內置全文搜索功能或其他類似的數據庫技術。
4、VictoriaLogs：是一個日志存儲數據庫，具有極低的資源占有率，相對于 ElasticSearch 來說內存、磁盤、CPU 的占用率都有幾十倍的下降。它適用于存儲日志相關數據，且沒有很強的分詞需求的場景，但存在分詞功能有限、不支持集群、過期時間無法混用以及默認無法查詢所有字段等問題。
5、ZincSearch：是 Elasticsearch 的輕量級替代品，使用較少的資源運行。它操作簡單，提供全文索引功能，具有用于安裝和運行的單個二進制文件，且無需預先定義模式。同時，它與 Elasticsearch API 兼容以獲取數據，并提供了用于查詢數據的 Web UI。

Elasticsearch有哪些主要應用場景

Elasticsearch是一個基于Lucene的開源分布式搜索引擎，提供了強大的搜索、分析和聚合功能，支持實時數據處理和可伸縮性。其主要應用場景包括但不限于以下幾個方面：
1. 全文搜索
網站搜索：Elasticsearch適用于任何需要全文搜索的網站，可以快速返回用戶查詢的相關結果。
文檔管理系統：在文檔管理系統中，Elasticsearch可以幫助用戶快速找到所需的文檔。
電子商務搜索：為電商平臺提供商品搜索功能，支持復雜的查詢語句和中文分詞，提升用戶體驗。
2. 日志分析
實時監控：Elasticsearch可以實時地收集、存儲和分析日志數據，幫助開發人員和運維人員快速識別和解決問題。
系統監控：通過收集和分析系統日志，Elasticsearch可以幫助監控系統的性能和健康狀況。
安全事件管理：Elasticsearch可以收集和存儲安全事件日志，并支持安全分析查詢和報告，用于網絡安全監控、入侵檢測和威脅分析。
3. 數據分析
業務分析：Elasticsearch可以對海量數據進行搜索、聚合和分析，支持多種數據格式和數據源，幫助企業了解業務情況、市場趨勢等。
商業智能：作為商業智能(BI)平臺的后端引擎，Elasticsearch可以存儲和檢索大規模的數據，并提供快速的搜索和分析功能。
實時分析：Elasticsearch能夠處理連續的數據流輸入，提供低延遲的數據存儲和查詢，適用于實時監控系統、業務分析和物聯網(IoT)數據處理等場景。
4. 搜索推薦
電商搜索推薦：根據用戶的搜索歷史和行為數據，進行個性化推薦，提高電商平臺的轉化率和用戶體驗。
新聞推薦：為新聞平臺提供個性化推薦功能，根據用戶的興趣推送相關內容。
5. 地理空間分析
地圖服務：Elasticsearch支持地理坐標索引和查詢，可以快速地搜索和聚合地理數據，并支持地圖可視化等功能。
物流管理：用于追蹤物流信息，提供基于位置的查詢和分析功能。
位置服務：為基于位置的服務提供技術支持，如位置感知服務和資產跟蹤等。
6. 機器學習
異常檢測：通過Elasticsearch的機器學習功能，可以自動檢測數據中的異常和異常行為，用于預測維護和用戶行為分析。
預測分析：進行數據的預測和趨勢分析，為數據驅動決策提供支持。
7. 云服務與托管解決方案
云服務：Elasticsearch可以作為云服務或托管解決方案提供，幫助用戶快速部署和擴展Elasticsearch集群，并提供自動備份和災難恢復功能。

Elasticsearch 中執行搜索的各種可能方式有哪些

在 Elasticsearch 中，執行搜索有多種方式，每種方式適用于不同的使用場景和復雜度要求。以下是幾種主要的搜索執行方法：
1、基本查詢（Basic Queries）：

Match Query：最基本的全文本搜索，根據字段值匹配文檔。
Term Query：精確匹配一個字段的精確值，不考慮分析器。
Range Query：用于搜索某個字段值在指定范圍內的文檔。
Bool Query：組合多個查詢條件，支持 must、should、must_not 和 filter 子句，實現布爾邏輯搜索。

2、復合查詢（Compound Queries）：

結合多個基本查詢，使用布爾邏輯組合查詢條件，增強搜索的靈活性和復雜度。

3、查詢字符串（Query String Query）：

允許用戶輸入類似SQL的查詢語句，支持多種搜索運算符和通配符，適用于簡單到中等復雜的搜索請求。

4、多字段查詢（Multi Match Query）：

在多個字段上執行相同的查詢，適用于不確定關鍵詞會出現在哪個字段的情況。

5、過濾器（Filters）：

使用過濾器（如 term filter, range filter）來篩選結果，過濾器不計算相關性得分，通常用于提高性能。

6、聚合（Aggregations）：

不直接用于搜索文檔，但可以結合查詢使用，對結果進行分組、統計、桶分析等，幫助理解數據分布。

7、DSL（Domain Specific Language）：

Elasticsearch 的查詢和過濾是通過 JSON 格式的查詢 DSL（Domain Specific Language）來定義的，幾乎所有的搜索操作都可以通過編寫 DSL 來實現。

8、Search Templates：

可以預先定義查詢模板，然后通過傳遞參數來動態填充查詢條件，簡化重復查詢的編寫工作。

9、Scroll API：

用于處理大量數據的分頁搜索，不同于傳統分頁，它提供了一種持久的搜索上下文，可以從頭到尾遍歷整個結果集，適用于批量處理。

10、Pit（Point in Time）API：

類似于 Scroll API，但更適用于長時間運行的搜索會話，提供了更好的并發性和資源管理。

11、Suggesters：

用于自動完成、拼寫建議等功能，可以在用戶輸入時提供實時的搜索建議。

Elasticsearch 中列出集群的所有索引的語法是什么

在 Elasticsearch 中，要列出集群中的所有索引，你可以使用 GET 請求配合 _cat/indices API。這是一個簡潔的方式來查看索引信息。具體的命令語法如下：

GET /_cat/indices?v

這里，
_cat 是一個簡化的監控和獲取集群狀態的接口。
indices 表示你想要查看的是索引信息。
v 參數表示 verbose 模式，會輸出更多關于每個索引的詳細信息，比如索引的健康狀態、文檔數量、存儲大小等。
如果你想通過 Kibana 的 Dev Tools 或者是 Postman 等工具執行這個命令，直接粘貼上述命令并發送 GET 請求即可。

如果你偏好使用更加結構化的 JSON 響應而非緊湊的表格視圖，可以使用下面的命令：

GET /_index
或者
GET /_aliases

這兩個命令都會返回索引的詳細信息，但格式會比 _cat/indices 更加適合程序解析。不過，請注意，/_aliases 會額外包含索引別名信息。

Elasticsearch 中刪除索引的語法是什么

在 Elasticsearch 中刪除索引的語法是使用 HTTP DELETE 請求指定索引的 URL。以下是一些常見的刪除索引的方式：
1、刪除單個索引：

DELETE /<index_name>
例如，要刪除名為“mikechen”的索引，請求如下：DELETE /mikechen

2、刪除多個索引：

可以在一個請求中用逗號分隔各個索引名，例如：DELETE /index1,index2,index3

3、刪除所有索引（這是一項非常危險的操作，應當極其謹慎）：

使用“_all”通配符，如：DELETE /_all 或者DELETE /*

需注意，刪除索引操作是不可逆的，會刪除索引及其所有數據。在實際操作前，請確保已正確備份要刪除的數據。
另外，為了避免意外地通過通配符或“_all”刪除大量索引，可以在 Elasticsearch 的配置文件elasticsearch.yml中設置action.destructive_requires_name:true。這樣設置后，將只允許通過指定特定的索引名稱來執行刪除操作，而不允許使用通配符或“_all”來刪除索引。

Elasticsearch 支持哪些類型的查詢

Elasticsearch 支持非常豐富的查詢類型，這些查詢類型可以滿足從簡單到復雜的數據檢索需求。以下是一些主要的查詢類型分類及其示例：

Term Query: 用于精確匹配字段的精確值，不考慮分析器的影響。
Match Query: 這是最常用的全文本搜索查詢，它會分析查詢字符串，并對索引中的文本進行評分。
Bool Query: 允許組合多個查詢子句，包括 must（必須匹配）、should（應該匹配）、must_not（必須不匹配）以及 filter（過濾，只影響結果集不參與評分）。
Range Query: 用于篩選某個字段值在特定范圍內的文檔，如日期范圍、數值范圍等。
Prefix Query: 匹配具有指定前綴的詞。
Wildcard Query: 使用通配符進行模糊匹配，如 te*t 可以匹配 "test" 或 "text"。
Fuzzy Query: 實現模糊搜索，允許一定程度上的拼寫錯誤。
Regexp Query: 使用正則表達式進行匹配。
Match Phrase Query: 類似于 match 查詢，但要求短語中的詞順序和間隔都要完全匹配。
Multi Match Query: 在多個字段上執行相同的查詢，并可以配置不同字段的權重。
Exists Query: 查找具有指定字段的文檔，不論該字段值為何。
Missing Query (Deprecated in newer versions, use bool with must_not + exists instead): 用于查找缺少特定字段的文檔。
Nested Query: 針對嵌套對象類型的字段進行查詢。
Joining Queries (has_child, has_parent, parent_id): 用于連接索引中嵌套或相關文檔的查詢。
Aggregation Queries: 雖然不是直接的查詢類型，但聚合(Aggregations)功能強大，可以用來統計、分組、桶化(bucketing)數據，例如 terms, histogram, date_histogram, avg, sum, max, min 等。
Script Query: 允許使用自定義腳本進行查詢，提供了極大的靈活性。

這只是Elasticsearch查詢功能的一小部分概述，實際上Elasticsearch的查詢DSL（Domain Specific Language）非常豐富，幾乎可以覆蓋所有常見的數據檢索需求。隨著版本更新，新的查詢類型和特性也在不斷加入。

Elasticsearch 有關的主要可用字段數據類型

核心數據類型
1、字符串類型
text：用于全文檢索，搜索時會自動使用分詞器進行分詞再匹配。
keyword：用于精確匹配，搜索時需要匹配完整的值，不分詞。
2、數值類型
整型：byte、short、integer、long。
浮點型：float、half_float、scaled_float、double。
3、日期類型
date：JSON沒有日期類型，但在Elasticsearch中，日期可以是包含格式化日期的字符串（如"2015-01-01"或"2015/01/01 12:10:30"），也可以是長整型的時間戳（毫秒或秒）。
4、布爾類型
boolean：接受true或false值，也可以接受代表真或假的字符串和數字。
5、二進制類型
binary：存儲經過Base64編碼的字符串，默認不存儲且不可搜索。
6、范圍類型
integer_range、long_range、float_range、double_range、date_range：用于表示一定范圍內的數值或日期。
復雜數據類型
1、數組類型
array：Elasticsearch中沒有專門的數組類型，但每個字段默認可以包含零個或多個值，且數組中的所有值都必須是相同的數據類型。
2、對象類型
object：允許定義嵌套的對象結構，用于表示復雜的文檔結構。
3、嵌套類型
nested：是對象類型的一個專門版本，用于使一組對象被單獨地索引和查詢，以解決嵌套對象在查詢時可能遇到的問題。
地理位置數據類型
1、地理點類型
geo_point：用于存儲地理坐標點（經緯度）。
2、地理形狀類型
geo_shape：用于存儲復雜的地理形狀，如多邊形等。
專用數據類型
1、IP類型
ip：用于存儲和索引IPv4或IPv6地址。
2、自動補全類型
completion：提供自動補全的建議，優化查找時的輸入體驗。
3、單詞計數類型
token_count：統計字符串中的單詞數量。
4、附件類型
attachment：支持附件索引，將搜索條件作為文檔進行存儲。
注意事項
在使用Elasticsearch時，應根據具體的應用場景和數據需求選擇合適的字段類型。
字段類型的選擇會影響索引的創建、查詢的性能以及數據的存儲方式。
Elasticsearch支持動態類型檢測，但在某些情況下，顯式定義字段類型可以獲得更好的性能和準確性。
綜上所述，Elasticsearch的字段數據類型豐富多樣，能夠滿足各種復雜的搜索和分析需求。在設計和使用Elasticsearch時，合理選擇和配置字段類型是非常重要的。

說下ELK Stack及其內容

ELK Stack 是一套流行的數據日志收集、分析和展示的開源解決方案，由 Elasticsearch、Logstash 和 Kibana 三個核心組件組成。這套組合因其強大的數據處理能力和直觀的可視化界面，在日志管理、監控分析、故障排查等領域得到廣泛應用。下面是每個組件的基本介紹：
Elasticsearch (ES)
Elasticsearch 是一個基于 Lucene 的分布式、RESTful 風格的搜索引擎。它不僅提供了全文檢索功能，還支持結構化搜索、聚合分析等高級特性。Elasticsearch 能夠存儲大量數據，并允許用戶通過復雜的查詢語句實時檢索這些數據。在 ELK Stack 中，Elasticsearch 作為數據存儲和索引的核心，負責存儲從 Logstash 或者直接發送來的數據，并對這些數據進行索引，以便快速查詢和分析。
Logstash
Logstash 是一個數據處理管道，用于收集、解析、轉換和輸出數據。它可以從各種來源（如文件、數據庫、消息隊列等）收集數據，通過插件系統進行過濾和豐富（如日志解析、數據格式轉換），然后將處理后的數據發送到指定的目的地，通常是 Elasticsearch。Logstash 的強大之處在于其靈活性和可配置性，使得數據處理流程可以根據需求高度定制。
Kibana
Kibana 是一個可視化平臺，用于與 Elasticsearch 數據進行交互，提供圖表、儀表板、地圖等多種可視化選項。開發者和分析師可以通過 Kibana 對存儲在 Elasticsearch 中的數據進行探索、分析和展示。Kibana 還包括高級功能，如機器學習用于異常檢測、Timelion 用于時間序列分析等，使得數據洞察更加直觀和深入。
ELK Stack 的工作流程