简介
Elasticsearch是一个分布式的、可伸缩的、实时搜索和分析引擎，简称ES。Elasticsearch、Logstash、Kibana构成ELK stack，从数据采集到数据分析处理以及最后的数据可视化，为很多数据场景提供了稳定的解决方案。
图1：es是什么？
现今有很多公司采用elasticseach，并且ES在很多方便的表现优于solar。
- Github：“GitHub使用ElasticSearch搜索20TB的数据，包括13亿文件和1300亿行代码”。
- 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”。
- 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。
- sina:新浪的广告业务日志，标签数据，以及集群metrics数据存储在es中，提供检索及分析服务
| 面向搜索（for full text search） | 面向分析 （for analytics） |
| Wikipedia | Goldman Sachs |
| Github | Ubnt |
| Quora | Foursquare (LBS) |
| Baidu | Netflix |
| Sina | Baidu |
概念
Cluster和Node
ES可以以单点或者集群方式运行，以一个整体对外提供search服务的所有节点组成cluster，组成这个cluster的各个节点叫做node。
Index
这是ES存储数据的地方，类似于关系数据库的database。
Shards
索引分片，这是ES提供分布式搜索的基础，其含义为将一个完整的index分成若干部分存储在相同或不同的节点上，这些组成index的部分就叫做shard。
Replicas
索引副本，ES可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当个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。
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。
Gateway
ES索引快照的存储方式，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本地硬盘。gateway对索引快照进行存储，当这个ES集群关闭再重新启动时就会从gateway中读取索引备份数据。
Discovery.zen
代表ES的自动发现节点机制，ES是一个基于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。
Transport
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）