大数据处理实践探索 ---- 笔试面试题：ElasticSearch

2. ES中的倒排索引是什么？

传统的检索方式是通过文章，逐个遍历找到对应关键词的位置。
倒排索引，是通过分词策略，形成了词和文章的映射关系表，也称倒排表，这种词典 + 映射表即为倒排索引。

其中词典中存储词元，倒排表中存储该词元在哪些文中出现的位置。
有了倒排索引，就能实现 O(1) 时间复杂度的效率检索文章了，极大的提高了检索效率。

加分项：
倒排索引的底层实现是基于：FST（Finite State Transducer）数据结构。

Lucene 从 4+ 版本后开始大量使用的数据结构是 FST。FST 有两个优点：
1）空间占用小。通过对词典中单词前缀和后缀的重复利用，压缩了存储空间；
2）查询速度快。O(len(str)) 的查询时间复杂度。

3. ES是如何实现master选举的？

前置条件：
1）只有是候选主节点（master：true）的节点才能成为主节点。
2）最小主节点数（min_master_nodes）的目的是防止脑裂。

Elasticsearch 的选主是 ZenDiscovery 模块负责的，主要包含 Ping（节点之间通过这个RPC来发现彼此）和 Unicast（单播模块包含一个主机列表以控制哪些节点需要 ping 通）这两部分；
获取主节点的核心入口为 findMaster，选择主节点成功返回对应 Master，否则返回 null。

选举流程大致描述如下：
第一步：确认候选主节点数达标，elasticsearch.yml 设置的值 discovery.zen