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节点和集群
发布时间:2021-08-06 12:00浏览次数:

    Elasticsearch是用于构建高可用和可扩展的数据系统,扩展的方式我们可以购买更多的服务器进行横向扩展,通过增加节点来传播负载和增加可靠性。对于大多数数据库而言,横向扩展意味着你的程序将做非常大的改动来利用这些新添加的设备。但对比来说,Elasticsearch天生就是分布式的,因为它知道如何去管理节点来提供高扩展和高可用,这意味着你的应用程序并不需要关心这些。Elasticsearch与大多数分布式系统一样,Elasticsearch会按照一定的Hash规则把用户数据切分成多个分片,然后打散到不同机器进行存储,从而实现大规模数据的分布式存储。本章节我们就一起来搭建Elasticsearch集群!

节点和集群

    节点(node)是一个Elasticsearch实例,而一个集群(cluster)由一个或多个节点组成,它们具有相同的“cluster.name”集群名称,它们协同工作,共享数据并提供故障转移和扩展功能。当加入新的节点或者删除一个节点时,集群就会感知到并平衡数据。集群中一个节点会被选举为主节点(master), 它用来管理集群中的一些变更,例如新建或删除索引、 增加或移除节点等,任何节点都可以成为主节点。作为用户端,我们能够与集群中的任何节点进行通信,每一个节点都知道文档存在于哪个节点上,它们可以转发请求到相应的节点上。我们访问的节点负责收集各节点返回的数据,最后一起返回给客户端,这一切都由Elasticsearch自行处理。

分片和副本分片

分片(shard)是一个最小级别的工作单元,它只是保存索引中所有数据的一小部分,想象把分片当作数据的容器,文档存储在分片中,然后分片分配给你集群中的节点上。一个索引可以存储非常大的数据,这些空间可能已超过了一个节点的物理存储的限制。例如十亿个文档占用磁盘空间为1TB,仅从单个节点搜索可能会很慢,还有一台物理机器也不一定能存储这么多的数据。为了解决这一问题,Elasticsearch就将索引分解成多个分片。当你创建一个索引时,你可以简单地定义你想要的

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