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（一）Elasticsearch-5.x安装与配置
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刨根问底 | Elasticsearch 5.X集群多节点角色配置深入详解
1、问题引出
ES5.X节点类型多了ingest节点类型。
针对3个节点、5个节点或更多节点的集群，如何配置节点角色才能使得系统性能最优呢？
2、ES2.X及之前版本节点角色概述
3、ES5.X节点角色清单
由于其他几种类型节点和用途都很好理解，无非主节点、数据节点、路由节点。
Ingest的用途：
1）Ingest节点和集群中的其他节点一样，但是它能够创建多个处理器管道，用以修改传入文档。类似 最常用的Logstash过滤器已被实现为处理器。
2）Ingest节点 可用于执行常见的数据转换和丰富。 处理器配置为形成管道。 在写入时，Ingest Node有20个内置处理器，例如grok，date，gsub，小写/大写，删除和重命名。
3）在批量请求或索引操作之前，Ingest节点拦截请求，并对文档进行处理。
这样的处理器的一个例子可以是日期处理器，其用于解析字段中的日期。
另一个例子是转换处理器，它将字段值转换为目标类型，例如将字符串转换为整数。
4、ES5.X节点组合类型有多种类型，如何抉择？
Elasticsearch的员工 Christian_Dahlqvist解读如下：
一个节点的缺省配置是：主节点+数据节点两属性为一身。对于3-5个节点的小集群来讲，通常让所有节点存储数据和具有获得主节点的资格。你可以将任何请求发送给任何节点，并且由于所有节点都具有集群状态的副本，它们知道如何路由请求。
通常只有较大的集群才能开始分离专用主节点、数据节点。 对于许多用户场景，路由节点根本不一定是必需的。
专用协调节点（也称为client节点或路由节点）从数据节点中消除了聚合/查询的请求解析和最终阶段，并允许他们专注于处理数据。
在多大程度上这对集群有好处将因情况而异。 通常我会说，在查询大量使用情况下路由节点更常见。
5、ES5.X集群中如何设置节点角色
对于3个节点、5个节点甚至更多节点角色的配置，Elasticsearch官网、国内外论坛、博客都没有明确的定义。
我的思考如下：
1）对于Ingest节点，如果我们没有格式转换、类型转换等需求，直接设置为false。
2）3-5个节点属于轻量级集群，要保证主节点个数满足((节点数/2)+1)。
3）轻量级集群，节点的多重属性如：Master&Data设置为同一个节点可以理解的。
4）如果进一步优化，5节点可以将Master和Data再分离。
1）Elasticsearch博大精深，尤其新的5.X特性比较多，需要进一步深入研究；
2）集群的配置还有赖于进一步事件总结，再好的理论部署实践都是“花瓶”；
3）貌似图示划分了这么细、写了那么多，以官网为基准，也顺带调研了N多文档，但对Ingest节点的作用依然理解的不够深。希望大家评论探讨下。
（5.x官网）
(2.x官网）
(ES员工回复）
（ingest节点使用详解）
（官网原文翻译）
（国内的哥们思考过，但我认为不完全对）
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日 22:48 于家中床前
作者：铭毅天下
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一、ElasticSearch是什么？ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是第二流行的搜索引擎。能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便，零配置和完全。我们先说说ES的基本概念。1、索引(Index)ES将数据存储于一个或多个索引中，索引是具有类似特性的文档的集合。类比传统的关系型数据库领域来说，索引相当于SQL中的一个数据库，或者一个数据存储方案(schema)。索引由其名称(必须为全小写字符)进行标识，并通过引用此名称完成文档的创建、搜索、更新及删除操作。一个ES集群中可以按需创建任意数目的索引。2、类型(Type)类型是索引内部的逻辑分区(category/partition)，然而其意义完全取决于用户需求。因此，一个索引内部可定义一个或多个类型(type)。一般来说，类型就是为那些拥有相同的域的文档做的预定义。例如，在索引中，可以定义一个用于存储用户数据的类型，一个存储日志数据的类型，以及一个存储评论数据的类型。类比传统的关系型数据库领域来说，类型相当于“表”。3、文档(Document)文档是Lucene索引和搜索的原子单位，它是包含了一个或多个域的容器，基于JSON格式进行表示。文档由一个或多个域组成，每个域拥有一个名字及一个或多个值，有多个值的域通常称为“多值域”。每个文档可以存储不同的域集，但同一类型下的文档至应该有某种程度上的相似之处。4、映射(Mapping)ES中，所有的文档在存储之前都要首先进行分析。用户可根据需要定义如何将文本分割成token、哪些token应该被过滤掉，以及哪些文本需要进行额外处理等。另外，ES还提供了额外功能，例如将域中的内容按需排序。事实上，ES也能自动根据其值确定域的类型。5、集群(Cluster)ES集群是一个或多个节点的集合，它们共同存储了整个数据集，并提供了联合索引以及可跨所有节点的搜索能力。多节点组成的集群拥有冗余能力，它可以在一个或几个节点出现故障时保证服务的整体可用性。集群靠其独有的名称进行标识，默认名称为“elasticsearch”。节点靠其集群名称来决定加入哪个ES集群，一个节点只能属一个集群。如果不考虑冗余能力等特性，仅有一个节点的ES集群一样可以实现所有的存储及搜索功能。6、节点(Node)运行了单个实例的ES主机称为节点，它是集群的一个成员，可以存储数据、参与集群索引及搜索操作。类似于集群，节点靠其名称进行标识，默认为启动时自动生成的随机Marvel字符名称。用户可以按需要自定义任何希望使用的名称，但出于管理的目的，此名称应该尽可能有较好的识别性。节点通过为其配置的ES集群名称确定其所要加入的集群。7、分片(Shard)和副本(Replica)ES的“分片(shard)”机制可将一个索引内部的数据分布地存储于多个节点，它通过将一个索引切分为多个底层物理的Lucene索引完成索引数据的分割存储功能，这每一个物理的Lucene索引称为一个分片(shard)。每个分片其内部都是一个全功能且独立的索引，因此可由集群中的任何主机存储。创建索引时，用户可指定其分片的数量，默认数量为5个。ES集群可由多个节点组成，各Shard分布式地存储于这些节点上。ES可自动在节点间按需要移动shard，例如增加节点或节点故障时。简而言之，分片实现了集群的分布式存储，而副本实现了其分布式处理及冗余功能。OK，上面把ES相关的基本概念及原理大致说明了下，那么ES到底是怎么实现全文检索的呢？Elasticsearch实现全文检索，首先要确定分词器，ES默认有很多分词器，可参考官方文档。了解分词器主要是怎么实现的。一般中文分词器使用第三方的ik分词器、mmsegf分词器和paoding分词器，最初可能构建于lucene，后来移植于ES。目前我们在最新版的ES中，使用的是IK分词。安装ik分词器到elasticsearch很简单，它有个插件目录analysis-ik，和一个配置目录ik, 分别拷贝到plugins和conf目录就可以了。当你有大量的文本数据时，ES均会将其进行分词并将这些词语保存在索引中，当输入关键词进行查询时，索引就会起到作用，查找对应的相同的查询词，从而实现全文检索。当然这个过程是很吃内存的哦。
为了ELK（ElasticSearch, logstash, kibana）技术栈的版本统一，免的给用户带来混乱。
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