¿Qué es Elasticsearch?
Elasticsearch es un motor de análisis que también admite la búsqueda de manera distribuida. Es un software de código abierto. en otra perspectiva, esta es una configuración de base de datos de documentos donde la recuperación, el almacenamiento y la gestión de documentos de manera efectiva sobre datos estructurados y semiestructurados. Todos los datos en esta configuración de software se almacenan en un formato de documento JSON. También particularmente esta es una configuración sin esquema.
Al usar el formato JSON, la búsqueda elástica tiene su propio lenguaje de consulta orientado al dominio. Además, esta configuración permite consultas de nivel anidadas según las necesidades. REST API se utiliza para exponer las características de una configuración de búsqueda elástica,
- API de índice: documentación de nivel de índice.
- Obtener API: recupera la entidad en un nivel de documento
- API de asignación de ubicación: se utiliza para anular las opciones predeterminadas y definir la asignación.
Comprender la búsqueda elástica:
La configuración de búsqueda elástica se basa en los conceptos clave enumerados a continuación.
- Nodo : una instancia de ejecución específica de una configuración de búsqueda elástica se denomina nodo. Un servidor virtual o una configuración de servidor físico puede contener más de un nodo alojado en él. También mantiene una nota sobre el uso de RAM, el almacenamiento y otros elementos de procesamiento.
- Clúster : un conjunto de nodos únicos o, en otras palabras, un grupo de nodos formulados en una configuración de clúster. En un escenario de búsqueda de un dato, la búsqueda se aplicará a todos los nodos del clúster y también incluye el proceso de indexación y búsqueda colectiva.
- Índice : todos los documentos similares juntos tienen características similares. Un índice se reconoce por un nombre exclusivo que menciona el índice en el proceso que realiza operaciones de búsqueda, eliminación y actualización de indexación. Sorprendentemente, la configuración de búsqueda elástica utiliza adicionalmente el concepto de fragmentos para aumentar el rendimiento de la búsqueda.
- Tipo / asignación : cuando un conjunto de documentos contiene un índice común y un conjunto común de campos, aquí las definiciones del documento actúan como tablas. Por ejemplo un
- Un índice con una aplicación de red social
- Otro índice para datos de perfil de usuario
- Uno para comentarios relacionados con datos
- Documento : enumerados en formato JSON, se formulan más de un campo en un documento. cada documento está asociado con un valor de índice y escribe en su formato. Un UID que ayuda a elegir un documento de forma exclusiva está asociado a todos y cada uno de los documentos.
- Fragmento : una división horizontal en el índice se forma como fragmentos en la configuración de búsqueda elástica. Contiene información sobre objetos JSON y también contiene todas las propiedades del documento. La nave de separación paralela fragmenta un nodo autónomo, que permite almacenar cualquiera de los nodos. fragmento principal es la parte horizontal única en el índice.
- Réplicas : los usuarios generan todos los índices y réplicas de fragmentos. Los principales usos de la replicación de los datos en el clúster son garantizar la disponibilidad de datos a una velocidad muy alta en un escenario de falla, y también ayuda a aumentar el rendimiento de la búsqueda al considerar las réplicas como los datos previstos.
¿Qué podemos hacer con Elasticsearch?
- El análisis juega un papel vital en la búsqueda elástica, ayuda a contar y resumir los datos de cualquier forma y volumen. especialmente útil en entornos de big data.
- Ayuda a indexar los documentos en el repositorio, además convierte archivos de registro al formato de documentos de almacenamiento.
- Las métricas tienden a ser esquemas o recuentos episódicos, por ejemplo: durante los últimos 30 segundos, el promedio de CPU fue del 14%, la cantidad de memoria utilizada por una aplicación fue de 77 MB, o el disco primario tuvo una capacidad del 61%
- Elasticsearch puede almacenar petabytes de datos utilizando una gran cantidad de servidores en el clúster. La arquitectura de la configuración de búsqueda elástica lo ayuda a almacenar tanta capacidad de datos y también la complejidad de la arquitectura que soporta este diseño distribuido.
Ventajas de Elasticsearch:
1. Permite gestionar volúmenes extremadamente grandes de datos.
2. Toma muy poco tiempo buscar y seleccionar los datos esenciales. En una nota comparativa, si un sistema SQL normal tarda 20 segundos en buscar y extraer datos, la configuración de búsqueda elástica no tarda más de 10 ms en extraer los mismos datos.
3. La escalabilidad del motor de búsqueda también es una gran ventaja de la búsqueda elástica.
Habilidades requeridas para Elasticsearch:
- Experiencia en el manejo del conjunto distribuido de configuración del motor
- experiencia estadística
- Habilidades de resolución de problemas
- Actividad de compilación del servidor
- Redes
- Parte de gestión de almacenamiento
- Gestión de escalada
La audiencia adecuada para Elasticsearch:
- Público interesado en aprender la gestión del almacenamiento de documentos.
- Individuo que aspira a roles relacionados con análisis, roles relacionados con datos, etc.
- Ayuda a mejorar los aspectos profesionales y el conjunto de habilidades técnicas de los profesionales.
- Candidatos que estén interesados en seguir una carrera en la gestión del almacenamiento de documentos y la gestión del repositorio de contenido.
Crecimiento profesional en ElasticSearch:
- Administrador de búsqueda elástica
- Desarrollador de búsqueda elástica
- Consultor de búsqueda elástica
- Ingeniero de busqueda elástico
- Ingeniero de almacenamiento de documentos
Conclusión:
En una nota final, Elasticsearch actúa como un entorno estable para una gran cantidad de proceso de almacenamiento de datos y contenido. Además, esta tecnología permite un proceso de recuperación y almacenamiento de datos extremadamente rápido. Una amplia variedad de oportunidades profesionales también están surgiendo en espiral a esta tecnología.
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