简单阐述Elasticsearch Cluster？
参考回答
在 Elasticsearch 中，Cluster（集群） 是由一组节点（Node）组成的分布式系统，这些节点共同协作存储数据并执行索引和搜索操作。
- 集群是 Elasticsearch 的核心架构，用于实现数据分布式存储和查询。
- 集群通过一个唯一的名称标识，默认名称为
elasticsearch。 - 每个节点属于一个集群，一个集群可以包含一个或多个节点。
详细讲解与拓展
1. 集群的组成
一个 Elasticsearch 集群包括：
– 节点（Node）：运行 Elasticsearch 的基本单元。
– 分片（Shard）：将索引分割成更小的单元分布到多个节点上。
– 索引（Index）：存储数据的逻辑单位，由一个或多个分片组成。
2. 集群的关键特点
- 唯一名称：
- 集群通过
cluster.name唯一标识。 - 只有节点的
cluster.name与集群一致，节点才能加入集群。
- 集群通过
- 高可用性：
- 集群支持数据的主分片和副本分片。
- 即使部分节点故障，数据仍可通过副本访问，保障可用性。
- 分布式架构：
- 数据存储在多个分片中，分布在不同节点上，实现数据水平扩展。
- 搜索和索引操作可以分发到多个节点并行处理，提高性能。
3. 集群的核心角色
- Master 节点：
- 负责管理集群元数据和全局状态。
- 执行分片分配、节点管理等操作。
- 集群中只有一个主节点，其他候选节点作为备用。
- Data 节点：
- 存储索引数据，处理 CRUD 和搜索请求。
- Coordinating 节点：
- 接收客户端请求，分发任务到其他节点，并整合结果返回。
4. 集群的工作原理
- 数据被分为 主分片（Primary Shard） 和 副本分片（Replica Shard）。
- Elasticsearch 根据分片的位置，将搜索或写入请求分发到相关节点。
- Master 节点协调分片的分配，确保数据均匀分布。
5. 集群的健康状态
通过 GET /_cluster/health 查看集群状态：
– green：所有主分片和副本分片均可用。
– yellow：主分片可用，但部分副本分片不可用。
– red：有主分片不可用，集群无法正常工作。
6. 集群的应用场景
- 单节点集群：
- 用于开发和测试环境。
- 多节点集群：
- 用于生产环境，支持高可用性和扩展性。
- 例如，一个典型三节点集群：
- 1 个 Master 节点
- 2 个 Data 节点
总结
Elasticsearch 的 Cluster（集群） 是一个分布式系统，由多个节点协作完成存储和查询任务。集群支持分片、分布式处理和高可用性，适用于实时搜索和数据分析的场景。理解集群架构是高效使用 Elasticsearch 的基础。