7 Elasticsearch基础概念之集群与节点

在前一篇教程中，我们介绍了如何安装和配置Elasticsearch，并进行了启动与测试。在本篇教程中，我们将深入探讨Elasticsearch的基础概念，特别是集群（Cluster）和节点（Node）。这些概念是理解Elasticsearch运作的核心，也为后续的索引和类型管理奠定基础。

什么是集群？

集群是一个由多个节点组成的集合，这些节点共同工作以处理和存储数据。每个集群都有一个唯一的名称，通过这个名称，Elasticsearch能够找到并连接到集群。默认情况下，集群名称是elasticsearch，但在实际应用中，您可以根据需要自定义该名称。

集群的示例

假设我们有一个名为mycluster的集群，其中包含三个节点。这个集群可以同时处理来自不同用户的搜索请求，分担负载，提高响应速度。这些节点之间可以协作，分散存储数据，并共享搜索请求。

{
  "cluster_name": "mycluster",
  "nodes": {
    "node1": {
      "name": "Node 1",
      "status": "green"
    },
    "node2": {
      "name": "Node 2",
      "status": "yellow"
    },
    "node3": {
      "name": "Node 3",
      "status": "green"
    }
  }
}

在上面的示例中，node1和node3的状态为green，表示它们的副本分片都正常，而node2的状态为yellow，表示至少有一个分片没有副本。状态的不同可能会影响到集群的性能和数据的可靠性。

什么是节点？

节点是集群中的一个单独的服务器，能够存储数据并参与集群的处理行为。节点连接到同一个集群，可以分担数据处理和存储的任务。每个节点都有一个名称，您可以在节点的配置中指定这个名称。

节点的类型

在Elasticsearch中，节点可以是几种类型的：

1. 主节点（Master Node）：负责管理集群的状态并协调节点之间的活动。主节点负责创建和删除索引、跟踪哪些节点是活跃的以及管理分片的分配等。
2. 数据节点（Data Node）：存储数据和执行数据相关的操作（如搜索和聚合）。数据节点处理大部分的查询请求，是集群的核心。
3. 协调节点（Coordinating Node）：接收用户的请求并分发给相应的数据节点进行处理，然后将结果返回给用户。实际上，所有节点都可以充当协调节点。
4. 热备节点（Hot Node）和冷备节点（Cold Node）：用于优化资源使用和数据存储策略，控制数据的访问频率。

节点的示例

假设我们在一个集群中配置了四个节点，其中两个是主节点，两个是数据节点。如下配置示例：

node.master: true
node.data: false
node.name: "Master Node 1"

node.master: true
node.data: false
node.name: "Master Node 2"

node.master: false
node.data: true
node.name: "Data Node 1"

node.master: false
node.data: true
node.name: "Data Node 2"

在这个配置中，Master Node 1和Master Node 2负责管理集群，而Data Node 1和Data Node 2则负责存储和处理数据。

结论

在本篇教程中，我们深入了解了Elasticsearch中的集群和节点的基本概念。理解这些概念是成功使用Elasticsearch的基础。集群允许我们将多个节点组织在一起以处理大量数据，而节点则是执行实际存储和查询操作的单元。

在下一篇教程中，我们将继续探讨另一个重要的基础概念：索引与类型。这些知识将帮助我们更好地管理和查询数据，为实际应用奠定基础。