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1、elasticsearch 了解多少，说说你们公司 es 的集群架构，索
引数据大小，分片有多少，以及一些调优手段 。
面试官：
想了解应聘者之前公司接触的 ES 使用场景、规模，有没有做过比较大
解答：
（文末可领取更多面试资料）
比如：
ES 集群架构 13 个节点，索引根据通道不同共 20+索引，根据日期，每日
仅索引层面调优手段：
1.1、设计阶段调优
1.2、写入调优
1.3、查询调优
1.4、其他调优
2、elasticsearch 的倒排索引是什么
面试官：
想了解你对基础概念的认知。
解答
：通俗解释一下就可以。
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学术的解答方式：
加分项：倒排索引的底层实现是基于：
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：
3、elasticsearch 索引数据多了怎么办，如何调优，部署
面试官：
想了解大数据量的运维能力。
解答
：索引数据的规划，应在前期做好规划，正所谓“设计先行，编码在后”，
如何调优，正如问题 1 所说，这里细化一下：
3.1 动态索引层面
3.2 存储层面
3.3 部署层面
4、elasticsearch 是如何实现 master 选举的
解答：
前置前提：
选举流程大致描述如下：
第一步：
确认候选主节点数达标，elasticsearch.yml 设置的值
第二步：
比较：先判定是否具备 master 资格，具备候选主节点资格的优先返回；
5、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，不再只关注业务层面了。
解答：
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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，
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
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
如果面试官再问：第二步中的文档获取分片的过程？
6、详细描述一下 Elasticsearch 搜索的过程？
面试官：
想了解 ES 搜索的底层原理，不再只关注业务层面了。
解答：
query 阶段的目的
：定位到位置，但不取。
步骤拆解如下：
fetch 阶段的目的
：取数据。
7、Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方法
面试官：
想了解对 ES 集群的运维能力。
解答：
8、lucence 内部结构是什么？
解答：
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9、Elasticsearch 是如何实现 Master 选举的？
node.master: true
）根据 nodeId 字典排
10、Elasticsearch 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，怎么办？
discovery.zen.minimum_master_nodes
）超过所有候选节点一半以上来解
11、客户端在和集群连接时，如何选择特定的节点执行请求的？
轮
询
的方式与这些地址进行通信。
12、详细描述一下 Elasticsearch 索引文档的过程。
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补充：关于 Lucene 的 Segement：
13、详细描述一下 Elasticsearch 更新和删除文档的过程。
14、详细描述一下 Elasticsearch 搜索的过程。
查询阶段
时，查询会广播到索引中每一个分片拷贝（主分片或者副本分
所有文档的 ID 和排序值
给协调节点，它合并
取回阶段
，协调节点辨别出哪些文档需要被取回并向相关的分片
丰富
文档，如果有需要的话，接着返回
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15、在 Elasticsearch 中，是怎么根据一个词找到对应的倒排索
引的？
16、Elasticsearch 在部署时，对 Linux 的设置有哪些优化方
法？
大量 的
文件。同时，Elasticsearch 在节点和 HTTP 客户端
补充：索引阶段性能提升方法
17、对于 GC 方面，在使用 Elasticsearch 时要注意什么？
18、Elasticsearch 对于大数据量（上亿量级）的聚合如何实现？
distinct
或者
unique
值的数目。它是基于 HLL 算法的。HLL 会先对
19、在并发情况下，Elasticsearch 如果保证读写一致？
20、如何监控 Elasticsearch 集群状态？
21、介绍下你们电商搜索的整体技术架构
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22、介绍一下你们的个性化搜索方案？
23、是否了解字典树？
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达到提高效率的目的。它有 3 个基本性质：
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24、拼写纠错是如何实现的？
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系满足以下三条基本条件：
d(x,y) = 0 -- 假如 x 与 y 的距离为 0，则 x=yd(x,y) = d(y,x) -- x 到 y 的距离等同于 y 到 x 的距离
d(x,y) + d(y,z) >= d(x,z) -- 三角不等式
3、查询相似词如下：
计算单词与根节点的编辑距离 d，然后递归查找每个子节点
cake
，然后再找和 cake 节点编辑距离是 0 到 2 的，分别找到 cape 和
cape
这个满足条件的结果。
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img src="https://www.west.cn/info/upload//1p1ixacvlhs.png" alt="">
到此这篇服务器部署方案怎么写（服务器部署方案怎么写的）的文章就介绍到这了,更多相关内容请继续浏览下面的相关推荐文章，希望大家都能在编程的领域有一番成就！
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