Elasticsearch集群——基本概念

本文介绍了Elasticsearch集群的基本概念,包括cluster、shards、replicas、recovery、river、gateway、discovery.zen和Transport。讨论了生产环境中集群设计的四种组合,强调了节点角色的划分,如master节点、data节点和client节点,以及它们在高数据量、高并发场景下的重要性。

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Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是,你没法直接用 Lucene,必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装,提供了 REST API 的操作接口,开箱即用。Elastic 的底层是开源库 。但是,你没法直接用 Lucene,必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装,提供了 REST API 的操作接口,开箱即用。

一、ES中的基本概念

cluster

代表一个集群,集群中有多个节点,其中有一个为主节点,这个主节点是可以通过选举产生的,主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化,字面上理解就是无中心节点,这是对于集群外部来说的,因为从外部来看es集群,在逻辑上是个整体,你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。

shards

代表索引分片,es可以把一个完整的索引分成多个分片,这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个,分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定,并且索引创建后不能更改。

replicas

代表索引副本,es可以设置多个索引的副本,副本的作用一是提高系统的容错性,当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率,es会自动对搜索请求进行负载均衡。

recovery

代表数据恢复或叫数据重新分布,es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配,挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。

river

代表es的一个数据源,也是其它存储方式(如:数据库)同步数据到es的一个方法。它是以

### 设置和管理Elasticsearch集群 #### 解压并移动软件包 为了配置多节点集群,操作包括解压缩已下载的Elasticsearch版本,并将其移至目标位置。例如,在Linux环境下可以执行以下命令完成此过程[^1]: ```bash $ tar -zxvf elasticsearch-8.14.2-linux-x86_64.tar.gz $ mv elasticsearch-8.14.2 /usr/local/elasticsearch-8.14.2-node2 ``` #### 编辑配置文件 修改`config/elasticsearch.yml`中的参数对于定制化集群至关重要。这涉及定义诸如`cluster.name`(用于标识集群)、`node.name`(指明当前实例的名字)以及其他必要的网络设定等属性[^2]。 #### 准备环境需求 在着手部署前,确认每台服务器都满足基本条件——即具备适当版本的Java运行时支持以及选用适合的操作系统平台;鉴于性能考量,推荐采用Linux作为宿主机操作系统[^3]. #### 启动服务进程 一旦完成了上述准备工作,则可以通过进入Elasticsearch根目录并通过如下指令激活各个成员节点: ```bash ./bin/elasticsearch ``` #### 扩展集群规模 随着业务增长而需增加处理能力时,只需依照前述指导方针继续添加新的成员单元即可实现水平扩展目的. #### 配置示例 下面给出了一部分典型的YAML格式配置项,它们位于`/data/es/es_9200/config/elasticsearch.yml` 文件内: ```yaml #-----cluster----- cluster.name: es_cluster1 # 定义集群名称 #gateway.recover_after_nodes: 3 # 至少有三个节点联机后才允许数据恢复流程启动 ``` 注意这里展示了如何命名一个特定的集群实例及其内部机制的一部分控制选项[^4]. #### 关键概念解析 最后值得一提的是,在深入探讨具体的管理和维护技巧之前,有必要先熟悉两个基础术语:“节点(Node)” 和 “分片(Shard)”。前者代表组成整个分布式系统的独立个体单位;后者则是存储索引文档的实际物理容器之一[^5].
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