Elastic 的底层是开源库 Lucene。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。Elastic 的底层是开源库 。但是，你没法直接用 Lucene，必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装，提供了 REST API 的操作接口，开箱即用。
一、ES中的基本概念
cluster
代表一个集群，集群中有多个节点，其中有一个为主节点，这个主节点是可以通过选举产生的，主从节点是对于集群内部来说的。es的一个概念就是去中心化，字面上理解就是无中心节点，这是对于集群外部来说的，因为从外部来看es集群，在逻辑上是个整体，你与任何一个节点的通信和与整个es集群通信是等价的。
shards
代表索引分片，es可以把一个完整的索引分成多个分片，这样的好处是可以把一个大的索引拆分成多个，分布到不同的节点上。构成分布式搜索。分片的数量只能在索引创建前指定，并且索引创建后不能更改。
replicas
代表索引副本，es可以设置多个索引的副本，副本的作用一是提高系统的容错性，当某个节点某个分片损坏或丢失时可以从副本中恢复。二是提高es的查询效率，es会自动对搜索请求进行负载均衡。
recovery
代表数据恢复或叫数据重新分布，es在有节点加入或退出时会根据机器的负载对索引分片进行重新分配，挂掉的节点重新启动时也会进行数据恢复。
river
代表es的一个数据源，也是其它存储方式（如：数据库）同步数据到es的一个方法。它是以插件方式存在的一个es服务，通过读取river中的数据并把它索引到es中，官方的river有couchDB的，RabbitMQ的，Twitter的，Wikipedia的。
gateway
代表es索引快照的存储方式，es默认是先把索引存放到内存中，当内存满了时再持久化到本地硬盘。gateway对索引快照进行存储，当这个es集群关闭再重新启动时就会从gateway中读取索引备份数据。es支持多种类型的gateway，有本地文件系统（默认），分布式文件系统，Hadoop的HDFS和amazon的s3云存储服务。
discovery.zen
代表es的自动发现节点机制，es是一个基于p2p的系统，它先通过广播寻找存在的节点，再通过多播协议来进行节点之间的通信，同时也支持点对点的交互。
Transport
代表es内部节点或集群与客户端的交互方式，默认内部是使用tcp协议进行交互，同时它支持http协议（json格式）、thrift、servlet、memcached、zeroMQ等的传输协议（通过插件方式集成）。
二、生产环境集群设计
在生产环境下，如果不修改elasticsearch节点的角色信息，在高数据量，高并发的场景下集群容易出现脑裂等问题。
默认情况下，elasticsearch 集群中每个节点都有成为主节点的资格，也都存储数据，还可以提供查询服务。这些功能是由两个属性控制的。
1. node.master
2. node.data
默认情况下这两个属性的值都是true。
node.master：这个属性表示节点是否具有成为主节点的资格
注意：此属性的值为 true，并不意味着这个节点就是主节点。因为真正的主节点，是由多个具有主节点资格的节点进行选举产生的。所以，这个属性只是代表这个节点是不是具有主节点选举资格。
node.data：这个属性表示节点是否存储数据。
四种组合
1. node.master: true AND node.data: true AND node.ingest: true
这种组合表示这个节点既有成为主节点的资格，又可以存储数据，还可以作为预处理节点，这个时候如果某个节点被选举成为了真正的主节点，那么他还要存储数据，这样对于这个节点的压力就比较大了。
elasticsearch 默认是：每个节点都是这样的配置，在测试环境下这样做没问题。实际工作中建议不要这样设置，这样相当于 主节点 和 数据节点 的角色混合到一块了。
2. node.master: false AND node.data: true AND node.ingest: false
这种组合表示这个节点没有成为主节点的资格，也就不参与选举，只会存储数据。这个节点我们称为 data(数据)节点。在集群中需要单独设置几个这样的节点负责存储数据。后期提供存储和查询服务
3. node.master: true AND node.data: false AND node.ingest: false
这种组合表示这个节点不会存储数据，有成为主节点的资格，可以参与选举，有可能成为真正的主节点。这个节点我们称为master节点
4. node.master: false AND node.data: false AND node.ingest: true
这种组合表示这个节点即不会成为主节点，也不会存储数据，这个节点的意义是作为一个 client(客户端)节点，主要是针对海量请求的时候可以进行负载均衡。在新版 ElasticSearch5.x 之后该节点称之为：coordinate 节点，其中还增加了一个叫：ingest 节点，用于预处理数据（索引和搜索阶段都可以用到），当然，作为一般应用是不需要这个预处理节点做什么额外的预处理过程，那么这个节点和我们称之为 client 节点之间可以看做是等同的，我们在代码中配置访问节点就都可以配置这些 ingest 节点即可。
总结
默认情况下，每个节点都有成为主节点的资格，也会存储数据，还会处理客户端的请求。在一个生产集群中我们可以对这些节点的职责进行划分。
建议集群中设置 3台 以上的节点作为 master 节点【node.master: true node.data: false node.ingest:false】，这些节点只负责成为主节点，维护整个集群的状态。
再根据数据量设置一批 data节点【node.master: false node.data: true node.ingest:false】，这些节点只负责存储数据，后期提供建立索引和查询索引的服务，这样的话如果用户请求比较频繁，这些节点的压力也会比较大
所以在集群中建议再设置一批 ingest 节点也称之为 client 节点【node.master: false node.data: false node.ingest:true】，这些节点只负责处理用户请求，实现请求转发，负载均衡等功能。
master节点：普通服务器即可(CPU 内存 消耗一般)
data 节点：主要消耗磁盘，内存
client | ingest 节点：普通服务器即可(如果要进行分组聚合操作的话，建议这个节点内存也分配多一点)