作为一款基于Lucene的开源搜索引擎，Elasticsearch（简称ES）以其出色的搜索和分析性能在全球范围内广受好评。ES Server服务器则是一款基于ES的高效稳定的数据存储与分析解决方案，它为用户提供了一种快速、可靠的方法来存储和检索数据。本文将从以下几个方面介绍ES Server的特性和优势。

一、高效的搜索和分析

ES Server是一款灵活的搜索和分析引擎，它能够以非常快的速度搜索和分析大量的数据。无论是在搜索、聚合、过滤、排序还是分页方面，ES Server都能够快速地返回结果。另外，ES Server还提供了一系列高级搜索功能，包括模糊搜索、正则表达式搜索、词语扩展、近似匹配等，让用户能够更方便地找到所需信息。

二、可扩展的架构

ES Server提供了一种可扩展的架构，使其能够适应大规模数据存储和分析的需求。用户可以通过添加更多的节点来扩展其存储和计算能力，而且这些节点可以在多个数据中心之间进行分布式部署，从而提高整个系统的可用性和容错能力。

三、强大的数据聚合能力

ES Server提供了一系列聚合功能，能够对存储在其中的数据进行灵活的聚类和分析，从而更好地了解数据背后的含义和趋势。这些聚合功能包括范围聚合、日期聚合、嵌套聚合、关系聚合等，可以帮助用户更好地理解数据。

四、易于使用的REST API

ES Server的REST API非常简单易用，用户可以通过简单的HTTP请求来进行数据的增删改查等操作。这也使得ES Server非常适合于与现有的应用程序进行集成，同时也使得用户可以使用各种不同的开发语言来与ES Server进行交互。

五、安全和可靠的数据存储

ES Server提供了安全的数据存储和管理功能，包括对访问权限的控制、数据备份和恢复等。通过这些功能，用户可以有效地保护数据的安全，同时也可以避免数据丢失或损失。

六、丰富的可视化工具

ES Server提供了一系列强大的可视化工具，能够让用户更好地了解其存储在其中的数据。这些可视化工具包括图表、仪表盘、报告等，用户可以轻松地选择其所需的视图来呈现数据。

ES Server是一款高效稳定、易于扩展的数据存储和分析解决方案，为用户提供了一个快速、可靠的方法来存储和检索数据。无论是在大规模数据存储和分析还是在应用程序集成方面，ES Server都能够提供强大的支持。如果您正在寻找一款有效的数据存储和分析解决方案，ES Server将是一个绝佳的选择。

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ES集群原理与搭建

查看集群健康状况：URL+ /GET _cat/health

Cluster

代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。

Shards

代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。

replicas

代表索引副本，es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。

Recovery

代表数据恢复或叫数据重新分布，es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。

（2）、ES为什么要实现集群

在单台ES服务器节点上，随着业务量的发展索引文件慢慢增多，会影响到效率和内存存储问题等。

我们可以采用ES集群，将单个索引的分片到多个不同分布式物理机器上存储，从而可以实现高可用、容错性等。

ES集群中索引可能由多个分片构成，并且每个分片可以拥有多族基个副本。通过将一个单独的索引分为多个分片，我们可以处理不能在一个单一的服务器上面运行的大型索引，简单的说就是索引的大小过大，导致效率问题。不能运行的原因可能是内存也可能是存储。由于每个分片可以有多个副本，通过将副本分配到多个服务器，可以提高查询的负载能力。

（3）、ES是如何解决高并发

ES是一个分布式全文检索框架，隐藏了复杂的处理机制，内部使用 分片机制、集群发现、分片负载均衡请求路由。

Shards 分片:代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。

Replicas分片:代表索引副本，es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。

1、每个索引会被分成多个分片shards进行存储，默认创建索引是分配5个分片进行存储。每个分片都会分布式部署在多个不同的节点上进行部署，该分片成为primary shards。

注意：索引的主分片primary shards定义好后，后面不能做修改。

2、为了实现高可用数据的高可用，主分片可以有对应的备分片replics shards，replic shards分片承载了负责容错、以及请求的负载均衡。

注意: 每一个主分片为了实现高可用，都会有自己对应的备分片，主分片对应的备分片不能存放同一台服务器上。主分片primary shards可以和其他replics shards存放在同一个蔽消node节点上。

3、documnet routing（数据路由）

当客户端发起创建document的时候，es需要确定这个document放在该index哪个shard上。这个过程就是数据路由。

路由算法：shard = hash(routing) % number_of_primary_shards

如果number_of_primary_shards在查询的时候取余发生的变化，无法获取到该数据

注意：索引的主分片数量定义好后，不能被修改

高可用视图分析（下图所兆并谨示：上面的图，如果节点1与节点2宕机了，es集群数据就不完整了。下面图，如果节点1与节点2宕机了，es集群数据还是完整的）

（1）、服务器环境

准备三台服务器集群

| 服务器名称 | IP地址 |

| node-1 | 192.168.212.182 |

| node-2 | 192.168.212.183 |

| node-3 | 192.168.212.184 |

（2）、关闭防火墙

（3）、****

*号表示为master节点

注意：

注意克隆data文件会导致数据不同步

报该错误解决办法 ：

failed to send join request to master

因为克隆导致data文件也克隆呢，直接清除每台服务器data文件。

ES集群搭建

一、集群搭建

1.前置操作

若克隆已有的es虚拟机，一定要清空一下文件：

2.配置集群，修改elasticsearch.yml

# 配置集群名称，保证每个或基节点的名称相同，如此就能都处于一个集群之内了燃团银

cluster.name: imooc-es-cluster

# 每一个节点的名称，必须不一样

node.name: es-node1

# http端口（使用默认即可）

http.port: 9200

# 主节点，作用主要是用于来管理整个集群，负责创建或删除索引，管理其他非master节点（相当于企业老总）

node.master: true

# 数据节点，用于对文档数据的增删改查

node.data: true

# 集群皮宴列表(列出所有的其它服务器ip)

discovery.seed_hosts:

# 启动的时候使用一个master节点

cluster.initial_master_nodes:

3.可查看剔除注释的配置文件内容

more elasticsearch.yml | grep ^

4.分别启动各个节点，后查看信息

二、集群脑裂

1.集群脑裂

如果发生网络中断或者服务器宕机，那么集群会有可能被划分为两个部分，各自有自己的master管理，那么这就是脑裂

服务器1原为master，宕机后自己投票为master

2.解决方案

解决实现原理：半数以上的节点同意选举，节点方可成为master

discovery.zen.minimum_master_nodes=(N/2)+1;

N为集群中master节点的数量，也就是node.master=true服务节点总数

关于es server服务器的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。