Elasticsearch之重要核心概念如下:
1、cluster
代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。
主节点的职责是负责管理集群状态，包括管理分片的状态和副本的状态，以及节点的发现和删除。
注意：主节点不负责对数据的增删改查请求进行处理，只负责维护集群的相关状态信息。
集群配置(修改conf/elasticsearch.yml文件)
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["host1", "host2:9300"]
集群状态查看
http://your ip:9200/_cluster/health?pretty
比如，我这里是
http://192.168.80.145:9200/_cluster/health?pretty
想学习，请移步
Elasticsearch-2.4.3的单节点安装（多种方式图文详解）
Elasticsearch-2.4.3的3节点安装（多种方式图文详解）
2、shards
代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，Elasticsearch Client发送搜索请求，某个索引库，一般默认是5个分片（shard）。这样的好处是可以把一个大的索引水平拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索，提高性能和吞吐量。
比如，http://master:9200/zhouls/user/1。则将索引zhouls，分成多个分片。
分片的数量只能在创建索引库时指定，索引库创建后不能更改。
只能在创建索引库的时候指定
curl -XPUT 'localhost:9200/zhouls/' -d'{"settings":{"number_of_shards":3}}'
默认是一个索引库有5个分片
index.number_of_shards: 5
每个分片中最多存储2,147,483,519条数据
Integer.MAX_VALUE-128【详细解释见备注】
为了，更好的观看es核心概念之shards索引片的效果，我在3台机器组建的es集群里演示，并且，关闭192.168.80.11和192.168.80.12，只留下192.168.80.10这台来测试。
然后，执行
[hadoop@HadoopMaster elasticsearch-2.4.3]$ jps
2610 Jps
2014 Elasticsearch
[hadoop@HadoopMaster elasticsearch-2.4.3]$ curl -XPUT 'http://192.168.80.10:9200/zhouls/emp/1' -d'{"name":"tom","age":"18"}'
{"_index":"zhouls","_type":"emp","_id":"1","_version":1,"_shards":{"total":2,"successful":1,"failed":0},"created":true}[hadoop@HadoopMaster elasticsearch-2.4.3]$
[hadoop@HadoopMaster elasticsearch-2.4.3]$
[hadoop@HadoopMaster elasticsearch-2.4.3]$ ll
total 56
drwxrwxr-x. 2 hadoop hadoop 4096 Feb 22 01:37 bin
drwxrwxr-x. 3 hadoop hadoop 4096 Feb 22 18:46 config
drwxrwxr-x. 3 hadoop hadoop 4096 Feb 22 06:05 data
drwxrwxr-x. 2 hadoop hadoop 4096 Feb 22 01:37 lib
-rw-rw-r--. 1 hadoop hadoop 11358 Aug 24 2016 LICENSE.txt
drwxrwxr-x. 2 hadoop hadoop 4096 Feb 23 16:51 logs
drwxrwxr-x. 5 hadoop hadoop 4096 Dec 8 00:41 modules
-rw-rw-r--. 1 hadoop hadoop 150 Aug 24 2016 NOTICE.txt
drwxrwxr-x. 4 hadoop hadoop 4096 Feb 22 05:34 plugins
-rw-rw-r--. 1 hadoop hadoop 8700 Aug 24 2016 README.textile
[hadoop@HadoopMaster elasticsearch-2.4.3]$ cd data/
[hadoop@HadoopMaster data]$ ll
total 4
drwxrwxr-x. 3 hadoop hadoop 4096 Feb 22 06:05 elasticsearch
[hadoop@HadoopMaster data]$ cd elasticsearch/
[hadoop@HadoopMaster elasticsearch]$ ll
total 4
drwxrwxr-x. 3 hadoop hadoop 4096 Feb 22 06:05 nodes
[hadoop@HadoopMaster elasticsearch]$ cd nodes/
[hadoop@HadoopMaster nodes]$ ll
total 4
drwxrwxr-x. 4 hadoop hadoop 4096 Feb 23 18:31 0
[hadoop@HadoopMaster nodes]$ cd 0
[hadoop@HadoopMaster 0]$ ll
total 8
drwxrwxr-x. 3 hadoop hadoop 4096 Feb 23 18:31 indices
-rw-rw-r--. 1 hadoop hadoop 0 Feb 22 06:05 node.lock
drwxrwxr-x. 2 hadoop hadoop 4096 Feb 23 16:49 _state
[hadoop@HadoopMaster 0]$ cd indices/
[hadoop@HadoopMaster indices]$ ll
total 4
drwxrwxr-x. 8 hadoop hadoop 4096 Feb 23 18:31 zhouls
[hadoop@HadoopMaster indices]$ cd zhouls/
[hadoop@HadoopMaster zhouls]$ ll
total 24
drwxrwxr-x. 5 hadoop hadoop 4096 Feb 23 18:31 0
drwxrwxr-x. 5 hadoop hadoop 4096 Feb 23 18:31 1
drwxrwxr-x. 5 hadoop hadoop 4096 Feb 23 18:31 2
drwxrwxr-x. 5 hadoop hadoop 4096 Feb 23 18:31 3
drwxrwxr-x. 5 hadoop hadoop 4096 Feb 23 18:31 4
drwxrwxr-x. 2 hadoop hadoop 4096 Feb 23 18:31 _state
[hadoop@HadoopMaster zhouls]$ pwd
/home/hadoop/app/elasticsearch-2.4.3/data/elasticsearch/nodes/0/indices/zhouls
[hadoop@HadoopMaster zhouls]$
蓝色，这个目录下，有0、1、2、3和4目录，这几个就是es的核心概念之shards索引片。
现在，我将在192.168.80.10起来的基础上，去对192.168.80.11和192.168.80.12启动，来注意看shards索引片，是如何变化的？
这就是变化！
即，192.168.80.10是1,3,4
192.168.80.11是0,2,3,4
192.168.80.12是0,1,2
es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引水平拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索，提高性能和吞吐量。
问：es的分片数，可以配置吗?
答：可以修改，在创建索引库的时候，修改分片数，默认是5。当创建完索引库之后，不能再修改分片数了。只能在创建索引库的时候进行修改！！！
比如， curl -XPUT 'http://192.168.80.10:9200/zhouls/' -d'{"settings":{"number_of_shards":3}}'
新建索引库zhouls时，对索引库的默认5个修改为3个。
更多，详细，见es的官网
3、replicas
代表索引副本，es可以给索引分片设置副本。
副本的作用：
一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。
二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。
【副本的数量可以随时修改】
可以在创建索引库的时候指定
curl -XPUT 'localhost:9200/zhouls/' -d'{"settings":{"number_of_replicas":2}}'
或 curl -XPUT 'master:9200/zhouls/' -d'{"settings":{"number_of_replicas":2}}'
默认是一个分片有1个副本。 数据量大了的话，分片多了也不太好。
index.number_of_replicas: 1
注意：主分片和副本不会存在一个节点中。
同样，做测试，为了，更好的观看es核心概念之replicas副本的效果，我在3台机器组建的es集群里演示，并且，关闭192.168.80.11和192.168.80.12，只留下192.168.80.10这台来测试。
可以看到，只开启192.168.80.10这台机器的话，则默认的5个分片都到192.168.80.10这台了。
注意：默认是一个分片有1个副本！
为什么，是黄色？ 按理说，现在这个集群里，是要有10个分片的，但是呢，现在，你只有5个分片。所以，是黄色警告。显示集群监控值：yellows ( 5 of 10)
单节点的话，这几个分片，压根就不会有副本。
那好，现在，再依次把192。168.80.11和192.168.80.12启动起来。
再刷新！
那么，怎么认识，哪个框是主分片，哪个框是副本呢?
答：颜色深的是主分片。
同理，192.168.80.11和192.168.80.12的情况也是一样：，如下
可以看出，注意：主分片和副本不会存在一个节点中！
分片，在磁盘里，本质就是一个目录。
4、recovery
代表数据恢复或叫数据重新分布，es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。
为了，更好的观看es核心概念之recovery数据重新分布的效果，我在3台机器组建的es集群里演示，并且，先开启192.168.80.10和192.168.80.11，然后，让192.168.80.12来启动！添加进来
现在，进行启动192.168.80.12
同样，也是，框线深的是主分片，浅的是副本。
再把，192.168.80.12kill掉
注意：如果索引很多，则数据恢复的工作非常慢！
问：恢复期间，访问数据会出现问题吗?
答：不会，因为，会有副本。只是说，访问有延迟！
问：具体多少个副本，或具体多少个分片，该怎么处理呢？在实际生产中。
答：具体牵扯到ES的优化！后续，请见我的博客， https://i.cnblogs.com/posts?categoryid=950999 。
5、 Gateway
代表es索引的持久化存储方式，es默认是先把索引存放到内存中，当内存满了时再持久化到硬盘。当这个es集群关闭再重新启动时就会从gateway中读取索引数据。es支持多种类型的gateway，有本地文件系统（默认），分布式文件系统，Hadoop的HDFS和Amazon的s3云存储服务。
比如，我下面写的这篇博客。
Elasticsearch之Hadoop插件的安装（图文详解）
6、discovery.zen（es的自动发现节点机制机制）
代表es的自动发现节点机制，es的一个基于p2p的系统，它先通过广播寻找存在的节点，再通过多播协议来进行节点之间的通信，同时也支持点对点的交互。
并没有如spark、hadoop一样，使用zookeeper。
点对点，即数据的传输并不需要通过服务器，直接通过网络中节点就可以了。
如果是同网段，则默认是使用多播机制。
如果是不同网段的节点如何组成es集群呢？如下
禁用自动发现机制
discovery.zen.ping.multicast.enabled: false
设置新节点被启动时能够发现的主节点列表
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.20.210" , "192.168.20.211" . "192.168.20.212" ]
更详细，见官网
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-discovery.html
7、Transport（内部节点或集群与客户端的交互方式）
代表es内部节点或集群与客户端的交互方式，默认内部是使用tcp协议进行交互，同时它支持http协议（json格式）、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议（通过插件方式集成）。
更详细，见官网
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/modules-transport.html
8、settings（修改索引库默认配置）
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/indices-create-index.html
Elasticsearch之settings和mappings
推荐