面试题：ElasticSearch可读输出API在日志分析场景中的应用

API调用：
- 使用Elasticsearch的search API。
- 构建查询体，示例如下：

{
    "query": {
        "bool": {
            "filter": [
                {
                    "range": {
                        "@timestamp": {
                            "gte": "2023 - 01 - 01T00:00:00Z",
                            "lte": "2023 - 01 - 02T00:00:00Z"
                        }
                    }
                },
                {
                    "match": {
                        "log_level": "ERROR"
                    }
                }
            ]
        }
    },
    "aggs": {
        "error_messages": {
            "terms": {
                "field": "error_message.keyword",
                "size": 10
            }
        }
    }
}

在上述查询体中：
- range 子句用于指定时间范围，这里假设时间字段为@timestamp，需根据实际情况调整。
- match 子句用于匹配日志级别为ERROR的日志。
- aggs 部分使用terms聚合，对error_message字段进行统计，size指定返回出现频率最高的前10条错误日志（可按需调整）。

数据处理步骤：
- 发送上述构建好的查询到Elasticsearch集群。
- 接收Elasticsearch返回的响应，响应体结构类似如下：

{
    "took": 23,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 1,
        "successful": 1,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": {
            "value": 100,
            "relation": "eq"
        },
        "max_score": null,
        "hits": []
    },
    "aggregations": {
        "error_messages": {
            "doc_count_error_upper_bound": 0,
            "sum_other_doc_count": 0,
            "buckets": [
                {
                    "key": "Error message 1",
                    "doc_count": 50
                },
                {
                    "key": "Error message 2",
                    "doc_count": 30
                },
                // 其他错误消息及计数
            ]
        }
    }
}

从响应体的aggregations.error_messages.buckets中提取错误消息及其出现次数。
以清晰易读的格式展示，例如：

错误消息：Error message 1，出现次数：50
错误消息：Error message 2，出现次数：30

面试题：ElasticSearch可读输出API在日志分析场景中的应用

知识考点

面试题答案