ElasticSearch 介绍
Elasticsearch（ES）是一个基于Lucene构建的开源、分布式、RESTful接口的全文搜索引擎。Elasticsearch还是一个分布式文档数据库，其中每个字段均可被索引，而且每个字段的数据均可被搜索，ES能够横向扩展至数以百计的服务器存储以及处理PB级的数据。可以在极短的时间内存储、搜索和分析大量的数据。通常作为具有复杂搜索场景情况下的核心发动机。
Lucene与Elasticsearch关系
1）Lucene只是一个库。想要使用它，你必须使用Java来作为开发语言并将其直接集成到你的应用中，更糟糕的是，Lucene非常复杂，你需要深入了解检索的相关知识来理解它是如何工作的。
2）Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
ElasticSearch就是为高可用和可扩展而生的。可以通过购置性能更强的服务器或者升级硬件来完成系统扩展，称为垂直或向上扩展（Vertical Scale/Scaling Up）。另一方面，增加更多的服务器来完成系统扩展，称为水平扩展或者向外扩展（Horizontal Scale/Scaling Out）。尽管ES能够利用更强劲的硬件，垂直扩展毕竟还是有它的极限。真正的可扩展性来自于水平扩展，通过向集群中添加更多的节点来分担负载，增加可靠性。ES天生就是分布式的：它知道如何管理多个节点来完成扩展和实现高可用性。这也意味你的应用不需要做任何的改动。
Elasticsearch可以做什么
当你经营一家网上商店，你可以让你的客户搜索你卖的商品。在这种情况下，你可以使用ElasticSearch来存储你的整个产品目录和库存信息，为客户提供精准搜索，可以为客户推荐相关商品。
当你想收集日志或者交易数据的时候，需要分析和挖掘这些数据，寻找趋势，进行统计，总结，或发现异常。在这种情况下，你可以使用Logstash或者其他工具来进行收集数据，当这引起数据存储到ElasticsSearch中。你可以搜索和汇总这些数据，找到任何你感兴趣的信息。
对于程序员来说，比较有名的案例是GitHub，GitHub的搜索是基于ElasticSearch构建的，在github.com/search页面，你可以搜索项目、用户、issue、pull request，还有代码。共有40~50个索引库，分别用于索引网站需要跟踪的各种数据。虽然只索引项目的主分支（master），但这个数据量依然巨大，包括20亿个索引文档，30TB的索引文件。
ELK是什么
ELK=elasticsearch+Logstash+kibana
elasticsearch：后台分布式存储以及全文检索
logstash: 日志加工、“搬运工”
kibana：数据可视化展示。
ELK架构为数据分布式存储、可视化查询和日志解析创建了一个功能强大的管理链。 三者相互配合，取长补短，共同完成分布式大数据处理工作。
Elasticsearch 核心概念
Elasticsearch是一个几乎实时的搜索平台。意思是，从索引一个文档到这个文档可被搜索只需要一点点的延迟，这个时间一般为毫秒级
Cluster 集群
ES可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了处理大型数据集，实现容错和高可用性，ES可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器的集合称为集群。
Node 节点
形成集群的每个服务器称为节点。
Shard 分片
当有大量的文档时，由于内存的限制、磁盘处理能力不足、无法足够快的响应客户端的请求等，一个节点可能不够。这种情况下，数据可以分为较小的分片。每个分片放到不同的服务器上。
当你查询的索引分布在多个分片上时，ES会把查询发送给每个相关的分片，并将结果组合在一起，而应用程序并不知道分片的存在。即：这个过程对用户来说是透明的。
Replia 副本
为提高查询吞吐量或实现高可用性，可以使用分片副本。
副本是一个分片的精确复制，每个分片可以有零个或多个副本。ES中可以有许多相同的分片，其中之一被选择更改索引操作，这种特殊的分片称为主分片。
当主分片丢失时，如：该分片所在的数据不可用时，集群将副本提升为新的主分片。
全文检索
全文检索就是对一篇文章进行索引，可以根据关键字搜索，类似于mysql里的like语句。
全文索引就是把内容根据词的意义进行分词，然后分别创建索引，例如”今日是周日我们出去玩” 可能会被分词成：“今天“，”周日“，“我们“，”出去玩“ 等token，这样当你搜索“周日” 或者 “出去玩” 都会把这句搜出来。
ES 和数据库关系对比
1）关系型数据库中的数据库（DataBase），等价于ES中的索引（Index）
2）一个数据库下面有N张表（Table），等价于1个索引Index下面有N多类型（Type），
3）一个数据库表（Table）下的数据由多行（ROW）多列（column，属性）组成，等价于1个Type由多个文档（Document）和多Field组成。
4）在一个关系型数据库里面，schema定义了表、每个表的字段，还有表和字段之间的关系。 与之对应的，在ES中：Mapping定义索引下的Type的字段处理规则，即索引如何建立、索引类型、是否保存原始索引JSON文档、是否压缩原始JSON文档、是否需要分词处理、如何进行分词处理等。
5）在数据库中的增insert、删delete、改update、查search操作等价于ES中的增PUT/POST、删Delete、改_update、查GET.1.7
ES 物理设计
一个集群包含至少一个节点，而一个节点就是一个elasticsearch进程。
节点内可以有多个索引。
默认的，如果你创建一个索引，那么这个索引将会有5个分片（primary shard，又称主分片）构成，而每个分片又有一个副本（replica shard，又称复制分片），这样，就有了10个分片。
那么这个索引是如何存储在集群中的呢？
图中有3个节点的集群，可以看到主分片和对应的复制分片都不会在同一个节点内，这样有利于某个节点挂掉了，数据也不至于丢失。
实际上，一个分片是一个Lucene索引，一个包含倒排索引的文件目录，倒排索引的结构使得elasticsearch在不扫描全部文档的情况下，就能告诉你哪些文档包含特定的关键字
ES 的优势
分布式：横向扩展非常灵活
全文检索：基于lucene的强大的全文检索能力；
近实时搜索和分析：数据进入ES，可达到近实时搜索，还可进行聚合分析
高可用：容错机制，自动发现新的或失败的节点，重组和重新平衡数据
模式自由：ES的动态mapping机制可以自动检测数据的结构和类型，创建索引并使数据可搜索。
RESTful API：JSON + HTTP
国内外优秀案例
1） 2013年初，GitHub抛弃了Solr，采取ElasticSearch 来做PB级的搜索。 “GitHub使用ElasticSearch搜索20TB的数据，包括13亿文件和1300亿行代码”。
2）维基百科：启动以elasticsearch为基础的核心搜索架构。
3）SoundCloud：“SoundCloud使用ElasticSearch为1.8亿用户提供即时而精准的音乐搜索服务”。
4）百度：百度目前广泛使用ElasticSearch作为文本数据分析，采集百度所有服务器上的各类指标数据及用户自定义数据，通过对各种数据进行多维分析展示，辅助定位分析实例异常或业务层面异常。目前覆盖百度内部20多个业务线（包括casio、云分析、网盟、预测、文库、直达号、钱包、风控等），单集群最大100台机器，200个ES节点，每天导入30TB+数据。
5）新浪ES 如何分析处理32亿条实时日志
6）阿里ES 构建挖财自己的日志采集和分析体系
7）有赞ES 业务日志处理
Elasticsearch索引到底能处理多大数据
单一索引的极限取决于存储索引的硬件、索引的设计、如何处理数据以及你为索引备份了多少副本。
通常来说，一个Lucene索引（也就是一个elasticsearch分片，一个es索引默认5个分片）不能处理多于21亿篇文档，或者多于2740亿的唯一词条。但达到这个极限之前，我们可能就没有足够的磁盘空间了！
当然，一个分片如何很大的话，读写性能将会变得非常差