【大数据入门核心技术-ElasticSearch】（一）ElasticSearch介绍
目录
一、什么是Elasticsearch?
二、核心概念
1.倒排索引（Inverted Index）
2.节点 & 集群（Node & Cluster）
3.索引（Index）
4.文档（Document）
5.类型（type）
6.文档元数据（Document matadata）
7.字段（Fields）
一、什么是Elasticsearch?
Elasticsearch是一个开源的分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎，它的底层是开源库Apache Lucene。
- 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
二、核心概念
1.倒排索引（Inverted Index）
由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)；
2.节点 & 集群（Node & Cluster）
Elasticsearch 本质上是一个分布式数据库，允许多台服务器协同工作，每台服务器可以运行多个Elasticsearch实例。单个Elasticsearch实例称为一个节点（Node），一组节点构成一个集群（Cluster）；
3.索引（Index）
Elasticsearch 数据管理的顶层单位叫做index（索引），相当于关系型数据库里的数据库的概念；每个index的名字必须小写；
4.文档（Document）
inde里面单条记录称为document（文档），多个document构成一个index，document使用JSON格式表示；
5.类型（type）
document可以分组，比如employee这个index里面，可以按部门、年龄进行分组，这种分组叫做type，它是虚拟的逻辑分组，用来过滤document，类似关系数据库的数据表；
6.文档元数据（Document matadata）
文档元数据为_index, _type, _id, 这三者可以唯一表示一个文档，_index表示文档在哪存放，_type表示文档的对象类别，_id为文档的唯一标识。
7.字段（Fields）
每个Document都类似一个JSON结构，它包含了许多字段，每个字段都有其对应的值，多个字段组成了一个 Document，可以类比关系型数据库数据表中的字段。