ES的典型架构图及其核心组件

时间：2025-02-16 09:51:46

以下是Elasticsearch（ES）的典型架构图及其核心组件的说明：

Elasticsearch 架构图 

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|                    Elasticsearch Cluster          |
|                                                   |
|  +----------------+       +----------------+     |
|  |   Node 1       |       |   Node 2       |     |
|  | +------------+ |       | +------------+ |     |
|  | |   Master    | |       | |   Data      | |     |
|  | +------------+ |       | +------------+ |     |
|  | +------------+ |       | +------------+ |     |
|  | |   Data      | |       | |   Ingest    | |     |
|  | +------------+ |       | +------------+ |     |
|  +----------------+       +----------------+     |
|                                                   |
|  +----------------+       +----------------+     |
|  |   Node 3       |       |   Node 4       |     |
|  | +------------+ |       | +------------+ |     |
|  | |   Data      | |       | |   Coord.    | |     |
|  | +------------+ |       | +------------+ |     |
|  | +------------+ |       | +------------+ |     |
|  | |   Ingest    | |       | |   Data      | |     |
|  | +------------+ |       | +------------+ |     |
|  +----------------+       +----------------+     |
|                                                   |
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架构图说明

1. 集群（Cluster）
  • ES集群由多个节点（Node）组成，共同存储数据并提供搜索和分析服务。
  • 集群通过分布式架构实现高可用性和扩展性。
2. 节点（Node）

节点是集群的基本单元，分为以下几种类型：

  1. 主节点（Master Node）：
    • 负责集群管理，如索引创建、节点加入和分片分配。
    • 一个集群通常有多个候选主节点，但只有一个活跃主节点。
  2. 数据节点（Data Node）：
    • 存储索引数据并执行数据操作（如搜索、聚合）。
    • 数据节点是集群的核心，负责实际的数据存储和计算。
  3. 协调节点（Coordinating Node）：
    • 负责接收客户端请求，并将请求路由到相关节点。
    • 协调节点不存储数据，主要用于负载均衡和请求分发。
  4. Ingest节点：
    • 负责数据预处理（如数据转换、字段提取）。
    • 在数据写入索引之前，Ingest节点可以对数据进行加工。
3. 索引（Index）
  • 索引是ES中存储数据的基本单位，类似于关系数据库中的表。
  • 一个索引可以包含多个分片（Shard），分片是数据的物理存储单元。
4. 分片（Shard）
  • 分片是索引的子集，分为主分片（Primary Shard）和副本分片（Replica Shard）。
  • 主分片用于存储数据，副本分片用于提供高可用性和负载均衡。
  • 分片数量在索引创建时指定，后续不能修改。
5. 文档（Document）
  • 文档是ES中的基本数据单元，格式为JSON。
  • 每个文档存储在一个索引中，并通过唯一ID标识。
6. 分布式特性
  • 数据分布：索引数据分布在多个节点的分片上。
  • 高可用性：通过副本分片实现数据冗余，确保节点故障时数据不丢失。
  • 扩展性：可以通过增加节点来扩展集群的存储和计算能力。

数据流示例

  1. 客户端发送请求到协调节点。
  2. 协调节点将请求路由到相关数据节点。
  3. 数据节点执行搜索或写入操作，并将结果返回给协调节点。
  4. 协调节点将结果聚合后返回给客户端。

典型应用场景

  1. 日志分析：与Logstash和Kibana集成，构建ELK堆栈。
  2. 全文搜索：支持高效的全文搜索和模糊查询。
  3. 实时分析：用于监控和实时数据分析。
  4. 安全日志监控：结合告警功能，实现实时安全事件检测。

总结

Elasticsearch的架构图展示了其分布式、高可用和可扩展的特性。通过合理设计集群、节点和索引，可以满足多种应用场景的需求。

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