Elasticsearch Top 51 重中之重面試題及答案
題記
問題列表和答案來自國外博客（原文答案不準(zhǔn)確，有錯誤），為避免誤導(dǎo)，我對每個問題做了屬于自己的理解和解答。
問題都非常基礎(chǔ)，文章有點長，但請你耐心把它看完，期望對你的 Elastic 求職有所幫助！
1、簡要介紹一下Elasticsearch？
嚴(yán)謹(jǐn)期間，如下一段話直接拷貝官方網(wǎng)站：https://www.elastic.co/cn/elasticsearch/
Elasticsearch 是一個分布式、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開發(fā)的，并作為Apache許可條款下的開放源碼發(fā)布，是當(dāng)前流行的企業(yè)級搜索引擎。
核心特點如下：
分布式的實時文件存儲，每個字段都被索引且可用于搜索。 分布式的實時分析搜索引擎，海量數(shù)據(jù)下近實時秒級響應(yīng)。 簡單的restful api，天生的兼容多語言開發(fā)。 易擴(kuò)展，處理PB級結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
2、 您能否說明當(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）。
為什么問這個問題？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，不信你可以問問，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，已無需第三方依賴。
4、您能否分步介紹如何啟動 Elasticsearch 服務(wù)器？
啟動方式有很多種，一般 bin 路徑下
./elasticsearch?-d?
就可以后臺啟動。
打開瀏覽器輸入 http://ES IP:9200 就能知道集群是否啟動成功。
如果啟動報錯，日志里會有詳細(xì)信息，逐條核對解決就可以。
5、能列出 10 個使用 Elasticsearch 作為其搜索引擎或數(shù)據(jù)庫的公司嗎？
這個問題，銘毅本來想刪掉。但仔細(xì)一想，至少能看出求職者的視野夠不夠開闊。
參與過 Elastic中文社區(qū)活動或者經(jīng)常關(guān)注社區(qū)動態(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或多個 Elasticsearch 節(jié)點實例。
Elasticsearch 集群的功能在于在集群中的所有節(jié)點之間分配任務(wù)，進(jìn)行搜索和建立索引。
7、解釋一下 Elasticsearch Node？
節(jié)點是 Elasticsearch 的實例。實際業(yè)務(wù)中，我們會說：ES集群包含3個節(jié)點、7個節(jié)點。
這里節(jié)點實際就是：一個獨立的 Elasticsearch 進(jìn)程，一般將一個節(jié)點部署到一臺獨立的服務(wù)器或者虛擬機(jī)、容器中。
不同節(jié)點根據(jù)角色不同，可以劃分為：
主節(jié)點
幫助配置和管理在整個集群中添加和刪除節(jié)點。
數(shù)據(jù)節(jié)點
存儲數(shù)據(jù)并執(zhí)行諸如CRUD（創(chuàng)建/讀取/更新/刪除）操作，對數(shù)據(jù)進(jìn)行搜索和聚合的操作。
客戶端節(jié)點（或者說：協(xié)調(diào)節(jié)點） 將集群請求轉(zhuǎn)發(fā)到主節(jié)點，將與數(shù)據(jù)相關(guān)的請求轉(zhuǎn)發(fā)到數(shù)據(jù)節(jié)點
攝取節(jié)點
用于在索引之前對文檔進(jìn)行預(yù)處理。
... ...
8、解釋一下 Elasticsearch集群中的 索引的概念 ？
Elasticsearch 集群可以包含多個索引，與關(guān)系數(shù)據(jù)庫相比，它們相當(dāng)于數(shù)據(jù)庫表
其他類別概念，如下表所示，點到為止。
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支持一個索引多個type的，舉例 ES 6.X 中的Join 類型在早期版本實際是多 Type 實現(xiàn)的。
在6.0.0 或 更高版本中創(chuàng)建的索引只能包含一個 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.elastic.co/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和索引方式的過程。
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)則來控制動態(tài)添加字段的類型。
11、Elasticsearch的 文檔是什么？
文檔是存儲在 Elasticsearch 中的 JSON 文檔。它等效于關(guān)系數(shù)據(jù)庫表中的一行記錄。
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，對客戶端請求的響應(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出了問題，對應(yīng)的副本分片1會提升為主分片，保證集群的高可用。
14、請解釋在 Elasticsearch 集群中添加或創(chuàng)建索引的過程？
要添加新索引，應(yīng)使用創(chuàng)建索引 API 選項。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。
也可以通過模板 Template 創(chuàng)建索引。
15、在 Elasticsearch 中刪除索引的語法是什么？
可以使用以下語法刪除現(xiàn)有索引：
DELETE?
支持通配符刪除：
DELETE?my_*
16、在 Elasticsearch 中列出集群的所有索引的語法是什么？
GET?_cat/indices
17、在索引中更新 Mapping 的語法？
PUT?test_001/_mapping
{
??"properties":?{
????"title":{
??????"type":"keyword"
????}
??}
}
18、在Elasticsearch中 按 ID檢索文檔的語法是什么？
GET?test_001/_doc/1
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。它可以顯示有關(guān)水果或蘋果公司名稱的搜索結(jié)果。
你可能要在線購買水果，檢查水果中的食譜或食用水果，蘋果對健康的好處。
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，檢查評估公司的股價以及最近6個月，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，你會對獲取所需的相關(guān)信息感興趣。基于相關(guān)性，通過Lucene評分算法計算獲得相關(guān)信息的概率。
ES 會將相關(guān)的內(nèi)容都返回給你，只是：計算得出的評分高的排在前面，評分低的排在后面。
計算評分相關(guān)的兩個核心因素是：詞頻和逆向文檔頻率（文檔的稀缺性）。
大體可以解釋為：單篇文檔詞頻越高、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來定義查詢。
GET?/shirts/_search
{
??"query":?{
????"bool":?{
??????"filter":?[
????????{?"term":?{?"color":?"red"???}},
????????{?"term":?{?"brand":?"gucci"?}}
??????]
????}
??}
}
方式二：基于 URL 檢索
GET?/my_index/_search?q=user:seina
方式三：類SQL 檢索
POST?/_sql?format=txt
{
??"query":?"SELECT?*?FROM?uint-2020-08-17?ORDER?BY?itemid?DESC?LIMIT?5"
}
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 視頻”往往是模糊匹配，相關(guān)的都返回就可以。
23、請解釋一下 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)計指標(biāo)，便于統(tǒng)計信息或做其他分析。聚合可幫助回答以下問題：
我的網(wǎng)站平均加載時間是多少？
根據(jù)交易量，誰是我最有價值的客戶？
什么會被視為我網(wǎng)絡(luò)上的大文件？
每個產(chǎn)品類別中有多少個產(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)存儲功能嗎？
Elasticsearch是一個搜索引擎，輸入寫入ES的過程就是索引化的過程，數(shù)據(jù)按照既定的 Mapping 序列化為Json 文檔實現(xiàn)存儲。
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，從一個問題說開去
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：
PUT?my_custom_index
{
?"settings":{
??"analysis":{
??"char_filter":{},
??"tokenizer":{},
??"filter":{},
??"analyzer":{}
??}
?}
}
腦海中還是上面的三部分組成的圖示。其中：
“char_filter”:{},——對應(yīng)字符過濾部分；
“tokenizer”:{},——對應(yīng)文本切分為分詞部分；
“filter”:{},——對應(yīng)分詞后再過濾部分；
“analyzer”:{}——對應(yīng)分詞器組成部分，其中會包含：1. 2. 3。
27、如何使用 Elasticsearch Tokenizer？
Tokenizer 接收字符流（如果包含了字符過濾，則接收過濾后的字符流；否則，接收原始字符流），將其分詞。同時記錄分詞后的順序或位置(position)，以及開始值（start_offset）和偏移值(end_offset-start_offset)。
28、token filter 過濾器 在 Elasticsearch 中如何工作？
針對 tokenizers 處理后的字符流進(jìn)行再加工，比如：轉(zhuǎn)小寫、刪除（刪除停用詞）、新增（添加同義詞）等。
29、Elasticsearch中的 Ingest 節(jié)點如何工作？
ingest 節(jié)點可以看作是數(shù)據(jù)前置處理轉(zhuǎn)換的節(jié)點，支持 pipeline管道 設(shè)置，可以使用 ingest 對數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾、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)點和 候選 Master節(jié)點有什么區(qū)別？
主節(jié)點負(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)點是集群的一部分，以及決定將哪些分片分配給哪些節(jié)點。
擁有穩(wěn)定的主節(jié)點是衡量集群健康的重要標(biāo)志。
而候選主節(jié)點是被選具備候選資格，可以被選為主節(jié)點的那些節(jié)點。
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)用于頂級映射定義和 Object 對象字段，導(dǎo)致 Elasticsearch 完全跳過對字段內(nèi)容的解析。
仍然可以從_source字段中檢索JSON，但是無法搜索或以其他任何方式存儲JSON。
如果對非全局或者 Object 類型，設(shè)置 enable : false 會報錯如下：
?"type":?"mapper_parsing_exception",
?"reason":?"Mapping?definition?for?[user_id]?has?unsupported?parameters:??[enabled?:?false]"
index：false, 索引選項控制是否對字段值建立索引。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，報錯如下：
?"type":?"search_phase_execution_exception",
??"reason":?"Cannot?search?on?field?[user_id]?since?it?is?not?indexed."
store：
某些特殊場景下，如果你只想檢索單個字段或幾個字段的值，而不是整個_source的值，則可以使用源過濾來實現(xiàn)；
這個時候， store 就派上用場了。
32、Elasticsearch Analyzer 中的字符過濾器如何利用？
字符過濾器將原始文本作為字符流接收，并可以通過添加，刪除或更改字符來轉(zhuǎn)換字符流。
字符過濾分類如下：
HTML Strip Character Filter.
用途：刪除HTML元素，如，并解碼HTML實體，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、請解釋有關(guān) Elasticsearch的 NRT？
從文檔索引（寫入）到可搜索到之間的延遲默認(rèn)一秒鐘，因此Elasticsearch是近實時（NRT）搜索平臺。
也就是說：文檔寫入，最快一秒鐘被索引到，不能再快了。
寫入調(diào)優(yōu)的時候，我們通常會動態(tài)調(diào)整：refresh_interval = 30s 或者更達(dá)值，以使得寫入數(shù)據(jù)更晚一點時間被搜索到。
34、REST API在 Elasticsearch 方面有哪些優(yōu)勢？
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)請求。
REST 協(xié)議是無狀態(tài)的，并且與帶有服務(wù)器和存儲數(shù)據(jù)的用戶界面分開，從而增強(qiáng)了用戶界面與任何類型平臺的可移植性。它還提高了可伸縮性，允許獨立實現(xiàn)組件，因此應(yīng)用程序變得更加靈活。
REST API與平臺和語言無關(guān)，只是用于數(shù)據(jù)交換的語言是XML或JSON。
借助：REST API 查看集群信息或者排查問題都非常方便。
35、在安裝Elasticsearch時，請說明不同的軟件包及其重要性？
這個貌似沒什么好說的，去官方文檔下載對應(yīng)操作系統(tǒng)安裝包即可。
部分功能是收費的，如機(jī)器學(xué)習(xí)、高級別 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，特權(quán)/權(quán)限，角色和用戶安全性），監(jiān)視，報告，警報等。
38、可以列出X-Pack API 嗎？
付費功能只是試用過（面試時如實回答就可以）。
7.1 安全功能免費后，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、能列舉過你使用的 X-Pack 命令嗎?
7.1 安全功能免費后，使用了：setup-passwords 為賬號設(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、概述和運行狀況，其中包括與別名，分配，索引，節(jié)點屬性等有關(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？
面試時說幾個核心的就可以，包含但不限于：
| 含義 | 命令 |
|---|---|
| 別名 | GET _cat/aliases?v |
| 分配相關(guān) | GET _cat/allocation |
| 計數(shù) | GET _cat/count?v |
| 字段數(shù)據(jù) | GET _cat/fielddata?v |
| 運行狀況 | GET_cat/health? |
| 索引相關(guān) | GET _cat/indices?v |
| 主節(jié)點相關(guān) | GET _cat/master?v |
| 節(jié)點屬性 | GET _cat/nodeattrs?v |
| 節(jié)點 | GET _cat/nodes?v |
| 待處理任務(wù) | GET _cat/pending_tasks?v |
| 插件 | GET _cat/plugins?v |
| 恢復(fù) | GET _cat / recovery?v |
| 存儲庫 | GET _cat /repositories?v |
| 段 | GET _cat /segments?v |
| 分片 | GET _cat/shards?v |
| 快照 | GET _cat/snapshots?v |
| 任務(wù) | GET _cat/tasks?v |
| 模板 | GET _cat/templates?v |
| 線程池 | GET _cat/thread_pool?v |
42、您能解釋一下 Elasticsearch 中的 Explore API 嗎？
沒有用過，這是 Graph （收費功能）相關(guān)的API。
點到為止即可，類似問題實際開發(fā)現(xiàn)用現(xiàn)查，類似問題沒有什么意義。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/graph-explore-api.html
43、遷移 Migration API 如何用作 Elasticsearch？
遷移 API簡化了X-Pack索引從一個版本到另一個版本的升級。
點到為止即可，類似問題實際開發(fā)現(xiàn)用現(xiàn)查，類似問題沒有什么意義。
https://www.elastic.co/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)。
45、你能否列出與 Elasticsearch 有關(guān)的主要可用字段數(shù)據(jù)類型？
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)，長整數(shù)，浮點數(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，長范圍 long_range，雙精度范圍 double_range，浮動范圍 float_range，日期范圍 date_range）。 包含對象的復(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 未來是 Agent）以及監(jiān)視和報告工具（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、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。
未來會向類似：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附帶的開源 ETL 服務(wù)器端引擎，該引擎可以收集和處理來自各種來源的數(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（Mysql、Oracle）數(shù)據(jù)，同步非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫（MongoDB）數(shù)據(jù)，同步實時數(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是一種開源工具，可以將數(shù)據(jù)直接傳輸?shù)?Elasticsearch 或通過 logstash，在使用Kibana進(jìn)行查看之前，可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理或過濾。
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 ？
收費功能，只是了解，點到為止。
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)用場景？
電子商務(wù)搜索解決方案 欺詐識別 市場情報 風(fēng)險管理 安全分析 等。
小結(jié)
以上都是非常非常基礎(chǔ)的問題，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“，點到為止！
應(yīng)聘者也要注意：不要大意！面試官都是”有備而來”，針對較難的問題，要及時“閃”，要做到“全部防出去”。
如果遇到應(yīng)聘者有回答 不上來的，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誤。
參考：
https://www.softwaretestinghelp.com/elasticsearch-interview-questions/