Elasticsearch: Pesquisar e analisar os seus dados em tempo real

Ao longo dos últimos anos têm aparecido um conjunto de ferramentas bastante interessantes que se adaptam aos “novos” modelos de desenvolvimento de programa informático e construção de plataformas.

Com o constante crescimento de informação digital, o tão falado Big Data, é necessário possuir também ferramentas capazes de pesquisar e analisar rapidamente esses dados e mostrar quase de forma instantânea resultados. Uma dessas ferramentas chama-se Elasticsearch! Vamos conhecer melhor esta ferramenta.

O Elasticsearch é um motor distribuído moderno, baseado no Apache Lucene, para investigação e análise eficiente de grande quantidade de dados. Foi criado por Shay Banon em 2010, na linguagem de programação Java, e disponibilizado sobre os termos Apache License.

Esta plataforma é altamente escalável e possibilita que o utilizador combine diversos tipos de investigações, sendo que os dados também podem ser de diversos tipo (ex. dados estruturados, não estruturados, geo, métricas, etc).


 

Qualidades interessantes do Elasticsearch

  1. Disponibilização de resultados em tempo real
  2. Pode ser configurado de forma distribuída
  3. Disponibilização duma API RESTFul
  4. Orientado a “documentos”, uma vez que os dados são armazenados em forma de “documentos” (no modelo JSON)

 

Conceitos básicos do Elasticsearch

Quem usa o Elasticsearch tem de conhecer alguns conceitos básicos desta ferramenta para entender como tudo funciona.

Cluster

Um cluster é uma coleção dum ou mais nós (máquinas) que juntos mantêm os dados consistentes e fornecem recursos de indexação e investigação.Um cluster é identificado por um nome exclusivo que, por defeito, é “elasticsearch”. Esse nome é importante porque um nó só pode fazer parte dum cluster.

Node (Nó)

Um nó é um servidor que faz parte do cluster, armazena os dados e participa no processo de indexação e investigação do cluster. Tal como um cluster, um nó é identificado por um nome. Por defeito o nome é um Universally Unique IDentifier (UUID) aleatório atribuído no arranque do nó mas o utilizador pode alterar o nome dum nó.

Índices, Tipos, documentos

Fazendo uma analogia ao que existe numa base de dados podemos referir que os índices são as bases de dados (conjunto de documentos com qualidades semelhantes). Por exemplo podemos um índice aos dados dos clientes, outro índice para o catálogo de produtos e outro índice, por exemplo, para encomendas. Um índice é definido por um nome.

Os Tipos são como as tabelas. Os documentos são os registos, por outras palavras a informação que pode ser indexada. Podemos ter um documento para um cliente, para um produto,  ou para uma encomenda. Os campos são as colunas das tabelas.

O Elasticsearch tem ainda suporte para um conjunto vasto de linguagens de programação, das quais se destacam:

  1. .Net
  2. Clojure
  3. Erlang
  4. Go
  5. Groovy
  6. Haskell
  7. Java
  8. JavaScript
  9. Lua
  10. Perl
  11. PHP
  12. Python
  13. Ruby
  14. Scala

O Elasticsearch é usado por organizações como, por exemplo, a Google, GitHub, Twitter, SoundCloud, Yelp e Foursquare. Num próximo artigo iremos ensinar a instalar esta poderosa plataforma.

Fonte: Pplware

António Almeida

António Almeida

Licenciado em engenharia Informático e Telecomunicações, mestre em Sistemas e Tecnologias de Informação e doutorando em Informática é um apaixonado por todo o tipo de tecnologia. Apostava na troca de informações e acaba de criar uma rede de informáticos especialistas interessados em tecnologia.

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