一、elasticsearch基础概念

主要的基础概念有: Index,Type,Document,Field,shard和replicas.

Index(索引): 是具有相似特性的文档集合。

Type(类型): 在一个索引中可以定义一个或多个类型。

Documenet(文档): 索引信息的基本单位。

Field(字段): ES里更小的信息单位。

shard(分片)： 数据存储的方式

replicas(副本)：副本 数据备份

单节点的ES需要在处理大量数据的时候需要消耗大量内存和CPU资源，数据量大到一定程度就会产生处理瓶颈，甚至会出现宕机。为了解决单节点ES的处理能力的瓶颈及单节点故障问题，我们考虑使用ES集群。

一、ES集群的优点：

优化数据处理能力：通过多台ES共同处理数据，提升处理能力，节省时间。

容错能力增强：解决了ES单点故障问题，让架构更稳定。

数据安全：分布式数据存储，数据更安全

一、项目背景

运维人员需要对系统和业务日志进行精准把控，便于分析系统和业务状态。日志分布在不同的服务器上，传统的使用传统的方法依次登录每台服务器查看日志，既繁琐又效率低下。所以我们需要集中化的日志管理工具将位于不同服务器上的日志收集到一起, 然后进行分析,展示。

前面我们学习过rsyslog,它就可以实现集中化的日志管理，可是rsyslog集中后的日志实现统计与检索又成了一个问题。使用wc, grep, awk等相关命令可以实现统计与检索，但如果要求更高的场景，这些命令也会力不从心。所以我们需要一套专业的日志收集分析展示系统。

一、Elasticsearch简介

Elasticsearch(简称ES)是一个开源的分布式搜索引擎,Elasticsearch还是一个分布式文档数据库。所以它提供了大量数据的存储功能,快速的搜索与分析功能。

提到搜索,大家肯定就想到了百度,谷歌,必应等。当然也有如下的搜索场景。

一、什么是高可用

通过前面课程的学习，我们知道LVS、Nginx可以实现很多种不同类型的分发，我们还知道，集群系统存在的作用就是为了解决单点故障的问题。