哪些网站是用jsp做的,徐州城乡建设局网站,广州新闻最新消息10条,asp 做购物网站🔥 本文将详细介绍Elasticsearch的前世今生，以及为什么它在当今的技术栈中如此重要。本文是ES起飞之路系列的基础篇第一章，适合想要了解ES的读者。 文章目录 一、什么是Elasticsearch？1. ES的定义2. ES的核心特性2.1 分布式存储2.2 实时搜索2.3 高可用性2.4 RESTful API3.… 🔥 本文将详细介绍Elasticsearch的前世今生，以及为什么它在当今的技术栈中如此重要。本文是ES起飞之路系列的基础篇第一章，适合想要了解ES的读者。 文章目录 一、什么是Elasticsearch？1. ES的定义2. ES的核心特性2.1 分布式存储2.2 实时搜索2.3 高可用性2.4 RESTful API 3. ELK技术栈简介3.1 Elasticsearch（存储和搜索引擎）3.2 Logstash（数据收集和处理）3.3 Kibana（可视化平台） 二、为什么会出现ES？1. 传统数据库的痛点1.1 全文检索效率低1.2 海量数据分析困难1.3 水平扩展能力有限 2. ES的解决方案2.1 倒排索引机制2.2 分布式架构2.3 实时分析能力 三、同类型产品对比1. 主流搜索引擎对比2. 产品特点分析2.1 Solr2.2 Splunk2.3 OpenSearch 3. 适用场景对比 四、为什么选择ES？1. 技术优势2. 应用场景广泛3. 成熟的生态系统 五、ES的发展历程1. 版本演进2. 重要特性更新3. 未来发展趋势 小结 一、什么是Elasticsearch？
1. ES的定义
Elasticsearch（简称ES）是一个基于Apache Lucene构建的开源搜索引擎，由Elastic公司开发和维护。它不仅仅是一个搜索引擎，更是一个分布式的文档存储和分析引擎，能够存储、搜索和分析大规模数据。
想象一下，ES就像是一个超级强大的图书馆管理系统。在这个系统中，你可以存放海量的"图书"（数据），并且能够在几毫秒内找到你想要的任何"图书"。不仅如此，它还能帮你分析这些"图书"的各种信息，比如哪类书最受欢迎、不同时期的阅读趋势等。而且，这个"图书馆"可以根据需求无限扩展，添加更多的"分馆"（节点）来存储更多的数据。
2. ES的核心特性
2.1 分布式存储
支持PB级数据的分布式存储： 数据自动分片和备份集群自动发现和管理 就像一个大型连锁超市，ES可以把数据分散存储在多个"仓库"（节点）中。每个"商品"（数据）都会有多个副本存放在不同的仓库，即使一个仓库出了问题，其他仓库的副本也能确保数据安全。而且，当有新的仓库加入时，系统会自动调整商品的存放位置，确保每个仓库的负载均衡。
2.2 实时搜索
近实时搜索能力（NRT，Near Real-Time）： 毫秒级的搜索响应支持复杂的全文检索 这就像你在使用淘宝搜索商品，输入关键词后立即就能看到结果。ES能在海量数据中快速找到你需要的信息，不管是精确匹配还是模糊搜索，都能在眨眼间完成。比如，你可以搜索"红色运动鞋"，ES会立即找出所有包含这些关键词的商品，甚至包括"红色的跑步鞋"这样的相关描述。
2.3 高可用性
多节点架构，无单点故障： 自动故障转移自动数据平衡 这就像一个永不停机的服务系统。即使某个服务点出现故障，其他服务点会立即接管工作，确保服务不中断。就像你在淘宝购物，即使某个服务器出现问题，你依然可以正常浏览和购买商品，因为系统会自动切换到其他正常运行的服务器。
2.4 RESTful API
提供简单的REST API： 支持多种编程语言JSON格式数据交互 这就像是ES提供了一个统一的"万能插座"，不管你使用什么编程语言（Java、Python、PHP等），都可以通过这个"插座"来操作ES。数据的传输采用JSON格式，就像是各国人都使用英语交流一样，确保了通信的标准化和简单化。
3. ELK技术栈简介
ELK是一个完整的日志分析解决方案，由三个开源项目组成。想象一下一个完整的大数据处理流水线：
3.1 Elasticsearch（存储和搜索引擎）
就像是一个超大的仓库，负责存储所有收集到的数据提供强大的搜索和分析能力作为整个系统的"大脑"3.2 Logstash（数据收集和处理）
像是一条传送带，负责收集各处的数据可以从不同的源头收集数据（比如日志文件、数据库、消息队列等）在传输过程中可以对数据进行清洗和转换，确保数据的质量3.3 Kibana（可视化平台）
就像是一个智能数据大屏，把复杂的数据变成直观的图表提供友好的界面来管理和监控ES可以制作各种数据分析报表，帮助决策💡 提示：现在这个技术栈通常被称为"Elastic Stack"，因为它还包含了Beats（轻量级数据采集器）等其他组件。Beats就像是分布在
