Elasticsearch 集群是一组具有相同cluster.name 属性的节点,当节点加入或离开集群时,集群会自动重组自身,以便在可用节点之间均匀分布数据。这确保了增加的容量和可靠性。
首先我们应该清楚多台主机构成了一个集群,每台主机称作一个节点(Node)。
如图就是一个三节点的集群:
在图中,每个 Node 都有三个分片,其中 P 开头的代表 Primary 分片,即主分片,R 开头的代表 Replica 分片,即副本分片。所以图中主分片 1、2,副本分片 0 储存在 1 号节点,副本分片 0、1、2 储存在 2 号节点,主分片 0 和副本分片 1、2 储存在 3 号节点,一共是 3 个主分片和 6 个副本分片。同时我们还注意到 1 号节点还有个 MASTER 的标识,这代表它是一个主节点,它相比其他的节点更加特殊,它有权限控制整个集群,比如资源的分配、节点的修改等等。
这里就引出了一个概念就是节点的类型,我们可以将节点分为这么四个类型:
以上就是节点几种类型,一个节点其实可以对应不同的类型,如一个节点可以同时成为主节点和数据节点和预处理节点,但如果一个节点既不是主节点也不是数据节点,那么它就是负载均衡节点。具体的类型可以通过具体的配置文件来设置。
针对一个索引,Elasticsearch 中其实有专门的衡量索引健康状况的标志,分为三个等级:
整体架构主要分为 4 个模块,分别提供不同的功能
Filebeat:轻量级数据收集引擎。基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来。换句话说:Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder,也会是 ELK Stack 在 Agent 的第一选择。
Kafka: 数据缓冲队列。作为消息队列解耦了处理过程,同时提高了可扩展性。具有峰值处理能力,使用消息队列能够使关键组件顶住突发的访问压力,而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。
Logstash :数据收集处理引擎。支持动态的从各种数据源搜集数据,并对数据进行过滤、分析、丰富、统一格式等操作,然后存储以供后续使用。
Elasticsearch :分布式搜索引擎。具有高可伸缩、高可靠、易管理等特点。可以用于全文检索、结构化检索和分析,并能将这三者结合起来。Elasticsearch 基于 Lucene 开发,现在使用最广的开源搜索引擎之一,Wikipedia 、StackOverflow、Github 等都基于它来构建自己的搜索引擎。
Kibana :可视化化平台。它能够搜索、展示存储在 Elasticsearch 中索引数据。使用它可以很方便的用图表、表格、地图展示和分析数据。
内容来源于网络,如有侵权,请联系作者删除!