Elasticsearch面试题解析：从Kibana到Master选举

Elasticsearch面试题知识点总结 Elasticsearch是一种基于Lucene的开源搜索引擎，具有高性能、可扩展性强、灵活性高等特点。在实际应用中，Elasticsearch广泛应用于日志分析、搜索引擎、数据分析等领域。下面是对Elasticsearch面试题的知识点总结： **一、Kibana在Elasticsearch中的应用** Kibana是ELK Stack的组成部分，ELK Stack是由Elasticsearch、Logstash、Kibana三部分组成的日志分析解决方案。Kibana是开放源代码的可视化工具，能够以拖拽、自定义图表的方式直观分析数据，极大降低了数据分析的门槛。Kibana可以与Elasticsearch集成，提供了强大的数据分析和可视化功能。 **二、Elasticsearch Master选举机制** Elasticsearch的Master选举机制是指在集群中选举出一个主节点的过程。只有候选主节点（master：true）的节点才能成为主节点。最小主节点数（min_master_nodes）的目的是防止脑裂。Elasticsearch的Master选举机制可以分为以下几个步骤： 1. 确认候选主节点数达标，elasticsearch.yml设置的值discovery.zen.minimum_master_nodes； 2. 比较：先判定是否具备master资格，具备候选主节点资格的优先返回；若两节点都为候选主节点，则id小的值会主节点。 **三、TransportClient的连接机制** TransportClient是Elasticsearch提供的一种用于连接集群的客户端。它利用transport模块远程连接一个ElasticSearch集群。TransportClient并不加入到集群中，只是简单的获得一个或者多个初始化的transport地址，并以轮询的方式与这些地址进行通信。 **四、Elasticsearch中的数据存储功能** Elasticsearch是一个搜索引擎，输入写入ES的过程就是索引化的过程，数据按照既定的Mapping序列化为Json文档实现存储。Elasticsearch提供了强大的数据存储功能，可以存储大量的数据，并提供高性能的搜索和分析功能。 **五、Master节点和候选Master节点的区别** Master节点负责集群相关的操作，例如创建或删除索引，跟踪哪些节点是集群的一部分，以及决策集群的其他操作。候选Master节点是指可以成为Master节点的节点，只有候选Master节点（master：true）的节点才能成为主节点。 Elasticsearch是一种功能强大且灵活的搜索引擎，可以广泛应用于日志分析、搜索引擎、数据分析等领域。了解Elasticsearch的面试题可以帮助我们更好地理解Elasticsearch的原理和应用场景。