Elasticsearch入门2 - 基本概念：节点、集群、分片和副本

最新推荐文章于 2025-04-10 00:00:00 发布
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本文介绍了Elasticsearch的基本概念，包括节点（默认包含Master-eligible nodes和Data Node）、集群状态的维护以及主分片和副本在数据扩展和高可用中的作用。详细讨论了节点配置、分片设定对性能的影响，并概述了文档的基本CRUD操作及Bulk API的使用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

基本概念：节点、集群、分片和副本

节点
  • 节点是一个Elasticsearch的实例
    • 本质上就是一个jAVA进程
    • 一台机器上可以运行多个Elasticsearch进程，但是生产环境一般建议一台机器只运行一个
  • 每一个节点都有名字，通过配置文件配置，或者启动的时候添加环境变量：node.name=node1指定
  • 每一个节点在启动之后，会分配一个UID，保存在data目录下
Master-eligible nodes和Master Node
  • 每个节点启动后，默认就是一个Master-eligible nodes
    • 可以设置node.master：false 来禁止
  • Master-eligible nodes可以参加选主流程，成为Master节点
  • 当第一个节点启动的时候，它会将自己选举成Master节点
  • 每个节点上都保存了集群的状态，只有Master节点才能修改集群的状态信息
    • 集群状态，维护了一个集群中的必要信息
      • 所有的节点信息
      • 所有的索引和相关的Mapping和Setting信息
      • 分片的路由信息
    • 任意节点都能修改信息会导致数据不一致
Data Node & Coordinating Node
  • Data Node
    • 可以保存数据的节点，叫做Data Node。负责保存分片数据。在数据扩展起到了至关重要的作用
  • Coordinating Node
    • 负责接受Client的请求，将请求分发到合适的节点，最终把结果汇聚到一起
    • 每个节点默认都起到了Coordinating Node的指责
配置节点类型
节点类型 配置参数 默认值
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主节点的作用包括集群状态的管理、节点的发现和主节点选举等。我们曾经一度使用的是没有主节点的3个es节点，把我们整得死去活来的，主要是我们当初资源很少，十几个服务都在一台机器，多个docker，3个es节点也在一台宿主机3个docker容器内，当初想的是如果机器挂了，那么都会挂，设置主节点意义不到，后来发现，不设置不行，会有很多问题。集群没有设置主节点，导致创建索引时，数据节点要充当临时主节点的角色，写入量较小的时候，影响不大，当写入压力过大时，会加剧数据节点的负载，影响索引的创建速度。
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基本概念：节点、集群、分片及副本
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后台启动cerebro： nohup /usr/local/cerebro-0.8.3/bin/cerebro -Dhttp.port=9000 & GET _cluster/health GET _cat/nodes GET _cat/shards // ctrl + / 跳转官方文档API
ElasticSearch之节点、集群、分片和副本
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分布式系统 高可用：服务的可用性，有部分节点停止服务时，可正常提供工作。数据的可用性，部分节点丢失，不会丢失数据 可扩展：请求量提升/数据不断增长（将数据分布到所有节点上），实现水平扩展 分布式特性 ES分布式架构的好处： 存储的水平扩容，提高扩展能力 提高系统的可用性，部分节点停止服务，整个集群的服务不受影响 ES的分布式架构： 不同的集群通过不同的名字来区分，默认名字为"elasticsearch" 通过配置文件修改，或者在命令行中-E cluster.name=xxx进行设定 一个集群可以有一个
ElasticSearch（八）------节点类型和各个节点的分工
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一个es集群，由多个节点（node）组成，node可以具有四种类型。 在elasticsearch.yml文件中，可以分配node的节点类型 #当前节点是否具有成为主节点的资格 node.master: true/false 当设置属性的值为true，并不意味着这个节点就是主节点。真正的主节点，是由多个具有主节点资格的节点进行选举产生的。这个属性只是代表这个节点是不是具有主节点选举资格 #表示节点是否存储数据 node.data: true/false 一、节点类型 1、有成为主节点的资格，又存储数据
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Elastic 环境 单机与集群 单台 Elasticsearch 服务器提供服务，往往都有最大的负载能力，超过这个阈值，服务器性能就会大大降低甚至不可用，所以生产环境中，一般都是运行在指定服务器集群中。 除了负载能力，单点服务器也存在其他问题： 单台机器存储容量有限 单服务器容易出现单点故障，无法实现高可用 单服务的并发处理能力有限 配置服务器集群时，集群中节点数量没有限制，大于等于 2 个节点就可以看做是集群了。一般出于高性能及高可用方面来考虑集群中节点数量都是 3 个以上。 集群 Cluster
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Elasticsearch 是一个基于 Apache Lucene 的分布式全文搜索引擎，设计目标是提供高效的搜索和分析能力。它支持 RESTful API，可以轻松与各种编程语言和工具集成。分布式：数据分布在多个节点，支持高可用性和横向扩展。全文搜索：支持复杂的查询和文本分析。近实时：数据写入后几乎立即可搜索。Elasticsearch 使用 RESTful API，通过 HTTP 请求与服务交互。GET：查询数据。POST：创建或更新数据。PUT：创建索引或更新配置。DELETE。
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一、集群可用性 集群可用性(availability)指集群正常运行时间的百分比，业界用 N 个9 来量化可用性，最常说的就是类似“4个9(也就是99.99%)”的可用性。 描述 通俗叫法 可用性级别 年度停机时间 基本可用性 2个9 99% 87.6小时 较高可用性 3个
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IT利刃出鞘的博客
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本文介绍ElasticSearch的节点、分片、副本的概念与原理。
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