本文介绍了Elasticsearch的冷热集群架构，即热节点存储热数据，冷节点存储冷数据，以优化资源利用和查询效率。通过设置节点属性和索引分配策略，实现数据的冷热分离。借助Curator工具，可以定期迁移数据，实现数据从热节点到冷节点的自动转换。文章还分享了线上实战经验和相关参考资料。
0、题记
Elasticsearch实战数据量级少的时候，单节点就能玩的很6，但是随着数据量的增长，多节点分布式横向扩展集群是大势所趋。
之前分享过基于时间创建索引及Curator实现索引生命周期管理。
当集群硬件资源有限，尤其SSD磁盘更紧俏的业务场景下，最大化集群的性能，如何让用户最关心的“热”数据分布到SSD磁盘对应的节点上，让用户关注程度弱的“冷”数据分散到普通磁盘对应节点上？也就是说“冷热”数据分离是本文讨论的内容。
提到冷热集群架构，通常我们关注的问题如下：
什么是冷热集群架构，Elasticsearch支持吗？
Elasticsearch
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