最近在给公司其他部门的同事输出关于 ElasticSearch (下面都简称ES) 的培训，内容从入门到（精通/放弃），反响还不错，有望在年底再冲一波绩效，哈哈。所以，独乐乐不如众乐乐，我整理了下大纲，脱敏了一些内容，发出来给大家一起学习一下，先从最基础的开始，后面会一步步深入，欢迎持续关注。
言归正传，要说ES那不得不先提一下 Apache Lucene，Lucene 是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库。而ES是用 Java 编写的，它的内部使用 Lucene 做索引与搜索，但是它的目的是使全文检索变得简单， 通过隐藏 Lucene 的复杂性，取而代之的提供一套简单一致的 RESTful API。
- 一个分布式的实时文档存储，每个字段 可以被索引与搜索
- 一个分布式实时分析搜索引擎
- 能胜任上百个服务节点的扩展，并支持 PB 级别的结构化或者非结构化数据
发展历程先来看看官网提到的一个有意思的小故事
许多年前，一个刚结婚的名叫 Shay Banon 的失业开发者，跟着他的妻子去了伦敦，他的妻子在那里学习厨师。 在寻找一个赚钱的工作的时候，为了给他的妻子做一个食谱搜索引擎，他开始使用 Lucene 的一个早期版本。
直接使用 Lucene 是很难的，因此 Shay 开始做一个抽象层，Java 开发者使用它可以很简单的给他们的程序添加搜索功能。 他发布了他的第一个开源项目 Compass。
后来 Shay 获得了一份工作，主要是高性能，分布式环境下的内存数据网格。这个对于高性能，实时，分布式搜索引擎的需求尤为突出， 他决定重写 Compass，把它变为一个独立的服务并取名 Elasticsearch。 第一个公开版本在2010年2月发布，从此以后，Elasticsearch 已经成为了 Github 上最活跃的项目之一，他拥有超过300名 contributors。 一家公司已经开始围绕 Elasticsearch 提供商业服务，并开发新的特性，但是，Elasticsearch 将永远开源并对所有人可用。 据说，Shay 的妻子还在等着她的食谱搜索引擎…
Elasticsearch 后来作为一家公司（Elastic公司）进行运作，定位为数据搜索和分析平台。在2014年6月获得7000万美元融资，累积融资过亿美元。ES现在可以与Java、Ruby、Python、PHP、Perl、.NET等多种客户端集成。也可与Hadoop、Spark等大数据分析平台进行集成，功能十分强大。基于Elasticsearch衍生出了一系列开源软件，统称为 Elatic Stack。包括了大家熟悉的ELK（ElasticSearch/Logstash/Kibana）等。
ES的特性和场景1. 特性分布式：横向扩展非常灵活全文检索：基于lucene的强大的全文检索能力；近实时搜索和分析：数据进入ES，可达到近实时搜索，还可进行聚合分析高可用：容错机制，自动发现新的或失败的节点，重组和重新平衡数据模式*：ES的动态mapping机制可以自动检测数据的结构和类型，创建索引并使数据可搜索。RESTful API：JSON + HTTP2. 场景
- 站内搜索
- NoSQL数据库
- 日志分析
- 数据分析
相关概念对比 RDBMS
ES的核心概念
1. 节点（Node）一个运行中的 Elasticsearch 实例称为一个节点，而集群是由一个或者多个拥有相同cluster.name配置的节点组成， 它们共同承担数据和负载的压力。ES集群中的节点有三种不同的类型,一个节点可以充当一个或多个角色，默认三个角色都有：
- 主节点：负责管理集群范围内的所有变更，例如增加、删除索引，或者增加、删除节点等。主节点并不需要涉及到文档级别的变更和搜索等操作。node.master: true
- 数据节点：存储数据和其对应的倒排索引。默认每一个节点都是数据节点（包括主节点），可以通过 node.data属性进行设置。node.data: true
- 协调节点：协调节点，只作为接收请求、转发请求到其他节点、汇总各个节点返回数据等功能的节点，均衡每个节点的负载。node.master: false; node.data: false
2. 分片（Shard）一个索引中的数据保存在多个分片中，相当于水平分表。一个分片便是一个Lucene 的实例，它本身就是一个完整的搜索引擎。我们的文档被存储和索引到分片内，但是应用程序是直接与索引而不是与分片进行交互。
ES实际上就是利用分片来实现分布式。分片是数据的容器，文档保存在分片内，分片又被分配到集群内的各个节点里。当你的集群规模扩大或者缩小时， ES会自动的在各节点中迁移分片，使得数据仍然均匀分布在集群里。
集群规模扩大或者缩小时， ES会自动的在各节点中迁移分片，使得数据仍然均匀分布在集群里。