Hoy en día, los sistemas para el análisis del Big Data se han convertido en un factor indispensable, puesto que la evolución de los datos y su importancia han condicionado un estudio constante de la información y sus implicaciones. Elastic Search forma parte de estos sistemas que facilitan llevar a cabo un estudio de los macrodatos.
En este post, sabemos lo interesante que resultan cada uno de los sistemas y, por ello, te explicaremos qué es Elastic Search y cómo funciona dentro del mundo del Big Data.
¿Qué es Elastic Search?
Elastic Search es un servidor de consulta de datos reconocido por su sistema Lucene. Esta es su herramienta de búsqueda de texto completo. Además, este servidor cuenta con documentos JSON, lo que facilita su uso. Desde su inicio, empezó a utilizar JSON, en parte porque en aquel entonces se popularizó y ya no utilizaban XML.
Una de sus características más importantes es que Elastic Search no tiene un cliente en específico, por lo que no posee un protocolo complicado. De hecho, el protocolo que utiliza es HTTP que, además de sencillo, es accesible y abierto.
Por tanto, no es necesario instalar algo, simplemente debes conocerlo y practicar. Ten en cuenta que la base de datos de Elastic Search la puedes ver a nivel de estructura de datos, es decir, a nivel de cómo se guardan los datos como un módulo. Por último, este servidor realiza un análisis lingüístico perspicaz, sobre todo, con la búsqueda semántica.
¿Cómo funciona Elastic Search?
Elastic Search funciona de manera muy sencilla e intuitiva. En primer lugar, gracias a su manejo de HTTP, lo que permite que se integren las personas desde cualquier sitio. De hecho, este factor causó un gran revuelo al principio.
Por otra parte, este servidor no te pide que te instales un indexado o un buscador ni que aprendas a hacer un SQL. Simplemente, te guía por dos enfoques para que elijas: un indexado y un enfoque de búsqueda. En definitiva, lo que entra por el index in your search al final son las capas APIs Rest.
Elastic Search posee una gran facilidad a la hora de configurar los servidores. De manera que tú puedes ser un servidor o puedes decirle a un servidor que no guarde datos que sean solo de búsqueda en un servidor en la red.
Ese servidor no guarda datos, simplemente funciona para las búsquedas. Entonces, los servidores de búsquedas en tu arquitectura los podrías ubicar cerca de los clientes y los servidores de data.
Finalmente, si te surge la pregunta de para qué suele usarse, te comentamos que suele utilizarse para guardar logs de un servidor y analizar un poco el comportamiento de una aplicación, de forma que puedas identificar sus errores. Para ello, ofrece una variedad de herramientas como el motor de búsqueda o la realización de gráficas. Sin embargo, te aclaramos que su potencial no funciona tanto para la visualización y descubrimiento de datos, sino para la ingesta de la información.
Uso y ejemplos de ElasticSearch
Desde KeepCoding comprendemos la importancia de llevar a la práctica los conocimientos teóricos para asimilarlos mejor. Por este motivo, son necesarios los ejemplos de ElasticSearch, ya que te ayudarán a consolidar la comprensión del uso de este servidor de búsqueda.
Te recomendamos hacer uso de este ejemplo que ofrece la página oficial de ElasticSearch y, a continuación, te mostraremos cómo se desarrolla en la plataforma:
¡Felicidades!
Si todo ha ido bien y has seguido paso a paso los ejemplos de ElasticSearch, habrás logrado cargar toda la obra de Shakespeare en un nodo de ElasticSearch en la nube que tú mismo has configurado.
A continuación, te mostramos, finalmente, cómo se ilustra el resultado en la consola:
¿Cómo continuar aprendiendo Big Data?
Ahora que reconoces qué es Elastic Search y cómo funciona dentro del amplio ecosistema de herramientas del Big Data, seguro que querrás implementarlo en tus análisis de datos. Sin embargo, recuerda que aún faltan muchos más sistemas por estudiar y practicar. Un verdadero Data Scientist debe prepararse para encontrar la herramienta que brinde mejores soluciones a su estudio de datos.
Por este motivo, desde KeepCoding te ofrecemos el Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. Aquí podrás aprender a dominar los conocimientos necesarios para implantar cualquier arquitectura y, como Data Scientists, serás capaz de elegir las características adecuadas para solucionar cada problema en los datos que buscas analizar. ¡En menos de nueve meses serás todo un experto!
