Elasticsearch 簡介
呂老師：但是 Lucene 還是一個庫，必須要懂一點搜索引擎原理的人才能用的好，所以後來又有人基於 Lucene 進行封裝，寫出了 Elasticsearch。
Elasticsearch 基本概念
呂老師：類型是用來定義數據結構的，你可以認為是 MySQL 中的一張表。文檔就是最終的數據了，你可以認為一個文檔就是一條記錄。
呂老師：比如一首詩，有詩題、作者、朝代、字數、詩內容等字段，那麼首先，我們可以建立一個名叫 Poems 的索引，然後創建一個名叫 Poem 的類型，類型是通過 Mapping 來定義每個字段的類型。
比如詩題、作者、朝代都是 Keyword 類型，詩內容是 Text 類型，而字數是 Integer 類型，***就是把數據組織成 Json 格式存放進去了。
呂老師：這個問題問得好，這涉及到分詞的問題，Keyword 類型是不會分詞的，直接根據字符串內容建立反向索引，Text 類型在存入 Elasticsearch 的時候，會先分詞，然後根據分詞後的內容建立反向索引。
呂老師：之前我們說過，Elasticsearch 把操作都封裝成了 HTTP 的 API，我們只要給 Elasticsearch 發送 HTTP 請求就行。
比如使用 curl -XPUT 'http://ip:port/poems'，就能建立一個名為 Poems 的索引，其他操作也是類似的。
Elasticsearch 分佈式原理
呂老師：沒錯，Elasticsearch 也是會對數據進行切分，同時每一個分片會保存多個副本，其原因和 HDFS 是一樣的，都是為了保證分佈式環境下的高可用。
呂老師：沒錯，在 Elasticsearch 中，節點是對等的，節點間會通過自己的一些規則選取集群的 Master，Master 會負責集群狀態信息的改變，並同步給其他節點。
呂老師：注意，只有建立索引和類型需要經過 Master，數據的寫入有一個簡單的 Routing 規則，可以 Route 到集群中的任意節點，所以數據寫入壓力是分散在整個集群的。
ELK 系統
呂老師：其實很多公司都用 Elasticsearch 搭建 ELK 系統，也就是日誌分析系統。其中 E 就是 Elasticsearch，L 是 Logstash，是一個日誌收集系統，K 是 Kibana，是一個數據可視化平臺。
呂老師：分析日誌的用處可大了，你想，假如一個分佈式系統有 1000 臺機器，系統出現故障時，我要看下日誌，還得一臺一臺登錄上去查看，是不是非常麻煩？
呂老師：但是如果日誌接入了 ELK 系統就不一樣。比如系統運行過程中，突然出現了異常，在日誌中就能及時反饋，日誌進入 ELK 系統中，我們直接在 Kibana 就能看到日誌情況。如果再接入一些實時計算模塊，還能做實時報警功能。
總結
小史學完了 Elasticsearch，在筆記本上寫下了如下記錄：
- 反向索引又叫倒排索引，是根據文章內容中的關鍵字建立索引。
- 搜索引擎原理就是建立反向索引。
- Elasticsearch 在 Lucene 的基礎上進行封裝，實現了分佈式搜索引擎。
- Elasticsearch 中的索引、類型和文檔的概念比較重要，類似於 MySQL 中的數據庫、表和行。
- Elasticsearch 也是 Master-slave 架構，也實現了數據的分片和備份。
- Elasticsearch 一個典型應用就是 ELK 日誌分析系統。
寫完，又高高興興背詩去了。
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