大家好，我是Edison。
最近需要用到ElasticSearch，于是想要系统学习了解下，于是这就开始啦。
什么是ElasticSearch？
ElasticSearch是一款开源的分布式搜索分析引擎，它可以提供近实时（Near Real Time）的分布式存储/搜索/分析引擎服务。
起源：Lucene
ElasticSearch起源于Lucene，Lucene是一个基于Java开发的搜索引擎类库，创建于1999年，于2005年成为Apache顶级开源项目。Lucene具有高性能和易扩展的优点，但也有一定的局限性：只能基于Java开发，学习曲线陡峭，原生不支持水平扩展等。
重生：ElasticSearch
2004年Shay Banon基于Lucene开发了Compass，2010年Shay Banon重写了Compass，并改名为ElasticSearch，它完美解决了Lucene的局限！
ElasticSearch支持分布式，可水平扩展，且降低了全文检索的学习曲线，可以被任何编程语言调用。
ElasticSearch的主要功能
ElasticSearch主要提供了三大核心功能：
（1）海量数据的分布式存储以及集群管理
服务和数据的高可用，水平扩展
（2）近实时搜索，性能卓越
结构化 / 全文 / 地理位置 / 自动完成
（3）海量数据的近实时分析
聚合功能
支持多种方式集成接入
ElasticSearch提供了多种方式进行接入：
（1）多种编程语言类库，如Java/.NET/Python/PHP等；
（2）RESTful API v.s Transport API
（3）JDBC & ODBC
ElasticStack 生态圈
ElasticStack目前有如下图所示的成熟生态圈：
- Logstash：数据处理管道，支持从不同来源采集数据并转换数据，最后将数据发送到不同的存储库中。
- Beats：轻量级的数据采集器，如Filebeat、Packetbeat、Winlogbeat、Metricbeat、Heartbeat等。
- Kibana：可视化分析利器，帮助我们解开对数据的任何疑问，强大的数据展示能力。
- X-Pack：商业化套件，也就是付费用户专享了，有OSS、Basic、黄金版 和 白金版几个License类别。
ELK 应用场景
我们常常所听到的ELK其实是ElasticSearch + Logstach + Kibana的组合缩写，ELK被广泛的应用在下面这几个应用场景中：
（1）网站搜索 / 垂直搜索 / 代码搜索
（2）日志管理与分析 / 安全指标监控 / 应用性能监控
其中，日志管理与分析 可能是大家最熟悉的应用场景，因为日志对应用系统来说太重要了，它就像是医生给病人看病，日志就是病人对自己的陈述。
小结
本篇，我们了解了ElasticSearch是什么，它有什么样的特点，提供了什么主要的功能 以及 ELK的主要应用场景。至今，ElasticSearch已有超过2.5亿的下载量，不仅有良好的开发者社区，更有大量的互联网公司使用案例。
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