大数据数据存储的搜索引擎Elasticsearch的基础概念的副本

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
云原生大数据计算服务 MaxCompute,5000CU*H 100GB 3个月
云原生大数据计算服务MaxCompute,500CU*H 100GB 3个月
简介: 随着大数据存储技术的不断升级和企业对数据可靠性的要求越来越高,搜索引擎Elasticsearch的副本机制也变得愈发重要。作为一名阿里云开发者社区的博主,本文将会从大数据存储的角度,深入探讨Elasticsearch的副本机制。


首先,我们需要了解什么是Elasticsearch。它是一个基于Lucene库的分布式、开源、RESTful的全文搜索引擎。Elasticsearch能够快速地存储、搜索和分析大量数据,而且支持多种数据类型。同时,Elasticsearch还具备了高可扩展性和高可用性的特点,可以适应各种复杂的应用场景。

在Elasticsearch中,每个索引都被划分为若干个分片(shard)。每个分片都是一个独立的、可被托管的Lucene索引。为了保证数据的可靠性和可用性,Elasticsearch引入了副本机制。即,每个分片都可以被配置多个副本,这些副本被称为副本分片(replica shard)。

那么,为什么要配置副本分片呢?这是因为通过配置多个副本分片,可以提高数据的可靠性和可用性。当主分片(primary shard)因为某种原因失效时,副本分片可以自动接管,保障数据的正常使用。同时,副本分片也可以提高搜索速度和吞吐量。

在Elasticsearch中,每个主分片都可以配置多个副本分片。默认情况下,每个索引会有一个主分片和一个副本分片。如果集群规模很大,可以通过增加副本分片的数量来提高数据的可靠性和可用性。但是,需要注意的是,副本分片也需要独立的存储空间和计算资源,因此在配置副本分片时需要综合考虑资源消耗和性能影响。

总之,Elasticsearch的副本机制是它能够处理海量数据的重要组成部分。通过合理配置副本分片,我们可以提高数据的可靠性和可用性,从而让Elasticsearch更好地为我们的业务服务。

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ElasticSearch 入门精讲
ElasticSearch是一个开源的、基于Lucene的、分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。根据DB-Engines的排名显示,Elasticsearch是最受欢迎的企业搜索引擎,其次是Apache Solr(也是基于Lucene)。 ElasticSearch的实现原理主要分为以下几个步骤: 用户将数据提交到Elastic Search 数据库中 通过分词控制器去将对应的语句分词,将其权重和分词结果一并存入数据 当用户搜索数据时候,再根据权重将结果排名、打分 将返回结果呈现给用户 Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索,具有接近实时的搜索,并支持多租户。
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