扣丁学堂大数据培训分享大数据ElasticScarch的学习总结

如今学习大数据的小伙伴有很多，本篇文章扣丁学堂大数据培训小编给读者们分享一下大数据ElasticScarch的学习总结，对大数据开发技术感兴趣的小伙伴就随小编来了解一下吧。

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从字义上理解就是弹性搜索的意思，其实他就是一个搜索引擎，基于Lucene开发的分布式搜索引擎，和基于RESTful Web接口，搜索接近实时、快速、稳定。

目前这款搜索引擎非常的健壮和流行。本文章总结的都是一些学习过的知识。另外有操作的文档，建议最好是先自己动手搭建好之后再看本文章。(每个人学习的方式都不一样，个人不太喜欢太理论的东西，我喜欢先动手操作一遍再理论 这样的学习方式对我来说比较高效率。)

特点介绍：

分布式： 任何的单点出现故障，都不会影响集群的整体运作。

支持RESTful接口：对外提供RESTful接口服务，降低服务的局限性、可跨平台。

实时索引： 实时索引其实是近实时，它最快的速度可以到达写入数据后1秒后立马可见。

ElasticScarch名词的解释:

每门技术都有自己的专业名词，下面总结一下该技术的名词解释，在用ElasticScarch的过程中可能会经常听到一些专业名词，下面为大家解释并且理解这些词汇的概念。

名词解释：

Cluster(集群)： ElasticScarch是一个分布式的搜索引擎，它由多台机器的Node(节点)组成在一起，每台机器都有ClusterName,当他们发现自己的ClusterName相同时，就会组织成一个Cluster(集群)，他们会共同分享数据、又具有负载均衡的特性。

Node(节点)：相当于一个单节点的ElasticScarch，单机的一个服务，在Cluster(集群) 中的其中一台主机。

Shards(分片)：一个Index(索引)是由N个、多个Shards(分片)组成的，把Index(索引)的数据都分在不同的分片上，再把分片放在不同的物理机器上。由多台机器承载这些大量的数据。

Replicas(副本)：他会从Shards(分片)中复制多份的分片，当装有Shards(分片)的机器宕机后，会自动成为主分片，一个安全的备份。

索引名词解释：

Index(索引)： 一个Index(索引)有一个分片的概念，一个Index(索引)包含了N个分片，因为ElasticScarch是基于Lucene封的，一个分片又可以理解成是一个Lucene的索引。(先把它理解成一个大的关系型数据库)

Type(类型)：在一个Index(索引)中你可以有一种或者多种数据类型。(理解成在一个关系型数据库中有一张或者多张表)

Document(文档)：一个文档是一个可被Index(索引)的基础信息单元。(理解成数据库表里面的一条数据)

Field(列)：Field(列)是ElasticScarch中最小的单位(一条数据某一列、一个字段)

我们从最底层往上讲

Gateway层：

最底这一层最主要是是做数据持久化的，其实就是数据层，可以看到可以支持各种的存储系统，本地的存储系统、HadoopHDFS等等各种各样的数据存储系统，用于存元数据。

Lucene层

ElasticScarch的底层就是对Lucene的一个封装，它由始至终都要用到Lucene，ElasticScarch在Lucene的基础之上做了一个分布式的框架，把多个Lucene的索引给管理起来，最后做一个非常大规模的搜索引擎。

倒数第三层 index、search、mapping：

index模块： 怎么创建某个索引，数据如何创建，如何存储 都由它来管理。

search模块： 数据的查询由它来完成。

mapping模块： 相单于如何创建一个表的结构、怎么创建这个mapping都由它管理

River模块： 这个模块现在没有了，我记得是数据同步还是什么鬼(反正不重要)

倒数第四层 Discovery、Scripting、3rdPlugins：

Discovery模块： 服务发现模块、当有节点要加入进来需要通过此模块，主要处理节点与节点之间的问题，目前实现有两种方式，分别是ZEN、EC2，用的最多的是ZEN。

Scripting模块： 脚本模块、可以自己写一段脚本代码 来进行元数据的二次处理 返回给前台页面。(性能低最好别用)

3rdPlugins：第三方插件，ElasticScarch支持很多的第三方插件。

Transport层：

Transport层主要用于数据的传输、想访问ElasticScarch，第一步就是要和它进行连接，那么连接的步骤和数据的传输，就在这层。一般我们都用http进行交互。

Memcached层：这个架构图是比较早期的，现在没有这一层了。以前这层好像是做缓存的(反正不重要)。

RESTful 层：这一层就很简单了，就不说了。

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