5个 Elasticsearch 核心组件

Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎,它提供了分布式、高可用、多租户的能力。Elasticsearch 的核心组件包括节点(Node)、集群(Cluster)、索引(Index)、分片(Shard)、副本(Replica)等。下面我将结合案例代码解释和说明这些核心组件。

节点(Node)

节点是 Elasticsearch 集群中的一个服务器,它负责存储数据和处理客户端请求。节点可以通过配置文件或启动参数设置角色,如主节点(Master)、数据节点(Data)、客户端节点(Client)等。

案例代码:

java 复制代码
// 创建一个节点设置
Settings settings = Settings.builder()
        .put("node.name", "node-1")
        .put("cluster.name", "my-cluster")
        .put("path.data", "/path/to/data")
        .put("path.logs", "/path/to/logs")
        .build();

// 创建一个节点
Node node = new Node(settings);

集群(Cluster)

集群是由一个或多个节点组成的,它们共同协作提供数据的存储和搜索服务。集群通过集群名称来区分,确保不同集群之间不会发生数据共享。

案例代码:

java 复制代码
// 创建一个集群客户端
TransportClient client = new PreBuiltTransportClient(Settings.EMPTY)
        .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("host1"), 9300))
        .addTransportAddress(new InetSocketTransportAddress(InetAddress.getByName("host2"), 9300));

// 关闭客户端
client.close();

索引(Index)

索引是具有相似特征的文档集合。索引可以包含一个或多个类型(Type),每种类型都有自己的字段映射。在 Elasticsearch 7.x 版本中,一个索引只能包含一个类型。

案例代码:

java 复制代码
// 创建一个索引
CreateIndexRequest request = new CreateIndexRequest("my-index");
client.admin().indices().create(request).actionGet();

分片(Shard)

分片是索引数据的子集,它可以将一个大的索引拆分成多个部分,分布在不同的节点上。分片可以是主分片(Primary Shard)或副本分片(Replica Shard)。

案例代码:

java 复制代码
// 创建一个索引,设置分片数量和副本数量
request = new CreateIndexRequest("my-index")
        .settings(Settings.builder()
                .put("number_of_shards", 3)
                .put("number_of_replicas", 2));
client.admin().indices().create(request).actionGet();

副本(Replica)

副本是分片的复制,可以提高数据的可用性和搜索性能。副本可以分布在不同的节点上,当主分片发生故障时,副本可以升级为主分片。

案例代码:

java 复制代码
// 更新索引副本数量
UpdateIndexRequest updateRequest = new UpdateIndexRequest("my-index")
        .settings(Settings.builder()
                .put("number_of_replicas", 1));
client.admin().indices().updateSettings(updateRequest).actionGet();

以上是 Elasticsearch 核心组件的简要介绍和案例代码解释。要深入了解这些组件的原理和实现,建议阅读 Elasticsearch 官方文档和源码。

相关推荐
happycao12323 分钟前
Flink 03 | 数据流基本操作
大数据·flink
Neituijunsir1 小时前
2024.09.22 校招 实习 内推 面经
大数据·人工智能·算法·面试·自动驾驶·汽车·求职招聘
Data 3173 小时前
Hive数仓操作(十一)
大数据·数据库·数据仓库·hive·hadoop
sp_fyf_20243 小时前
[大语言模型-论文精读] 更大且更可指导的语言模型变得不那么可靠
人工智能·深度学习·神经网络·搜索引擎·语言模型·自然语言处理
qtj-0014 小时前
普通人在刚开始做副业时要注意哪些细节?
大数据·微信·新媒体运营·创业创新
知识分享小能手4 小时前
mysql学习教程,从入门到精通,SQL 修改表(ALTER TABLE 语句)(29)
大数据·开发语言·数据库·sql·学习·mysql·数据分析
a6953188_5 小时前
如何评估一个副业项目的可行性?
大数据·微信·创业创新
州周5 小时前
Flink一点整理
大数据·flink
柚乐果果5 小时前
数据分析实战简例
java·大数据·python
Data 3175 小时前
Hive数仓操作(九)
大数据·数据仓库·hive·hadoop