一、ElasticSearch概念
1、ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene(TM) 基础上的搜索引擎。
注意：elasticsearch设计的理念就是分布式搜索引擎，底层实现还是基于Lucene的，核心思想是在多态机器上启动多个es进程实例，组成一个es集群。（elasticsearch简称es）。
二、ElasticSearch的关键词
1、索引：是在Elasticsearch中存储数据的地方，可以理解为MySQL中的一个数据库。
注意：和数据库中的索引概念不一样，区分好。
2、类型：类型是定义数据结构的，类似MySQL中的一张表。
3、文档：是最终的数据，类似表中的一行数据。
例如：比如一首诗，有诗题、作者、朝代、字数、诗内容等字段，那么首先，我们可以建立一个名叫 Poems 的索引，然后创建一个名叫 Poem 的类型，类型是通过 Mapping 来定义每个字段的类型。文档以json格式存储数据。
4、倒排索引又叫反向索引：将文章内容的关键字作为索引，对应文章内容的对应段落。但是，这样会导致索引爆炸性增长，可以对其进行压缩简化。
（1）压缩具体操作如下：通过对文章内容进行分词，建立内容关键词索引（即把分词之后的文章内容作为Key，文章的标题作为Value），这样就可以通过文章内容找到对应文章。
例如：
5、像百度、谷歌等这些搜索引擎的原理的核心就是建立反向索引。只不过流程稍微复杂点，包括网页爬取、停顿词过滤等。主要包括：爬取内容、进行分词和建立反向索引。
（1）停顿词过滤就是指没有意义的词不建立反向索引。例如：的，而等词。
实例：
三、Elasticsearch分布式原理
1、Elasticsearch 也是会对数据进行切分，同时每一个分片会保存多个副本，其原因和 HDFS 是一样的，都是为了保证分布式环境下的高可用。
注意：只有建立索引和类型需要经过 Master，数据的写入有一个简单的 Routing 规则，可以 Route 到集群中的任意节点，所以数据写入压力是分散在整个集群的。
2、HDFS：Hadoop Distributed File System的简称，即 hadoop分布式文件系统，其最主要的作用是作为 Hadoop 生态中各系统的存储服务。HDFS 架构原理HDFS采用master/slave架构（即主从设备模式，又称为主仆设备模式）。一个HDFS集群包含一个单独的NameNode和多个DataNode。Namenode管理文件系统的元数据，而Datanode存储了实际的数据。
四、Elasticsearch的应用
1、很多公司都用 Elasticsearch 搭建 ELK 系统，也就是日志分析系统。其中 E 就是 Elasticsearch，L 是 Logstash，是一个日志收集系统，K 是 Kibana，是一个数据可视化平台。
2、日志接入了 ELK 系统就不一样。比如系统运行过程中，突然出现了异常，在日志中就能及时反馈，日志进入 ELK 系统中，我们直接在 Kibana 就能看到日志情况。如果再接入一些实时计算模块，还能做实时报警功能。
五、HDFS（Hadoop分布式文件系统）
1、HDFS 架构原理HDFS采用master/slave架构（即主从设备模式，又称为主仆设备模式）。一个HDFS集群包含一个单独的NameNode和多个DataNode。Namenode管理文件系统的元数据，而Datanode存储了实际的数据。
2、一个HDFS集群包含一个单独的Master节点和多个Slave节点服务器，这里的一个单独的Master节点的含义是HDFS系统中只存在一个逻辑上的Master组件。一个逻辑的Master节点可以包括两台物理主机，即两台Master服务器、多台Slave服务器。一台Master服务器组成单NameNode集群，两台Master服务器组成双NameNode集群，并且同时被多个客户端访问。
3、NameNode作为master服务，它负责管理文件系统的命名空间和客户端对文件的访问。NameNode会保存文件系统的具体信息，包括文件信息、文件被分割成具体block块的信息、以及每一个block块归属的DataNode的信息。
注意：Namenode是一个中心服务器，负责管理文件系统的名字空间(namespace)以及客户端对文件的访问。
注意：NameNode负责管理block块的复制，它周期性地接收集群中所有DataNode的心跳数据包和Blockreport。心跳包表示DataNode正常工作，Blockreport描述了该DataNode上所有的block组成的列表。
4、DataNode负责管理节点上它们拥有的存储，它将存储划分为多个block块，管理block块信息，同时周期性的将其所有的block块信息发送给NameNode。
注意：DataNode作为slave服务，在集群中可以存在多个。通常每一个DataNode都对应于一个物理节点。
六、HDFS架构图
1、文件写入时：Client向NameNode发起文件写入的请求。NameNode根据文件大小和文件块配置情况，返回给Client它所管理部分DataNode的信息。Client将文件划分为多个block块，并根据DataNode的地址信息，按顺序写入到每一个DataNode块中。
2、当文件读取：Client向NameNode发起文件读取的请求。NameNode返回文件存储的block块信息、及其block块所在DataNode的信息。Client读取文件信息。HDFS 数据备份HDFS被设计成一个可以在大集群中、跨机器、可靠的存储海量数据的框架。它将所有文件存储成block块组成的序列，除了最后一个block块，所有的block块大小都是一样的。文件的所有block块都会因为容错而被复制。每个文件的block块大小和容错复制份数都是可配置的。容错复制份数可以在文件创建时配置，后期也可以修改。HDFS中的文件默认规则是write one（一次写、多次读）的，并且严格要求在任何时候只有一个writer。
3、备份数据的存放：备份数据的存放是HDFS可靠性和性能的关键。HDFS采用一种称为rack-aware（机架感知）的策略来决定备份数据的存放。通过一个称为Rack Awareness的过程，NameNode决定每个DataNode所属rack id。缺省情况下，一个block块会有三个备份：
（1）一个在NameNode指定的DataNode上；
（2）一个在指定DataNode非同一rack的DataNode上；
（3）一个在指定DataNode同一rack的DataNode上。
注意：这种策略综合考虑了同一rack失效、以及不同rack之间数据复制性能问题。
4、副本的选择：为了降低整体的带宽消耗和读取延时，HDFS会尽量读取最近的副本。如果在同一个rack上有一个副本，那么就读该副本。如果一个HDFS集群跨越多个数据中心，那么将首先尝试读本地数据中心的副本。安全模式：系统启动后先进入安全模式，此时系统中的内容不允许修改和删除，直到安全模式结束。安全模式主要是为了启动检查各个DataNode上数据块的安全性。
七、OSS：阿里的对象存储系统
1、OSS 是一个分布式的对象存储服务，提供的是一个 Key-Value 对形式的对象存储服务。用户可以根据 Object 的名称（Key）唯一的获取该Object的内容。虽然用户可以使用类似 test1/test.jpg 的名字，但是这并不表示用户的 Object 是保存在test1 目录下面的。对于 OSS 来说，test1/test.jpg 仅仅只是一个字符串，和a.jpg 这种并没有本质的区别。因此不同名称的 Object 之间的访问消耗的资源是类似的。
八、存储组件的适应场景
1、当前各类数据存储组件的设计是为满足不同场景下数据存储的需求，提供不同的数据模型抽象，以及面向在线和离线的不同的优化偏向。
