Elasticsearch学习记录(分布式的特性)
Elasticsearch学习记录(分布式的特性)
分布式的特性
我们提到Elasticsearch可以扩展到上百(甚至上千)的服务器来处理PB级的数据。然而我们的例子只给出了一些使用Elasticsearch的例子,并未涉及相关机制。Elasticsearch为分布式而生,而且它的设计隐藏了分布式本身的复杂性。
Elasticsearch在分布式概念上做了很大程度上的透明化,在教程中你不需要知道任何关于分布式系统、分片、集群发现或者其他大量的分布式概念。所有的教程你既可以运行在你的笔记本上,也可以运行在拥有100个节点的集群上,其工作方式是一样的。
Elasticsearch致力于隐藏分布式系统的复杂性。以下这些操作都是在底层自动完成的:
- 将你的文档分区到不同的容器或者分片(shards)中,它们可以存在于一个或多个节点中。
- 将分片均匀的分配到各个节点,对索引和搜索做负载均衡。
- 冗余每一个分片,防止硬件故障造成的数据丢失。
- 将集群中任意一个节点上的请求路由到相应数据所在的节点。
- 无论是增加节点,还是移除节点,分片都可以做到无缝的扩展和迁移。
不懂这些内部机制也可以使用Elasticsearch的。但是这些能够帮助你更深入和完整的了解Elasticsearch。你可以略读它们,然后在你需要更深入的理解时再回头翻阅。
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