問(wèn)題列表和答案來(lái)自國(guó)外博客（原文答案不準(zhǔn)確，有錯(cuò)誤），為避免誤導(dǎo)，我對(duì)每個(gè)問(wèn)題做了屬于自己的理解和解答。

問(wèn)題都非?；A(chǔ)，文章有點(diǎn)長(zhǎng)，但請(qǐng)你耐心把它看完，期望對(duì)你的 Elastic 求職有所幫助！

1、簡(jiǎn)要介紹一下Elasticsearch？

嚴(yán)謹(jǐn)起見(jiàn)，如下一段話直接拷貝官方網(wǎng)站：https://www./cn/elasticsearch/

Elasticsearch 是一個(gè)分布式、RESTful 風(fēng)格的搜索和數(shù)據(jù)分析引擎，能夠解決不斷涌現(xiàn)出的各種用例。作為 Elastic Stack 的核心，它集中存儲(chǔ)您的數(shù)據(jù)，幫助您發(fā)現(xiàn)意料之中以及意料之外的情況。

ElasticSearch 是基于Lucene的搜索服務(wù)器。它提供了一個(gè)分布式多用戶能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java開(kāi)發(fā)的，并作為Apache許可條款下的開(kāi)放源碼發(fā)布，是當(dāng)前流行的企業(yè)級(jí)搜索引擎。

核心特點(diǎn)如下：

• 分布式的實(shí)時(shí)文件存儲(chǔ)，每個(gè)字段都被索引且可用于搜索。
• 分布式的實(shí)時(shí)分析搜索引擎，海量數(shù)據(jù)下近實(shí)時(shí)秒級(jí)響應(yīng)。
• 簡(jiǎn)單的restful api，天生的兼容多語(yǔ)言開(kāi)發(fā)。
• 易擴(kuò)展，處理PB級(jí)結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

2、 您能否說(shuō)明當(dāng)前可下載的穩(wěn)定Elasticsearch版本？

Elasticsearch 當(dāng)前最新版本是7.10（2020年11月21日）。

為什么問(wèn)這個(gè)問(wèn)題？ES 更新太快了，應(yīng)聘者如果了解并使用最新版本，基本能說(shuō)明他關(guān)注 ES 更新。甚至從更廣維度講，他關(guān)注技術(shù)的迭代和更新。

但，不信你可以問(wèn)問(wèn)，很多求職者只知道用了 ES，什么版本一概不知。

3、安裝 Elasticsearch 需要依賴什么組件嗎？

ES 早期版本需要JDK，在7.X版本后已經(jīng)集成了 JDK，已無(wú)需第三方依賴。

4、您能否分步介紹如何啟動(dòng) Elasticsearch 服務(wù)器？

啟動(dòng)方式有很多種，一般 bin 路徑下

就可以后臺(tái)啟動(dòng)。

打開(kāi)瀏覽器輸入 http://ES IP:9200 就能知道集群是否啟動(dòng)成功。

如果啟動(dòng)報(bào)錯(cuò)，日志里會(huì)有詳細(xì)信息，逐條核對(duì)解決就可以。

5、能列出 10 個(gè)使用 Elasticsearch 作為其搜索引擎或數(shù)據(jù)庫(kù)的公司嗎？

這個(gè)問(wèn)題，銘毅本來(lái)想刪掉。但仔細(xì)一想，至少能看出求職者的視野夠不夠開(kāi)闊。

參與過(guò) Elastic中文社區(qū)活動(dòng)或者經(jīng)常關(guān)注社區(qū)動(dòng)態(tài)的就知道，公司太多了，列舉如下（排名不分先后）：

• 阿里
• 騰訊
• 百度
• 京東
• 美團(tuán)
• 小米
• 滴滴
• 攜程
• 今日頭條
• 貝殼找房
• 360
• IBM
• 順豐快遞

幾乎我們能想到的互聯(lián)網(wǎng)公司都在使用 Elasticsearch。

關(guān)注 TOP 互聯(lián)網(wǎng)公司的相關(guān)技術(shù)的動(dòng)態(tài)和技術(shù)博客，也是一種非常好的學(xué)習(xí)方式。

6、 解釋一下Elasticsearch Cluster？

Elasticsearch 集群是一組連接在一起的一個(gè)或多個(gè) Elasticsearch 節(jié)點(diǎn)實(shí)例。

Elasticsearch 集群的功能在于在集群中的所有節(jié)點(diǎn)之間分配任務(wù)，進(jìn)行搜索和建立索引。

7、解釋一下 Elasticsearch Node？

節(jié)點(diǎn)是 Elasticsearch 的實(shí)例。實(shí)際業(yè)務(wù)中，我們會(huì)說(shuō)：ES集群包含3個(gè)節(jié)點(diǎn)、7個(gè)節(jié)點(diǎn)。

這里節(jié)點(diǎn)實(shí)際就是：一個(gè)獨(dú)立的 Elasticsearch 進(jìn)程，一般將一個(gè)節(jié)點(diǎn)部署到一臺(tái)獨(dú)立的服務(wù)器或者虛擬機(jī)、容器中。

不同節(jié)點(diǎn)根據(jù)角色不同，可以劃分為：

• 主節(jié)點(diǎn)

幫助配置和管理在整個(gè)集群中添加和刪除節(jié)點(diǎn)。

• 數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)

存儲(chǔ)數(shù)據(jù)并執(zhí)行諸如CRUD（創(chuàng)建/讀取/更新/刪除）操作，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索和聚合的操作。

• 客戶端節(jié)點(diǎn)（或者說(shuō)：協(xié)調(diào)節(jié)點(diǎn)） 將集群請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到主節(jié)點(diǎn)，將與數(shù)據(jù)相關(guān)的請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)

• 攝取節(jié)點(diǎn)

用于在索引之前對(duì)文檔進(jìn)行預(yù)處理。

... ...

8、解釋一下 Elasticsearch集群中的 索引的概念 ？

Elasticsearch 集群可以包含多個(gè)索引，與關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)相比，它們相當(dāng)于數(shù)據(jù)庫(kù)表

其他類別概念，如下表所示，點(diǎn)到為止。

9、解釋一下 Elasticsearch 集群中的 Type 的概念 ？

5.X 以及之前的 2.X、1.X 版本 ES支持一個(gè)索引多個(gè)type的，舉例 ES 6.X 中的Join 類型在早期版本實(shí)際是多 Type 實(shí)現(xiàn)的。

在6.0.0 或 更高版本中創(chuàng)建的索引只能包含一個(gè) Mapping 類型。

Type 將在Elasticsearch 7.0.0中的API中棄用，并在8.0.0中完全刪除。

很多人好奇為什么刪除？看這里：

https://www./guide/en/elasticsearch/reference/current/removal-of-types.html

10、你能否在 Elasticsearch 中定義映射？

映射是定義文檔及其包含的字段的存儲(chǔ)和索引方式的過(guò)程。

例如，使用映射定義：

• 哪些字符串字段應(yīng)該定義為 text 類型。

• 哪些字段應(yīng)該定義為：數(shù)字，日期或地理位置 類型。

• 自定義規(guī)則來(lái)控制動(dòng)態(tài)添加字段的類型。

11、Elasticsearch的 文檔是什么？

文檔是存儲(chǔ)在 Elasticsearch 中的 JSON 文檔。它等效于關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)表中的一行記錄。

12、解釋一下 Elasticsearch 的 分片？

當(dāng)文檔數(shù)量增加，硬盤容量和處理能力不足時(shí)，對(duì)客戶端請(qǐng)求的響應(yīng)將延遲。

在這種情況下，將索引數(shù)據(jù)分成小塊的過(guò)程稱為分片，可改善數(shù)據(jù)搜索結(jié)果的獲取。

13、定義副本、創(chuàng)建副本的好處是什么？

副本是 分片的對(duì)應(yīng)副本，用在極端負(fù)載條件下提高查詢吞吐量或?qū)崿F(xiàn)高可用性。

所謂高可用主要指：如果某主分片1出了問(wèn)題，對(duì)應(yīng)的副本分片1會(huì)提升為主分片，保證集群的高可用。

14、請(qǐng)解釋在 Elasticsearch 集群中添加或創(chuàng)建索引的過(guò)程？

要添加新索引，應(yīng)使用創(chuàng)建索引 API 選項(xiàng)。創(chuàng)建索引所需的參數(shù)是索引的配置Settings，索引中的字段 Mapping 以及索引別名 Alias。

也可以通過(guò)模板 Template 創(chuàng)建索引。

15、在 Elasticsearch 中刪除索引的語(yǔ)法是什么？

可以使用以下語(yǔ)法刪除現(xiàn)有索引：

支持通配符刪除：

16、在 Elasticsearch 中列出集群的所有索引的語(yǔ)法是什么？

17、在索引中更新 Mapping 的語(yǔ)法？

18、在Elasticsearch中 按 ID檢索文檔的語(yǔ)法是什么？

19、解釋 Elasticsearch 中的相關(guān)性和得分？

當(dāng)你在互聯(lián)網(wǎng)上搜索有關(guān) Apple 的信息時(shí)。它可以顯示有關(guān)水果或蘋(píng)果公司名稱的搜索結(jié)果。

• 你可能要在線購(gòu)買水果，檢查水果中的食譜或食用水果，蘋(píng)果對(duì)健康的好處。

• 你也可能要檢查Apple.com，以查找該公司提供的最新產(chǎn)品范圍，檢查評(píng)估公司的股價(jià)以及最近6個(gè)月，1或5年內(nèi)該公司在納斯達(dá)克的表現(xiàn)。

同樣，當(dāng)我們從 Elasticsearch 中搜索文檔（記錄）時(shí)，你會(huì)對(duì)獲取所需的相關(guān)信息感興趣。基于相關(guān)性，通過(guò)Lucene評(píng)分算法計(jì)算獲得相關(guān)信息的概率。

ES 會(huì)將相關(guān)的內(nèi)容都返回給你，只是：計(jì)算得出的評(píng)分高的排在前面，評(píng)分低的排在后面。

計(jì)算評(píng)分相關(guān)的兩個(gè)核心因素是：詞頻和逆向文檔頻率（文檔的稀缺性）。

大體可以解釋為：?jiǎn)纹臋n詞頻越高、得分越高；多篇文檔某詞越稀缺，得分越高。

20、我們可以在 Elasticsearch 中執(zhí)行搜索的各種可能方式有哪些？

核心方式如下：

方式一：基于 DSL 檢索（最常用） Elasticsearch提供基于JSON的完整查詢DSL來(lái)定義查詢。

方式二：基于 URL 檢索

方式三：類SQL 檢索

功能還不完備，不推薦使用。

21、Elasticsearch 支持哪些類型的查詢？

查詢主要分為兩種類型：精確匹配、全文檢索匹配。

• 精確匹配，例如 term、exists、term set、 range、prefix、 ids、 wildcard、regexp、 fuzzy等。

• 全文檢索，例如match、match_phrase、multi_match、match_phrase_prefix、query_string 等

22、精準(zhǔn)匹配檢索和全文檢索匹配檢索的不同？

兩者的本質(zhì)區(qū)別：

• 精確匹配用于：是否完全一致？

舉例：郵編、身份證號(hào)的匹配往往是精準(zhǔn)匹配。

• 全文檢索用于：是否相關(guān)？

舉例：類似B站搜索特定關(guān)鍵詞如“馬保國(guó) 視頻”往往是模糊匹配，相關(guān)的都返回就可以。

23、請(qǐng)解釋一下 Elasticsearch 中聚合？

聚合有助于從搜索中使用的查詢中收集數(shù)據(jù)，聚合為各種統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，便于統(tǒng)計(jì)信息或做其他分析。聚合可幫助回答以下問(wèn)題：

• 我的網(wǎng)站平均加載時(shí)間是多少？

• 根據(jù)交易量，誰(shuí)是我最有價(jià)值的客戶？

• 什么會(huì)被視為我網(wǎng)絡(luò)上的大文件？

• 每個(gè)產(chǎn)品類別中有多少個(gè)產(chǎn)品？

聚合的分三類：

主要查看7.10 的官方文檔，早期是4個(gè)分類，別大意啊！

• 分桶 Bucket 聚合

根據(jù)字段值，范圍或其他條件將文檔分組為桶（也稱為箱）。

• 指標(biāo) Metric 聚合

從字段值計(jì)算指標(biāo)（例如總和或平均值）的指標(biāo)聚合。

• 管道 Pipeline 聚合

子聚合，從其他聚合（而不是文檔或字段）獲取輸入。

24、你能告訴我 Elasticsearch 中的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能嗎？

Elasticsearch是一個(gè)搜索引擎，輸入寫(xiě)入ES的過(guò)程就是索引化的過(guò)程，數(shù)據(jù)按照既定的 Mapping 序列化為Json 文檔實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)。

25、什么是Elasticsearch Analyzer？

分析器用于文本分析，它可以是內(nèi)置分析器也可以是自定義分析器。它的核心三部分構(gòu)成如下圖所示：

推薦：Elasticsearch自定義分詞，從一個(gè)問(wèn)題說(shuō)開(kāi)去

26、你可以列出 Elasticsearch 各種類型的分析器嗎？

Elasticsearch Analyzer 的類型為內(nèi)置分析器和自定義分析器。

• Standard Analyzer

標(biāo)準(zhǔn)分析器是默認(rèn)分詞器，如果未指定，則使用該分詞器。

它基于Unicode文本分割算法，適用于大多數(shù)語(yǔ)言。

• Whitespace Analyzer

基于空格字符切詞。

• Stop Analyzer

在simple Analyzer的基礎(chǔ)上，移除停用詞。

• Keyword Analyzer

不切詞，將輸入的整個(gè)串一起返回。

自定義分詞器的模板

自定義分詞器的在Mapping的Setting部分設(shè)置：

腦海中還是上面的三部分組成的圖示。其中：

“char_filter”:{},——對(duì)應(yīng)字符過(guò)濾部分；

“tokenizer”:{},——對(duì)應(yīng)文本切分為分詞部分；

“filter”:{},——對(duì)應(yīng)分詞后再過(guò)濾部分；

“analyzer”:{}——對(duì)應(yīng)分詞器組成部分，其中會(huì)包含：1. 2. 3。

27、如何使用 Elasticsearch Tokenizer？

Tokenizer 接收字符流（如果包含了字符過(guò)濾，則接收過(guò)濾后的字符流；否則，接收原始字符流），將其分詞。同時(shí)記錄分詞后的順序或位置(position)，以及開(kāi)始值（start_offset）和偏移值(end_offset-start_offset)。

28、token filter 過(guò)濾器 在 Elasticsearch 中如何工作？

針對(duì) tokenizers 處理后的字符流進(jìn)行再加工，比如：轉(zhuǎn)小寫(xiě)、刪除（刪除停用詞）、新增（添加同義詞）等。

29、Elasticsearch中的 Ingest 節(jié)點(diǎn)如何工作？

ingest 節(jié)點(diǎn)可以看作是數(shù)據(jù)前置處理轉(zhuǎn)換的節(jié)點(diǎn)，支持 pipeline管道 設(shè)置，可以使用 ingest 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾、轉(zhuǎn)換等操作，類似于 logstash 中 filter 的作用，功能相當(dāng)強(qiáng)大。

30、Master 節(jié)點(diǎn)和 候選 Master節(jié)點(diǎn)有什么區(qū)別？

主節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)集群相關(guān)的操作，例如創(chuàng)建或刪除索引，跟蹤哪些節(jié)點(diǎn)是集群的一部分，以及決定將哪些分片分配給哪些節(jié)點(diǎn)。

擁有穩(wěn)定的主節(jié)點(diǎn)是衡量集群健康的重要標(biāo)志。

而候選主節(jié)點(diǎn)是被選具備候選資格，可以被選為主節(jié)點(diǎn)的那些節(jié)點(diǎn)。

31、Elasticsearch中的屬性 enabled, index 和 store 的功能是什么？

• enabled：false，啟用的設(shè)置僅可應(yīng)用于頂級(jí)映射定義和 Object 對(duì)象字段，導(dǎo)致 Elasticsearch 完全跳過(guò)對(duì)字段內(nèi)容的解析。

仍然可以從_source字段中檢索JSON，但是無(wú)法搜索或以其他任何方式存儲(chǔ)JSON。

如果對(duì)非全局或者 Object 類型，設(shè)置 enable : false 會(huì)報(bào)錯(cuò)如下：

• index：false, 索引選項(xiàng)控制是否對(duì)字段值建立索引。它接受true或false，默認(rèn)為true。未索引的字段不可查詢。

如果非要檢索，報(bào)錯(cuò)如下：

• store：

  某些特殊場(chǎng)景下，如果你只想檢索單個(gè)字段或幾個(gè)字段的值，而不是整個(gè)_source的值，則可以使用源過(guò)濾來(lái)實(shí)現(xiàn)；

  這個(gè)時(shí)候， store 就派上用場(chǎng)了。

32、Elasticsearch Analyzer 中的字符過(guò)濾器如何利用？

字符過(guò)濾器將原始文本作為字符流接收，并可以通過(guò)添加，刪除或更改字符來(lái)轉(zhuǎn)換字符流。

字符過(guò)濾分類如下：

• HTML Strip Character Filter.

用途：刪除HTML元素，如<b>，并解碼HTML實(shí)體，如＆amp 。

• Mapping Character Filter

用途：替換指定的字符。

• Pattern Replace Character Filter

用途：基于正則表達(dá)式替換指定的字符。

33、請(qǐng)解釋有關(guān) Elasticsearch的 NRT？

從文檔索引（寫(xiě)入）到可搜索到之間的延遲默認(rèn)一秒鐘，因此Elasticsearch是近實(shí)時(shí)（NRT）搜索平臺(tái)。

也就是說(shuō)：文檔寫(xiě)入，最快一秒鐘被索引到，不能再快了。

寫(xiě)入調(diào)優(yōu)的時(shí)候，我們通常會(huì)動(dòng)態(tài)調(diào)整：refresh_interval = 30s 或者更達(dá)值，以使得寫(xiě)入數(shù)據(jù)更晚一點(diǎn)時(shí)間被搜索到。

34、REST API在 Elasticsearch 方面有哪些優(yōu)勢(shì)？

REST API是使用超文本傳輸協(xié)議的系統(tǒng)之間的通信，該協(xié)議以 XML 和 JSON格式傳輸數(shù)據(jù)請(qǐng)求。

REST 協(xié)議是無(wú)狀態(tài)的，并且與帶有服務(wù)器和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的用戶界面分開(kāi)，從而增強(qiáng)了用戶界面與任何類型平臺(tái)的可移植性。它還提高了可伸縮性，允許獨(dú)立實(shí)現(xiàn)組件，因此應(yīng)用程序變得更加靈活。

REST API與平臺(tái)和語(yǔ)言無(wú)關(guān)，只是用于數(shù)據(jù)交換的語(yǔ)言是XML或JSON。

借助：REST API 查看集群信息或者排查問(wèn)題都非常方便。

35、在安裝Elasticsearch時(shí)，請(qǐng)說(shuō)明不同的軟件包及其重要性？

這個(gè)貌似沒(méi)什么好說(shuō)的，去官方文檔下載對(duì)應(yīng)操作系統(tǒng)安裝包即可。

部分功能是收費(fèi)的，如機(jī)器學(xué)習(xí)、高級(jí)別 kerberos 認(rèn)證安全等選型要知悉。

36、Elasticsearch 支持哪些配置管理工具？

• Ansible
• Chef
• Puppet
• Salt Stack
  是 DevOps 團(tuán)隊(duì)使用的 Elasticsearch支持的配置工具。

37、您能解釋一下X-Pack for Elasticsearch的功能和重要性嗎？

X-Pack 是與Elasticsearch一起安裝的擴(kuò)展程序。

X-Pack的各種功能包括安全性（基于角色的訪問(wèn)，特權(quán)/權(quán)限，角色和用戶安全性），監(jiān)視，報(bào)告，警報(bào)等。

38、可以列出X-Pack API 嗎？

付費(fèi)功能只是試用過(guò)（面試時(shí)如實(shí)回答就可以）。

7.1 安全功能免費(fèi)后，用 X-pack 創(chuàng)建Space、角色、用戶，設(shè)置SSL加密，并且為不同用戶設(shè)置不同的密碼和分配不同的權(quán)限。

其他如：機(jī)器學(xué)習(xí)、 Watcher、 Migration 等 API 用的較少。

39、能列舉過(guò)你使用的 X-Pack 命令嗎?

7.1 安全功能免費(fèi)后，使用了：setup-passwords 為賬號(hào)設(shè)置密碼，確保集群安全。

40、在Elasticsearch中 cat API的功能是什么？

cat API 命令提供了Elasticsearch 集群的分析、概述和運(yùn)行狀況，其中包括與別名，分配，索引，節(jié)點(diǎn)屬性等有關(guān)的信息。

這些 cat 命令使用查詢字符串作為其參數(shù)，并以J SON 文檔格式返回結(jié)果信息。

41、Elasticsearch 中常用的 cat命令有哪些？

面試時(shí)說(shuō)幾個(gè)核心的就可以，包含但不限于：

42、您能解釋一下 Elasticsearch 中的 Explore API 嗎？

沒(méi)有用過(guò)，這是 Graph （收費(fèi)功能）相關(guān)的API。

點(diǎn)到為止即可，類似問(wèn)題實(shí)際開(kāi)發(fā)現(xiàn)用現(xiàn)查，類似問(wèn)題沒(méi)有什么意義。

https://www./guide/en/elasticsearch/reference/current/graph-explore-api.html

43、遷移 Migration API 如何用作 Elasticsearch？

遷移 API簡(jiǎn)化了X-Pack索引從一個(gè)版本到另一個(gè)版本的升級(jí)。

點(diǎn)到為止即可，類似問(wèn)題實(shí)際開(kāi)發(fā)現(xiàn)用現(xiàn)查，類似問(wèn)題沒(méi)有什么意義。

https://www./guide/en/elasticsearch/reference/current/migration-api.html

44、如何在 Elasticsearch中 搜索數(shù)據(jù)？

Search API 有助于從索引、路由參數(shù)引導(dǎo)的特定分片中查找檢索數(shù)據(jù)。

• 字符串?dāng)?shù)據(jù)類型，包括支持全文檢索的 text 類型 和 精準(zhǔn)匹配的 keyword 類型。
• 數(shù)值數(shù)據(jù)類型，例如字節(jié)，短整數(shù)，長(zhǎng)整數(shù)，浮點(diǎn)數(shù)，雙精度數(shù)，half_float，scaled_float。
• 日期類型，日期納秒Date nanoseconds，布爾值，二進(jìn)制（Base64編碼的字符串）等。
• 范圍（整數(shù)范圍 integer_range，長(zhǎng)范圍 long_range，雙精度范圍 double_range，浮動(dòng)范圍 float_range，日期范圍 date_range）。
• 包含對(duì)象的復(fù)雜數(shù)據(jù)類型，nested 、Object。
• GEO 地理位置相關(guān)類型。
• 特定類型如：數(shù)組（數(shù)組中的值應(yīng)具有相同的數(shù)據(jù)類型）

46、詳細(xì)說(shuō)明ELK Stack及其內(nèi)容？

ELK Stack是一系列搜索和分析工具（Elasticsearch），收集和轉(zhuǎn)換工具（Logstash）以及數(shù)據(jù)管理及可視化工具（Kibana）、解析和收集日志工具（Beats 未來(lái)是 Agent）以及監(jiān)視和報(bào)告工具（例如X Pack）的集合。

相當(dāng)于用戶基本不再需要第三方技術(shù)棧，就能全流程、全環(huán)節(jié)搞定數(shù)據(jù)接入、存儲(chǔ)、檢索、可視化分析等全部功能。

47、Kibana在Elasticsearch的哪些地方以及如何使用？

Kibana是ELK Stack –日志分析解決方案的一部分。

它是一種開(kāi)放源代碼的可視化工具，可以以拖拽、自定義圖表的方式直觀分析數(shù)據(jù)，極大降低的數(shù)據(jù)分析的門檻。

未來(lái)會(huì)向類似：商業(yè)智能和分析軟件 - Tableau 發(fā)展。

48、logstash 如何與 Elasticsearch 結(jié)合使用？

logstash 是ELK Stack附帶的開(kāi)源 ETL 服務(wù)器端引擎，該引擎可以收集和處理來(lái)自各種來(lái)源的數(shù)據(jù)。

最典型應(yīng)用包含：同步日志、郵件數(shù)據(jù)，同步關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（Mysql、Oracle）數(shù)據(jù)，同步非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)（MongoDB）數(shù)據(jù)，同步實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流 Kafka數(shù)據(jù)、同步高性能緩存 Redis 數(shù)據(jù)等。

49、Beats 如何與 Elasticsearch 結(jié)合使用？

Beats是一種開(kāi)源工具，可以將數(shù)據(jù)直接傳輸?shù)?Elasticsearch 或通過(guò) logstash，在使用Kibana進(jìn)行查看之前，可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理或過(guò)濾。

傳輸?shù)臄?shù)據(jù)類型包含：審核數(shù)據(jù)，日志文件，云數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)流量和窗口事件日志等。

50、如何使用 Elastic Reporting ？

收費(fèi)功能，只是了解，點(diǎn)到為止。

Reporting API有助于將檢索結(jié)果生成 PD F格式，圖像 PNG 格式以及電子表格 CSV 格式的數(shù)據(jù)，并可根據(jù)需要進(jìn)行共享或保存。

51、您能否列出 與 ELK日志分析相關(guān)的應(yīng)用場(chǎng)景？

• 電子商務(wù)搜索解決方案
• 欺詐識(shí)別
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小結(jié)

以上都是非常非常基礎(chǔ)的問(wèn)題，更多大廠筆試、面試真題拆解分析推薦看 Elastic 面試系列專題文章。

面試要“以和為貴”、不要搞窩里斗， Elastic 面試官要講“面德“，點(diǎn)到為止！

應(yīng)聘者也要注意：不要大意！面試官都是”有備而來(lái)”，針對(duì)較難的問(wèn)題，要及時(shí)“閃”，要做到“全部防出去”。

如果遇到應(yīng)聘者有回答 不上來(lái)的，面試官要：“耗子猥汁“，而應(yīng)聘者要好好反思，以后不要再犯這樣的錯(cuò)誤。

參考：

https://www./elasticsearch-interview-questions/