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分布式搜索引擎elasticsearch的架构原理

分布式搜索引擎：把大量的索引数据拆散成多块，每台机器放一部分，然 后利用多台机器对分散之后的数据进行搜索，所有操作全部是分布在多台机器上进行，形成了 完整的分布式的架构。

Elasticsearch可以作为一个独立的单个搜索服务器。不过，为了能够处理大型数据集，实现容错和高可用性，Elasticsearch可以运行在许多互相合作的服务器上。这些服务器称为集群（cluster），形成集群的每个服务器称为节点（node）。

es搜索引擎原理：ES 集群架构 13 个节点，索引根据通道不同共 20+索引，根据日期，每日递增 20+，索引：10 分片，每日递增 1 亿+数据，每个通道每天索引大小控制。

相关问答

Q1: 突破性能瓶颈!ElasticSearch百亿级数据检索优化案例

1、使用自动生成的ID，在我们的案例中使用自定义的KEY，也就是与HBase的ROW KEY，是为了能根据rowkey删除和更新数据，性能下降不是很明显。

2、索引优化主要是在 Elasticsearch 插入层面优化，如果瓶颈不在这块，而是在产生数据部分，比如 DB 或者 Hadoop 上，那么优化方向就需要改变下。

3、为了更加方便的做清除数据，合并 segment，备份恢复等管理任务，Elasticsearch 在提供相关 API 的同时，另外准备了一个命令行工具，叫 curator 。curator 是 Python 程序，可以直接通过 pypi 库安装： 注意，是 elasticsearch-curator 不是 curator。

4、方便与 SpringBoot 的版本兼容。在 application.properties 全局配置文件中，配置 elasticsearch 自定义环境变量 至此，客户端配置完毕，项目启动的时候，会自动注入到 Spring 的 ioc 容器里面。

5、Elasticsearch SQL可以让用户能够使用SQL进行交互查询Elasticsearch中索引数据。该功能在Elasticsearch 3中作为alpha版本引入，目前在Elasticsearch 7和0中也能够生产使用。

6、操作的基础，Elasticsearch提供了Index APIs用于Elasticsearch生命周期的管理，包括索引的创建、查询、删除和设置，索引的冻结和解冻、拆分和收缩等，掌握索引的管理是Elasticsearch开发、运维的基础能力，也有助于后期对于Elasticsearch的优化。

Q2: 淘宝为什么使用HBase及如何优化的

1、数据查询模式已经确定，且不易改变，就是说hbase使用在某种种特定的情况下，且不能变动。告诉插入，大量读取。因为分布式系统对大量数据的存取更具优势。尽量少的有数据修改。

2、淘宝店铺优化方法如下：深刻认识你的店铺的淡季和旺季，学会看生意参谋中的数据，一定要从中得出一些自己的想法。淘宝经常会出活动，如果有合适的就可以参加，因为这样会为你的店铺带来可观的流量。

3、淘宝店铺的优化方案：标题优化标题优化是很重要的，做出适合的调整优化会让店铺更快速获得突破性的帮助。

4、Apache HBase 和Google Bigtable 有非常相似的地方，一个数据行拥有一个可选择的键和任意数量的列。表是疏松的存储的，因此用户可以给行定义各种不同的列，对于这样的功能在大项目中非常实用，可以简化设计和升级的成本。

5、优化原理：HBase分别提供了单条put以及批量put的API接口，使用批量put接口可以减少客户端到RegionServer之间的RPC连接数，提高写入性能。另外需要注意的是，批量put请求要么全部成功返回，要么抛出异常。

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