集群、节点、分片

节点

每个节点就是一个Elasticsearch的实例

节点角色

1. master：候选节点，主节点和其宕机之后的可以替换的从节点都有master角色
2. data：数据节点，剩下的节点是数据节点，需要存储数据
   1. data_content：普通的数据节点
   2. data_hot：热数据节点，经常会被访问的
   3. data_warm：索引不在定期更新的节点，仍然可以查询
   4. deta_code：冷节点，只读索引，很少被访问
3. ingest：预处理节点，相当于logstash的filter，就是管道的入口
4. ml：机器学习节点，发现潜在问题
5. remote_cluster_client：候选客户端节点
6. transform：转换节点
7. voting_only：仅投票节点

分片

1. 建一个倒排索引可以拥有多个分片，在7.0之前默认五个分片，每个分片一个副本。
2. 没一个节点是一个Elastic的实例，每一个分片可以看做lucene的实例
3. es会在自动帮我们在集群负载分片和它们的副本（分片均衡）
4. 同一个doc不能存在多个分片中，这也是数据分片的意义，多个副本中倒是重复的
5. 分片和其副本不能在同一个节点上，所以最低可用的配置是两个节点主备分片。

集群

多个node组成的分布式的系统

1. es原生分布式的，数据分布在不同node上