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Install kibana manually。

对数据分析， 拆分出数据中的词条(keyword), 以词条作为key, 对应的数据存储位置作为value， 实现索引的存储。这种索引称为倒排索引(revested index) ， 倒排索引是Document 写入ElasticSearch 时分析维护的。实际上， 我们对ES的搜索肯定是基于某个字段的条件的， 然后我们就可以根据上面的keyword 和 存储位置的mapping快速找到对应的数据。但是词条具体是怎么拆的， 用的什么拆词器， 在深入了解ES的时候才会接触到。

逻辑上是1个整体， 外部与ES集群中任何一个节点沟通，和与整个集群沟通是等价的。ES 可以把1个完整的index数据分成多个Primary Shards, 分布存储在不同的ES节点上，以实现并发查询。ES 集群由1个或多个节点组成， 其中有1个主节点， 但这个主节点是有选举产生的。一是提高系统的容错性，一旦某个节点的主分片丢失or损坏， 主分片可以从副本分片中恢复。假如 一个index 设置2个主分片， 每个主分片设置两个副本分片。这个单词见多了， 就是集群的意思， 也可以理解为一个节点。

Docker install single node Elasticsearch。