{"id":163952,"date":"2022-10-20T22:44:49","date_gmt":"2022-10-20T21:44:49","guid":{"rendered":"https:\/\/liora.io\/de\/?p=163952"},"modified":"2026-08-03T11:52:27","modified_gmt":"2026-08-03T09:52:27","slug":"elasticsearch","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/liora.io\/de\/elasticsearch","title":{"rendered":"Elasticsearch: Alles Wissenswerte \u00fcber die Daten-Suchmaschine"},"content":{"rendered":"\n

Elasticsearch ist eine offene verteilte Suchmaschine und ein Analytics-Engine, das auf Apache Lucene basiert und in Java entwickelt wurde. Das Projekt startete als skalierbare Version des Open-Source-Forschungsframeworks Lucene. Die M\u00f6glichkeit, Lucene-Indizes horizontal zu erweitern, wurde sp\u00e4ter hinzugef\u00fcgt.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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Dieses Tool erm\u00f6glicht das schnelle Speichern, Suchen und Analysieren gro\u00dfer Datenmengen nahezu in Echtzeit. Suchantworten werden innerhalb von Millisekunden \u00fcbermittelt.<\/p>\n\n\n\n

Diese Geschwindigkeit h\u00e4ngt damit zusammen, dass Elasticsearch die Indizes und nicht direkt den Text durchsucht. Seine Struktur basiert eher auf Dokumenten als auf Tabellen und Diagrammen. REST-APIs werden zum Speichern und Untersuchen von Daten verwendet. Zusammenfassend ist Elasticsearch ein Server, der JSON-Anfragen verarbeiten und JSON-Daten zur\u00fcckgeben kann.<\/p>\n\n\n\n

Wie funktioniert Elasticsearch?<\/h2>\n\n\n\n

Die Funktionsweise von Elasticsearch basiert auf mehreren grundlegenden Konzepten. Hier sind seine Hauptkomponenten.<\/p>\n\n\n\n

Dokumente sind die grundlegende Informationseinheit<\/strong>, die in Elasticsearch indexiert werden kann. Es wird im JSON-Format ausgedr\u00fcckt, dem globalen Datenaustauschformat.<\/p>\n\n\n\n

Ein Dokument kann mit einer Zeile in einer relationalen Datenbank<\/strong> verglichen werden, die eine bestimmte Entit\u00e4t darstellt. Dieses Dokument ist jedoch nicht auf Text beschr\u00e4nkt und kann jede Art von JSON-codierten strukturierten Daten<\/strong> sein. Das k\u00f6nnen Zahlen, Codezeilen, Daten sein \u2026 Jedes Dokument hat eine eindeutige Kennung und einen Datentyp, der die Kategorie der darin enthaltenen Entit\u00e4t beschreibt.<\/p>\n\n\n\n

Ein Index ist eine Sammlung von Dokumenten mit \u00e4hnlichen Eigenschaften. Dies ist die h\u00f6chste Entit\u00e4tsebene,<\/strong> die in Elasticsearch abgefragt werden kann.<\/p>\n\n\n\n

Du kannst den Index mit einer Datenbank vergleichen. Alle in einem Index gruppierten Dokumente sind nach Kategorien verkn\u00fcpft<\/strong>. Der Index wird durch einen Namen identifiziert, um w\u00e4hrend Such- oder Analysevorg\u00e4ngen auf ihn Bezug zu nehmen.<\/p>\n\n\n\n

Eigentlich ist ein Elasticsearch-Index ein invertierter Index. Dieser Mechanismus ist die Quelle des Betriebs aller Suchmaschinen<\/strong> und ordnet eine Zuordnung des Inhalts zu seinem Ort in einem Dokument oder einem Satz von Dokumenten zu. Mit dieser Hashmap<\/strong>-\u00e4hnlichen Datenstruktur kannst Du mit einem Wort auf ein Dokument gerichtet werden.<\/p>\n\n\n\n

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Ein Elasticsearch-Cluster ist eine Gruppe von miteinander verbundenen Instanzen<\/strong>. Es erlaubt, die Aufgaben, die Recherche oder die Indizierung zwischen den Knoten zu verteilen.<\/p>\n\n\n\n

Ein Knoten ist ein einzelner Server, der Daten speichert und zu den Such- und Indizierungsfunktionen des Clusters beitr\u00e4gt<\/strong>. Ein Knoten kann auf verschiedene Arten konfiguriert werden.<\/p>\n\n\n\n

\"Illustration<\/figure>\n\n\n\n

Der Master-Knoten steuert den Elasticsearch-Cluster und \u00fcbernimmt die Verantwortung f\u00fcr clusterweite Vorg\u00e4nge wie das Erstellen oder L\u00f6schen eines Index und das Hinzuf\u00fcgen oder L\u00f6schen von Knoten<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Ein Datenknoten speichert Daten und f\u00fchrt datenbezogene Operationen wie Suche und Aggregation durch, w\u00e4hrend ein Client-Knoten<\/strong> Cluster-Abfragen an den Master-Knoten und datenbezogene Abfragen an Datenknoten weiterleitet.<\/p>\n\n\n\n

Indizes k\u00f6nnen in Shards (dt. Scherbe) unterteilt werden. Jedes Shard ist ein unabh\u00e4ngiger, voll funktionsf\u00e4higer Index<\/strong>, der auf jedem Knoten innerhalb eines Clusters gehostet werden kann.<\/p>\n\n\n\n

Durch die Verteilung von Dokumenten in einem Index auf mehrere Shards und die Verteilung dieser Shards auf mehrere Nodes bietet Elasticsearch Redundanz, die vor Hardwareausf\u00e4llen sch\u00fctzt <\/strong>und gleichzeitig die Abfragekapazit\u00e4t erh\u00f6ht, wenn Nodes zum Cluster hinzugef\u00fcgt werden.<\/p>\n\n\n\n

Schlie\u00dflich k\u00f6nnen diese Shards kopiert werden, um \u201eRepliken\u201c zu erzeugen. Auch hier besteht das Ziel darin, die Daten vor Hardwareausf\u00e4llen zu sch\u00fctzen<\/strong> sowie die F\u00e4higkeit zu verbessern, auf Leseanforderungen zu reagieren.<\/p>\n\n\n\n

Was ist Elastic Slack?<\/h3>\n\n\n\n

Elastic Slack ist ein umfassendes \u00d6kosystem von Open-Source-Tools zum Erfassen, Anreichern, Speichern, Analysieren und Visualisieren von Daten<\/strong>. Neben Elasticsearch sind die anderen Softwares Logstash, Kibana und Beats.<\/p>\n\n\n\n

Das Datenmanagement- und Visualisierungstool von Kibana liefert Histogramme, Grafiken oder Landkarten<\/strong> in Echtzeit. Damit kannst Du Elasticsearch-Daten in Echtzeit visualisieren und dank einer sehr intuitiven Benutzeroberfl\u00e4che Visualisierungen ausw\u00e4hlen.<\/p>\n\n\n\n

Mit Logstash kannst Du die an Elasticsearch gesendeten Daten aggregieren und verarbeiten. Diese offene Data Pipeline<\/strong> kann Daten aus mehreren Quellen aufnehmen, transformieren und \u00fcbertragen. Daten k\u00f6nnen unabh\u00e4ngig von ihrem Format transformiert werden.<\/p>\n\n\n\n

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Schlie\u00dflich bringt Beats mehrere \u201eData Shipping\u201c-Agenten zusammen, um Daten von Tausenden von Maschinen und Systemen an Logstash oder Elasticsearch zu senden<\/strong>. Dieses Tool ist sehr n\u00fctzlich f\u00fcr die Zusammenstellung von Daten.<\/p>\n\n\n\n

Wof\u00fcr wird Elasticsearch verwendet?<\/h3>\n\n\n\n

Elasticsearch wird f\u00fcr eine Vielzahl von Anwendungsf\u00e4llen verwendet. Dieses Tool wird insbesondere f\u00fcr Anwendungen verwendet, die auf einer Suchplattform f\u00fcr den Datenzugriff basieren<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Ebenso benutzen es Websites, die eine gro\u00dfe Menge an Inhalten speichern. Das Gleiche gilt f\u00fcr Unternehmen, die es f\u00fcr die interne Forschung verwenden.<\/p>\n\n\n\n

Ein weiterer Anwendungsfall f\u00fcr Elasticsearch ist die Erfassung und Analyse von Protokolldaten in Echtzeit<\/strong> oder die \u00dcberwachung von Containern. Dar\u00fcber hinaus wird dieses Tool h\u00e4ufig f\u00fcr Cybersicherheitsanalysen<\/strong><\/a> verwendet. Schlie\u00dflich bietet Elastic Stack verschiedene Funktionalit\u00e4ten und ist also eine ausgezeichnete Wahl f\u00fcr die Gesch\u00e4ftsanalyse.<\/p>\n\n\n\n

\"Illustration<\/figure>\n\n\n\n

Wer verwendet Elasticsearch?<\/h3>\n\n\n\n

Viele Unternehmen nutzen Elasticsearch, darunter einige der bekanntesten. Hier sind einige Beispiele.<\/p>\n\n\n\n

Netflix<\/strong> verwendet Elastic Stack f\u00fcr viele Anwendungsf\u00e4lle zur \u00dcberwachung und Analyse von Kundendienstvorg\u00e4ngen und Sicherheitsprotokollen. Das Nachrichtensystem<\/strong> des Unternehmens basiert auf Elasticsearch. Hatte das Unternehmen anfangs nur wenige isolierte Deployments genutzt, betreibt es heute einen von Dutzenden von Clustern, die aus mehreren hundert Nodes bestehen.<\/p>\n\n\n\n

Der E-Commerce-Riese Ebay<\/strong> hat eine \u201eElasticsearch-as-a-Service\u201c-Plattform geschaffen, um Cluster auf einer internen, auf OpenStack basierenden Cloud-Plattform<\/strong> einfach bereitzustellen. Dies entspricht den Bed\u00fcrfnissen des Unternehmens f\u00fcr Textanalyse und Recherche.<\/p>\n\n\n\n

Ein anderes Beispiel: der amerikanische Hypermarktriese Walmart<\/strong>. Dank Elastic Stack ist das Unternehmen in der Lage, den verborgenen Wert seiner Daten aufzudecken, um Hinweise auf das Kaufverhalten seiner Kundschaft, die Leistung seiner Gesch\u00e4fte oder die Auswirkungen saisonaler Ereignisse<\/strong> zu nutzen. Alles in Echtzeit. Die Sicherheitsfunktionen des ELK-Stacks helfen ihm auch dabei, Anomalien zu erkennen.<\/p>\n\n\n\n

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Wie kann ich ElasticSearch lernen?<\/h3>\n\n\n\n

ElasticSearch-Kenntnisse sind sehr gefragt. Um dieses Tool zu beherrschen, kannst Du Liora<\/strong> kontaktieren.<\/p>\n\n\n\n

W\u00e4hrend unserer Data Engineer Ausbildung <\/strong>lernst Du, wie Du Elasticsearch \u00fcber das Modul Datenbank verwenden kannst. Du wirst auch SQL<\/strong><\/a>, MongoDB und Neo4J <\/strong>entdecken.<\/p>\n\n\n\n

Weitere Module in diesem Programm umfassen Python-Programmierung, Data Science, Big Data, CI\/CD und Automatisierung. Am Ende des Kurses verf\u00fcgst Du \u00fcber alle erforderlichen F\u00e4higkeiten, um ein Data Engineer zu werden.<\/p>\n\n\n\n

Du bist in der Lage, die Anforderungen an Datenarchitektur eines Unternehmens zu identifizieren, Erfassungs- und automatische Verarbeitungspipelines zu erstellen, Modelle f\u00fcr maschinelles Lernen auf Produktionsservern bereitzustellen und anzupassen<\/strong> und eine globale Datenstrategie f\u00fcr das Unternehmen zu definieren.<\/p>\n\n\n\n

Diese Ausbildung kann als durchgehende Ausbildung (9 Monate) oder als BootCamp (11 Wochen) absolviert werden. Alle unsere Fernkurse verfolgen einen innovativen Blended-Learning-Ansatz, der individuelles Coaching auf unserer Online-Plattform mit Masterclasses kombiniert.<\/p>\n\n\n\n

80% unserer Alumni haben sofort nach ihrer Ausbildung einen Job gefunden.<\/p>\n\n\n\n

Unsere Ausbildungen sind \u00fcber die Agentur f\u00fcr Arbeit f\u00f6rderf\u00e4hig. Warte nicht l\u00e4nger und entdecke unsere Data Engineer Ausbildung!<\/p>\n\n\n\n

Du wei\u00dft nun alles \u00fcber Elasticsearch. Weitere Informationen zum Beruf von Data Engineers findest Du in unseren Artikeln \u00fcber MongoDB<\/strong><\/a> und \u00fcber CI \/ CD<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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