Fetch the repository succeeded.
使用RestFul API向对应的node发送查询请求，根据did来判断在哪个shard上，返回的是primary和replica的node节点集合
这样会负载均衡地把查询发送到对应节点，之后对应节点接收到请求，将document数据返回协调节点，协调节点把document返回给客户端
X-Pack 是与Elasticsearch一起安装的扩展程序。
X-Pack的各种功能包括安全性（基于角色的访问，特权/权限，角色和用户安全性），监视，报告，警报等。
1、 当集群 master 候选数量不小于 3 个时，可以通过设置最少投票通过数量（discovery.zen.minimum_master_nodes）超过所有候选节点一半以上来解决脑裂问题；
2、 当候选数量为两个时，只能修改为唯一的一个 master 候选，其他作为 data节点，避免脑裂问题。
Elasticsearch 集群可以包含多个索引，与关系数据库相比，它们相当于数据库表
Elasticsearch Analyzer 的类型为内置分析器和自定义分析器。
Standard Analyzer
标准分析器是默认分词器，如果未指定，则使用该分词器。
它基于Unicode文本分割算法，适用于大多数语言。
Whitespace Analyzer
基于空格字符切词。
Stop Analyzer
在simple Analyzer的基础上，移除停用词。
Keyword Analyzer
不切词，将输入的整个串一起返回。
自定义分词器的模板
自定义分词器的在Mapping的Setting部分设置：
PUT my_custom_index
{
"settings":{
"analysis":{
"char_filter":{},
"tokenizer":{},
"filter":{},
"analyzer":{}
}
}
}
脑海中还是上面的三部分组成的图示。其中：
“char_filter”:{},——对应字符过滤部分；
“tokenizer”:{},——对应文本切分为分词部分；
“filter”:{},——对应分词后再过滤部分；
“analyzer”:{}——对应分词器组成部分，其中会包含：1. 2. 3。
节点是 Elasticsearch 的实例。实际业务中，我们会说：ES集群包含3个节点、7个节点。
这里节点实际就是：一个独立的 Elasticsearch 进程，一般将一个节点部署到一台独立的服务器或者虚拟机、容器中。
不同节点根据角色不同，可以划分为：
主节点
帮助配置和管理在整个集群中添加和删除节点。
数据节点
存储数据并执行诸如CRUD（创建/读取/更新/删除）操作，对数据进行搜索和聚合的操作。
1、 客户端节点（或者说：协调节点） 将集群请求转发到主节点，将与数据相关的请求转发到数据节点
2、 摄取节点
用于在索引之前对文档进行预处理。
这个貌似没什么好说的，去官方文档下载对应操作系统安装包即可。
部分功能是收费的，如机器学习、高级别 kerberos 认证安全等选型要知悉。
面试官：想了解对ES集群的运维能力。
1、 关闭缓存swap;
2、 堆内存设置为：Min（节点内存/2, 32GB）;
3、 设置最大文件句柄数；
4、 线程池+队列大小根据业务需要做调整；
5、 磁盘存储raid方式——存储有条件使用RAID10，增加单节点性能以及避免单节点存储故障。
从文档索引（写入）到可搜索到之间的延迟默认一秒钟，因此Elasticsearch是近实时（NRT）搜索平台。
也就是说：文档写入，最快一秒钟被索引到，不能再快了。
写入调优的时候，我们通常会动态调整：refresh_interval = 30s 或者更达值，以使得写入数据更晚一点时间被搜索到。
在使用es时 避免使用复杂的查询语句（Join 、聚合），就是在建立索引时，
就根据查询语句建立好对应的元数据。
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