elasticsearch是怎么读写的（elasticsearch ilm）
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elasticsearch怎么读
elastic search英式音标：[lstk] [st]，美式音标：[lstk] [st]。
es读数据过程：可以通过docid来查询，会根据docid进行hash，判断出来当时把docid分配到了哪个shard上面去，从那个shard去查询。客户端发送请求到任意一个node，成为coordinatenode。
使用 round-robin 随机轮询算法，在 primary shard 以及其所有 replica 中随机选择一个，让读请求负载均衡。接收请求的分片返回document给协调节点 coordinate node。协调节点coordinate node返回document给客户端。
elasticSearch中新添加的索引默认被指定了5个主分片。这意味着我们最多可以将那个索引分散到5个节点上，每一个节点一个分片。不能，一个分片并不是没有代价的。es适当的预分配是好的，但是上千个分片就有些糟糕。
除了搜索引擎，还有一些专门的关键词分析工具，如Google AdWords、SEMrush等，它们可以帮助我们更好地了解某个关键词的搜索量、竞争度等信息，从而更好地优化我们的网站和广告。
说明：ElasticSearchX很多新功能主要基于luceneX新特性，故对于luceneX新特性不赘述。 在1中已加入这个功能，但是默认是关闭的，在0中开始默认开启。
ES节点类型和读写流程
1、ES数据的读取是通过文档id来进行查询获取的。客户端构建请求发送到任意node，该节点成为协调节点coordinate node。
2、先写入Lucene再写入translog。
3、flush 就是执行commit清空、干掉老translog的过程。默认每个分片30分钟或者是translog过于大的时候自动flush一次。
4、bootstrap.memory_lock：ES是否锁定内存，防止被操作系统换出，默认为false。network.host：ES绑定网络的地址，默认为0.0.0.0。discovery.seed_hosts：ES节点发现的主机列表，默认为空。
5、一个Elasticsearch实例代表了一个ES 节点，如果不通过 node.roles 设置节点的角色，一个ES节点默认的节点角色有：master 、data 、data_content、data_hot、data_warm、data_cold、ingest、ml、remote_cluster_client。
6、个。双中心es搭建3个节点，分别是主节点，数据节点和协调节点。
Elasticsearch为啥这么快
为了提升写索引速度，并且同时保证可靠性，Elasticsearch 在分段的基础上，增加了一个 translog ，或者叫事务日志，在每一次对 Elasticsearch 进行操作时均进行了日志记录。
Elasticsearch 之所以可以实现近乎实时的检索，依靠的技术手段是非常多的，本文将从 反向索引、Term Index 两块知识点入手，分析 Elasticsearch 之所以那么快的原因。
当前解决这个问题的办法，首先能想到的就是与分布式计算引擎来结合，复杂的计算交给分布式计算引擎来完成，所以自然出现了Elasticsearch-Hadoop的连接组件。
例如，文本字段存储在倒排索引中，数字和地理字段存储在BKD树中。
Elasticsearch 的出现解决了这些问题，它在 Lucene 之上将分词、索引创建与读取、查询等封装在 REST 接口 中，解决了语言的限制，且支持分布式存储、数据准实时检索（最快1s 数据即可被查询）、聚合分析等高级功能。
Elasticsearch 从 0 版本开始，对 mapping 更新做了重构。
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elastic search英式音标：[lstk] [st]，美式音标：[lstk] [st]。
）lucene/solr/es做索引和搜索 lucene是鼻祖，但是比较底层，所以在lucene之上，又有了solr和es，这几个东西都是做索引、搜索。
Elasticsearch是位于ElasticStack核心的分布式搜索和分析引擎。Logstash和Beats有助于收集、聚合和丰富您的数据并将其存储在Elasticsearch中。Kibana使您能够以交互方式探索、可视化和分享对数据的见解，并管理。
Debugger的Descover来自动匹配。logstash自带的grok正则中有nginx的标准日志格式：我们可以参考这个正则来自定义自己的日志 其中 UPSTREAM_ADDR 是自定义的正则。启动logstash，然后就可以查看日志是否写入elasticsearch中。
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