今天学习这个东西Elasticsearch。
Elasticsearch是一个搜索引擎，建立在Lucene之上，Lucene是一个全文搜索引擎库，最先进的，丰富特点的搜索引擎
库。
Lucene只是一个库，要驾驭它，你需要用java集成Lucene,
更糟糕的是，你需要了解信息搜索如何工作的，Lucene很复杂。
(PS:不懂Lucene,只会用还不是盲人一个么)
Elasticsearch使用Lucene，提供全文搜索，隐藏Lucene的复杂性。
Elasticsearch同时也是一个:
分布式，实时文档存储，每个域都被索引，可以被搜素。
一个分布式的搜索引擎，可以实时分析。
可以扩展到数百台服务器，巨大的数据。集成在一个独立的服务器，你可以通过REST风格的API来访问。
很容易上手，对新手隐藏了复杂的搜索理论，你很快就掌握它。
ElasticSearch的一些概念:
集群 (cluster)
在一个分布式系统里面,可以通过多个elasticsearch运行实例组成一个集群,这个集群里面有一个节点叫做主节点(master),elasticsearch是去中心化的,所以这里的主节点是动态选举出来的,不存在单点故障。
在同一个子网内，只需要在每个节点上设置相同的集群名,elasticsearch就会自动的把这些集群名相同的节点组成一个集群。节点和节点之间通讯以及节点之间的数据分配和平衡全部由elasticsearch自动管理。
在外部看来elasticsearch就是一个整体。
节点(node)
每一个运行实例称为一个节点,每一个运行实例既可以在同一机器上,也可以在不同的机器上.所谓运行实例,就是一个服务器进程.在测试环境内,可以在一台服务器上运行多个服务器进程,在生产环境建议每台服务器运行一个服务器进程
索引(index)
这里的索引是名词不是动词,在elasticsearch里面支持多个索引。类似于关系数据库里面每一个服务器可以支持多个数据库一样。在每一索引下面又支持多种类型，类似于关系数据库里面的一个数据库可以有多张表。但是本质上和关系数据库有很大的区别。这里暂时可以这么理解
分片(shards)
把一个索引分解为多个小的索引，每一个小的索引叫做分片。分片后就可以把各个分片分配到不同的节点中
副本(replicas)
每一个分片可以有0到多个副本，每个副本都是分片的完整拷贝，可以用来增加速度，同时也可以提高系统的容错性，一旦某个节点数据损坏，其他节点可以代替他.
介绍下es的几个概念：
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，当个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，river这个功能将会在后面的文件中重点说到。
gateway
代表es索引的持久化存储方式，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硬盘。当这个es集群关闭再重新启动时就会从gateway中读取索引数据。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）。
更多详细信息可以在Elasticsearch 权威指南（中文版）
