Elasticsearch Test

The Online Elasticsearch Test makes use of scenario-based questions to test for on-the-job skills as opposed to theoretical knowledge, ensuring that candidates who do well on this screening test have the relavant skills. The questions are designed to covered following on-the-job aspects:

• Dataindeksering og gjenvinningsteknikker
• Søkesøksoptimalisering
• Dokumentinnhenting og manipulasjon
• Aggregasjoner og dataanalyse
• Klyngehåndtering og optimalisering
• Datamodellering og skjemadesign
• Resultatoptimaliseringsteknikker
• Overvåknings- og feilsøkingsevner
• Sikkerhetsimplementering og beste praksis
• Skalerings- og distribusjonsstrategier

Once the test is sent to a candidate, the candidate receives a link in email to take the test. For each candidate, you will receive a detailed report with skills breakdown and benchmarks to shortlist the top candidates from your pool.

• Dataindeksering

  Dataindeksering i Elasticsearch viser til prosessen med å organisere og optimalisere data for effektiv søking og gjenfinning. Det innebærer å lage en omvendt indeks som kartlegger vilkårene til deres tilsvarende dokumenter, slik at raske søket er basert på nøkkelord eller uttrykk.

• Søk spørsmål

  I Elasticsearch brukes søkespørsmål for å hente spesifikke dokumenter som samsvarer med visse kriterier. Denne ferdigheten måler muligheten til å konstruere komplekse søkespørsmål, inkludert jokersøk, rekkevidde spørsmål, fulltekstsøk og boolske spørsmål.

• Dokumentinnhenting

  Dokumentinnhenting i ElasticSearch innebærer effektivt å hente og presentere individuelle dokumenter eller sett med dokumenter som er lagret i indeksen. Denne ferdigheten viser muligheten til å hente data basert på forskjellige kriterier, for eksempel dokument -ID, feltverdier eller relevansscore.

• Aggregasjoner

  Aggregasjoner i ElasticSearch tillater beregning av sammendragsstatistikk og Innsikt fra indekserte data. Denne ferdigheten innebærer å bruke aggregeringsfunksjoner for å lage rapporter, statistisk analyse, datavisualiseringer og fasettert navigasjon.

• Cluster Management

  Cluster Management i Elasticsearch innebærer administrering og koordinering av flere noder for å håndtere Datadistribusjon, feiltoleranse og skalerbarhet. Denne ferdigheten måler ferdigheten i oppgaver som nodekonfigurasjon, indeksstyring, Shard -tildeling og overvåking av klyngehelse.

• Datamodellering

  Datamodellering i Elasticsearch viser til å designe strukturen og organiseringen av Data for å optimalisere søk og gjenvinning. Denne ferdigheten vurderer muligheten til å analysere forretningskrav og lage effektive kartlegginger, inkludert å definere felttyper, analysatorer og relevansscoring.

• Performance Optimization

  Performance Optimization in Elasticsearch innebærer å stille inn forskjellige konfigurasjonsparametere , spørringsoptimaliseringer og indekseringsstrategier for å forbedre søk og gjenvinningshastighet. Denne ferdigheten måler muligheten til å identifisere flaskehalser, bruke hurtigbufringsteknikker og optimalisere ressursallokering for bedre systemytelse.

• Overvåking og feilsøking

  Overvåkning og feilsøkingsevner i ElasticSearch er avgjørende for å identifisere og Løse problemer relatert til søkespørsmål, dataindeksering, klyngehelse og generell systemytelse. Denne ferdigheten inkluderer overvåkningsverktøy, analysere logger og diagnostisere feil for effektiv problemløsing.

• Sikkerhet

  Elasticsearch Security fokuserer på å beskytte klyngen og dens data mot uautorisert tilgang, datainnbrudd, og andre sikkerhetstrusler. Denne ferdigheten evaluerer kunnskapen om implementering av autentisering, autorisasjon, kryptering og sikring av nettverkskommunikasjon i Elasticsearch.

• Skalering og distribusjon

  Skalering og distribusjonsevner i Elasticsearch innebærer å håndtere datavekst, horisontal skalering av klyngen, og distribuere data over flere noder for høy tilgjengelighet og feiltoleranse. Denne ferdigheten måler muligheten til å konfigurere og administrere skjær, replika -skjær og håndtere data rebalansering.

• Integrasjon med andre systemer

  Integrasjonsevner i Elasticsearch innebærer å koble til og interoperere med forskjellige systemer og verktøy som databasesystemer, meldingskøer, API -er og visualiseringsverktøy. Denne ferdigheten vurderer muligheten til å synkronisere data, utføre toveis dataoverføringer og bruke elasticsearch for forskjellige brukssaker i et økosystem.

• Full list of covered topics

  The actual topics of the questions in the final test will depend on your job description and requirements. However, here's a list of topics you can expect the questions for Online Elasticsearch Test to be based on.

  Dataindeksering

  Søk spørsmål

  Dokumentinnhenting

  Aggregasjoner

  Cluster Management

  Datamodellering

  Ytelsesoptimalisering

  Overvåking og feilsøking

  Sikkerhet

  Skalering og distribusjon

  Integrasjon med andre systemer

  Kartlegginger

  Spørsmål

  Filtre

  Fulltekstsøk

  Sortering og paginering

  Fasettert søk

  Data CRUD -operasjoner

  Bulkoperasjoner

  Kartleggingstyper

  Ruting og sharding

  Cluster Health and Management

  Indeksinnstillinger og styring

  Dokumentnivå sikkerhet

  Rollebasert tilgangskontroll

  Tokenisering og analyse

  Skjemadesign og denormalisering

  Scoring og relevans

  Spørringsytelse

  Indeks og søkoptimalisering

  Feilsøkingsindeks og spørsmål

  Sikkerhetskopiering og gjenoppretting

  Kapasitetsplanlegging

  Overvåking av klyngeytelse

  Spørringsprofilering og analyse

  Data replikasjon og distribusjon

  Håndtering av store datasett

  Lastbalansering

  Multi-node Cluster Setup

  Elasticsearch og logstash integrasjon

  Elasticsearch og Kibana -integrasjon

  Elasticsearch og slår integrasjon

  Elasticsearch og Apache Kafka -integrasjon

  Elasticsearch og SQL -integrasjon

  Elasticsearch og Hadoop -integrasjon

  Elasticsearch and Spark Integration

  Elasticsearch og Docker -integrasjon

  Sanntids datastrømming

  Maskinlæring med Elasticsearch

  Tidsbasert dataindeksering

  Indeksens livssyklusstyring

  Data Arkiveringsstrategier

  Tverrklyngsøk

  Geo-romlig søk

• Elasticsearch Developer
• Elasticsearch Specialist
• Elasticsearch SME
• Elasticsearch Expert

For intermediate/ experienced candidates, we customize the assessment questions to include advanced topics and increase the difficulty level of the questions. This might include adding questions on topics like

• Integrasjon med andre systemer og APIer
• Avansert søkesøksoptimalisering
• Kompleks datamodellering og denormalisering
• Avansert klyngestyring og optimalisering
• Høyytelsesindekseringsteknikker
• Avanserte overvåknings- og feilsøkingsevner
• Avansert sikkerhetsimplementering og risikovurdering
• Avanserte skalerings- og distribusjonsstrategier
• Lagnetidsbehandling og analyse
• Erfaring med Elasticsearch -plugins og utvidelser
• Implementering av maskinlæringsalgoritmer for dataanalyse