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Elasticsearch – Facilitando el análisis de Big Data

Elasticsearch – Facilitando el análisis de Big Data.La recopilación de datos es buena, la recopilación de big data es mejor, pero el análisis de big data no es tan fácil. Requiere conocimiento de los motores de búsqueda empresariales para que el contenido de diferentes fuentes, como la base de datos de la empresa, las redes sociales, los datos de los sensores, etc. puedan ser buscados por una audiencia definida. Elasticsearch , Apache Solr , Sphinx son algunos de los programas de búsqueda empresarial gratuitos y de código abierto.

Elasticsearch es el producto principal de una compañía llamada ‘Elástic’. Se utiliza para búsquedas web, análisis de registros y análisis de big data. A menudo, en comparación con Apache Solr, ambos dependen de Apache Lucene para la indización (indexación) y el análisis de bajo nivel. Elasticsearch es más popular porque es fácil de instalar, se amplía a cientos de nodos sin software adicional y es fácil trabajar con él debido a su API REST incorporada.
implementación de Elasticsearch.

API amigable para el desarrollador

Elasticsearch es impulsado por API. Casi cualquier acción se puede realizar utilizando una API RESTful simple utilizando JSON sobre HTTP. Las bibliotecas de cliente están disponibles para muchos lenguajes de programación. Cuenta con una documentación limpia y fácil de navegar que aumenta la calidad y la experiencia del usuario de las aplicaciones creadas de forma independiente en su plataforma. Se puede integrar con Hadoop para resultados de consulta rápidos. Klout , el sitio web que mide la influencia de las redes sociales utiliza esta técnica y tiene una escala de 100 millones a 400 millones de usuarios, al tiempo que reduce el tiempo de actualización de la base de datos de un día a cuatro horas, y entrega los resultados de las consultas a los analistas de negocios en segundos en lugar de minutos.

Análisis en tiempo real

Los análisis en tiempo real proporcionan resultados actualizados de eventos de clientes, como visitas a páginas, navegación de sitios web, uso de carritos de compras o cualquier otro tipo de actividad en línea o digital. Esta información es extremadamente importante para las empresas que realizan análisis e informes dinámicos para responder rápidamente a las tendencias en el comportamiento del usuario. El uso de los datos de Elasticsearch está inmediatamente disponible para búsqueda y análisis. Elasticsearch combina la velocidad de las instancias de búsqueda con el poder del análisis para una mejor toma de decisiones. Ofrece información que hace que su negocio sea más ágil y mejora sus productos mediante la búsqueda interactiva y otras funciones de análisis.

Facilidad de indexación de datos

La indexación de datos es una forma de ordenar un número de registros en múltiples campos. Elasticsearch es libre de esquemas y orientado a documentos. Almacena entidades complejas del mundo real en Elasticsearch como documentos JSON estructurados. Simplemente indexe un documento JSON y detectará automáticamente la estructura y los tipos de datos, creará un índice y hará que sus datos puedan buscarse. También tiene control total para personalizar cómo se indexan sus datos. Simplifica el proceso de análisis al mejorar la velocidad del proceso de recuperación de datos en una tabla de base de datos.

Búsqueda de texto completo

En una búsqueda de texto completo, un motor de búsqueda examina todas las palabras en cada documento almacenado cuando trata de coincidir con los criterios de búsqueda. Elasticsearch crea capacidades distribuidas sobre Apache Lucene para proporcionar las capacidades de búsqueda de texto completo más potentes disponibles en cualquier producto de código abierto. La API de consulta potente y fácil de usar para el desarrollador admite búsquedas multilingües, geolocalización, sugerencias contextuales, autocompletar y fragmentos de resultados.

Los grupos resistentes

Los clusters de Elasticsearch son resistentes: detectarán nodos nuevos o fallidos. También reorganizará y reequilibrará los datos automáticamente para garantizar que sus datos estén seguros y accesibles. Un cluster puede contener múltiples índices que pueden ser consultados independientemente o como un grupo. Los alias de índice permiten vistas filtradas de un índice y pueden actualizarse de forma transparente para su aplicación.

Consultar también: Qué es la indexación en bases de datos, definición, significado, concepto; Big Data en eLearning

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