序言
ES数据架构的主要概念（与关系数据库Mysql对比）
集群(cluster)
集群，一个ES集群由一个或多个节点（Node）组成，每个集群都有一个cluster name作为标识。一下是我们的4节点集群。
节点(node)
节点，一个ES实例就是一个node，一个机器可以有多个实例，所以并不能说一台机器就是一个node，大多数情况下每个node运行在一个独立的环境或虚拟机上。
索引(index)
索引，即一系列documents的集合。
类型(type)
分片(shard)
一个拥有两个主分片一份副本的索引可以在四个节点中横向扩展。
分片是什么？
简单来讲就是咱们在ES中所有数据的文件块，也是数据的最小单元块，整个ES集群的核心就是对所有分片的分布、索引、负载、路由等达到惊人的速度。
实列场景：
假设 IndexA 有2个分片，我们向 IndexA 中插入10条数据 (10个文档)，那么这10条数据会尽可能平均的分为5条存储在第一个分片，剩下的5条会存储在另一个分片中。
和主流关系型数据库的表分区的概念有点类似，如果你比较熟悉关系型数据库的话。
创建 IndexName 索引时候，在 Mapping 中可以如下设置分片 (curl)
PUT indexName
{
"settings": {
"number_of_shards": 5
}
}
Elastic 官方文档建议：一个 Node 最好不要多于三个 shards。注意 索引建立后，分片个数是不可以更改的。
在进行历史数据入库的时候，建议先在settings中将备份设为0，refresh关闭来提升索引效率，数据入库完毕可恢复需要值。
"settings": {
"number_of_shards": 5,
"number_of_replicas": 0,
"refresh_interval": -1
}
分片好处
1.分片，ES是分布式搜索引擎，每个索引有一个或多个分片，索引的数据被分配到各个分片上，相当于一桶水用了N个杯子装
2.分片有助于横向扩展，N个分片会被尽可能平均地（rebalance）分配在不同的节点上（例如你有2个节点，4个主分片(不考虑备份)，那么每个节点会分到2个分片，后来你增加了2个节点，那么你这4个节点上都会有1个分片，这个过程叫relocation，ES感知后自动完成)
3.分片是独立的，对于一个Search Request的行为，每个分片都会执行这个Request.
4.每个分片都是一个Lucene Index，所以一个分片只能存放 Integer.MAX_VALUE - 128 = 2,147,483,519 个docs。
分片个数
建议：（仅参考）
1、每一个分片数据文件小于30GB
2、每一个索引中的一个分片对应一个节点
3、节点数大于等于分片数
副本(replica)
1.复制，可以理解为备份分片，相应地有primary shard（主分片）
2.主分片和备分片不会出现在同一个节点上（防止单点故障），默认情况下一个索引创建5个分片一个备份（即5primary+5replica=10个分片）
3.如果你只有一个节点，那么5个replica都无法分配（unassigned），此时cluster status会变成Yellow。
通过调整副本数来均衡节点负载
事实上节点 3 持有两个副本分片，然而没有主分片并不重要。副本分片与主分片做着相同的工作；它们只是扮演着略微不同的角色。没有必要确保主分片均匀地分布在所有节点中。
从这个图我发现两个Node节点 ，5个shard分片，1个replica备份，没毛病啊，每个节点就是有完整的信息：
ok，这里是3个node，3个shard，1份replica，发现了吗，这边的话每个节点并没有完整的数据，但是任意两个节点有完整的数据即使一台机器宕机，剩下两个节点依然可以提供完整的数据，依然满足高可用。
结论
发现规律了吗？其实很简单 如果每个机器上要有完整的数据 ，需要满足 分片数*节点数的总分片数量，当然，这里的总分片数量包含了 主分片和副本分片。因此，我们得出一个公式：副本数replica =（shardNum*nodeNum-shardNum）/shardNum。当replica大于此值时，满足要求。
资料
https://www.elastic.co/guide/cn/elasticsearch/guide/current/_analytics.html
https://www.cnblogs.com/52fhy/p/9826356.html
https://blog.****.net/yzhujue/article/details/53128813?utm_source=blogxgwz0
http://www.lanrenkaifa.com/post/57
IK分词
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases
ELK下载地址
https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases
https://www.yiibai.com/elasticsearch/elasticsearch-getting-start.html