elasticsearch底层原理

Elasticsearch底层原理包括以下几个部分：
1.数据存储：Elasticsearch倒排索引来快速存储和搜索数据。倒排索引是一个数据结构，它将每个出现的词都记录下来，并记录哪些文档包含这个词。这样就可以快速找到包含指定词的文档。

2.分布式架构：Elasticsearch是一个分布式系统，可以横向扩展以处理大量数据。它使用分片和复制来确保数据的可靠性和高可用性。分片是数据的逻辑划分，每个分片都存储一部分数据。复制是数据的冗余备份，可以提供故障恢复和负载均衡。

3.搜索算法：Elasticsearch使用基于词频和文档相关性的算法来计算搜索结果的相关性。它还支持布尔查询、范围查询、模糊查询等高级查询功能。

4.集群协调：Elasticsearch使用Zen Discovery协议来自动管理集群的远程节点，并使用选举机制来选举主节点。

总的来说，Elasticsearch通过倒排索引、分布式架构、搜索算法和集群协调等方面的技术实现了高效、可扩展、高可用的搜索引擎。

相关问题

max_result_window会影响es性能_ElasticSearch读写底层原理及性能调优

是的，max_result_window会对Elasticsearch的性能产生影响，因为它控制了搜索结果的总数和分页大小。

max_result_window是一个用于控制搜索结果和分页大小的参数。默认情况下，它的值为10000，这意味着Elasticsearch最多只能返回10000个搜索结果。当你需要搜索超过10000个结果时，你需要增加max_result_window的值。但是，如果你增加了max_result_window的值，Elasticsearch将会为每个分片存储更多的结果，这将会产生更多的内存和磁盘I/O负载。

此外，当你使用大的max_result_window值时，Elasticsearch会在每个分片上执行更多的工作，这将会增加搜索请求的响应时间。因此，建议在不需要返回太多搜索结果的情况下，尽可能使用较小的max_result_window值，以提高Elasticsearch的性能。

除了max_result_window，还有其他的Elasticsearch性能调优技巧，例如：

1. 使用合适的硬件配置，尤其是内存和磁盘

2. 使用合适的索引设置，例如合适的分片大小和副本数量

3. 使用合适的查询语法和查询参数

4. 使用缓存和预热机制

5. 监控和优化磁盘I/O和网络流量

6. 使用合适的索引优化策略，例如合适的分片和副本数量，以及合适的索引存储方式（例如使用Doc Values优化字段存储）等。

hive查询ES的底层原理

Hive查询ES的底层原理大致如下：

1. 安装Elasticsearch-Hadoop插件：Hive查询ES需要安装Elasticsearch-Hadoop插件，该插件提供了Hadoop与ES之间数据的交互功能。

2. 创建外部表：在Hive中创建外部表，表的定义与ES中的索引映射关系，Hive与ES之间的数据交互通过该表实现。

3. 查询数据：在Hive中执行查询操作时，Hive通过Elasticsearch-Hadoop插件将查询转换成ES查询语句，并将查询结果返回给Hive。

4. 数据传输：Hive与ES之间的数据传输通过序列化和反序列化实现，Hive将数据序列化成JSON格式，ES将数据反序列化成ES内部的格式。

5. 数据存储：Hive查询ES的结果可以存储到Hive表中，也可以存储到ES中。

总的来说，Hive查询ES的底层原理是基于Elasticsearch-Hadoop插件实现的，通过外部表将Hive与ES连接起来，通过序列化和反序列化实现数据传输，并将查询结果存储到Hive表或ES中。