扣丁學堂大數據培訓分享大數據ElasticScarch的學習總結

現在學習大數據的小夥伴有不少，本篇文章扣丁學堂大數據培訓小編給讀者們分享一下大數據ElasticScarch的學習總結，對大數據開發技術感興趣的小夥伴就隨小編來了解一下吧。

從字義上理解就是彈性搜索的意思，其實他就是一個搜索引擎，基於Lucene開發的分佈式搜索引擎，和基於RESTful Web接口，搜索接近實時、快速、穩定。

目前這款搜索引擎很是的健壯和流行。本文章總結的都是一些學習過的知識。另外有操做的文檔，建議最好是先本身動手搭建好以後再看本文章。(每一個人學習的方式都不同，我的不太喜歡太理論的東西，我喜歡先動手操做一遍再理論 這樣的學習方式對我來講比較高效率。)

特色介紹：

分佈式： 任何的單點出現故障，都不會影響集羣的總體運做。

支持RESTful接口：對外提供RESTful接口服務，下降服務的侷限性、可跨平臺。

實時索引： 實時索引實際上是近實時，它最快的速度能夠到達寫入數據後1秒後立馬可見。

ElasticScarch名詞的解釋:

每門技術都有本身的專業名詞，下面總結一下該技術的名詞解釋，在用ElasticScarch的過程當中可能會常常聽到一些專業名詞，下面爲你們解釋而且理解這些詞彙的概念。

名詞解釋：

Cluster(集羣)： ElasticScarch是一個分佈式的搜索引擎，它由多臺機器的Node(節點)組成在一塊兒，每臺機器都有ClusterName,當他們發現本身的ClusterName相同時，就會組織成一個Cluster(集羣)，他們會共同分享數據、又具備負載均衡的特性。

Node(節點)：至關於一個單節點的ElasticScarch，單機的一個服務，在Cluster(集羣) 中的其中一臺主機。

Shards(分片)：一個Index(索引)是由N個、多個Shards(分片)組成的，把Index(索引)的數據都分在不一樣的分片上，再把分片放在不一樣的物理機器上。由多臺機器承載這些大量的數據。

Replicas(副本)：他會從Shards(分片)中複製多份的分片，當裝有Shards(分片)的機器宕機後，會自動成爲主分片，一個安全的備份。

索引名詞解釋：

Index(索引)： 一個Index(索引)有一個分片的概念，一個Index(索引)包含了N個分片，由於ElasticScarch是基於Lucene封的，一個分片又能夠理解成是一個Lucene的索引。(先把它理解成一個大的關係型數據庫)

Type(類型)：在一個Index(索引)中你能夠有一種或者多種數據類型。(理解成在一個關係型數據庫中有一張或者多張表)

Document(文檔)：一個文檔是一個可被Index(索引)的基礎信息單元。(理解成數據庫表裏面的一條數據)

Field(列)：Field(列)是ElasticScarch中最小的單位(一條數據某一列、一個字段)

咱們從最底層往上講

Gateway層：

最底這一層最主要是是作數據持久化的，其實就是數據層，能夠看到能夠支持各類的存儲系統，本地的存儲系統、HadoopHDFS等等各類各樣的數據存儲系統，用於存元數據。

Lucene層

ElasticScarch的底層就是對Lucene的一個封裝，它由始至終都要用到Lucene，ElasticScarch在Lucene的基礎之上作了一個分佈式的框架，把多個Lucene的索引給管理起來，最後作一個很是大規模的搜索引擎。

倒數第三層 index、search、mapping：

index模塊： 怎麼建立某個索引，數據如何建立，如何存儲 都由它來管理。

search模塊： 數據的查詢由它來完成。

mapping模塊： 相單于如何建立一個表的結構、怎麼建立這個mapping都由它管理

River模塊： 這個模塊如今沒有了，我記得是數據同步仍是什麼鬼(反正不重要)

倒數第四層 Discovery、Scripting、3rdPlugins：

Discovery模塊： 服務發現模塊、當有節點要加入進來須要經過此模塊，主要處理節點與節點之間的問題，目前實現有兩種方式，分別是ZEN、EC2，用的最多的是ZEN。

Scripting模塊： 腳本模塊、能夠本身寫一段腳本代碼 來進行元數據的二次處理 返回給前臺頁面。(性能低最好別用)

3rdPlugins：第三方插件，ElasticScarch支持不少的第三方插件。

Transport層：

Transport層主要用於數據的傳輸、想訪問ElasticScarch，第一步就是要和它進行鏈接，那麼鏈接的步驟和數據的傳輸，就在這層。通常咱們都用http進行交互。

Memcached層：這個架構圖是比較早期的，如今沒有這一層了。之前這層好像是作緩存的(反正不重要)。

RESTful 層：這一層就很簡單了，就不說了。

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