在Elasticsearch中，Cluster（集群）是由一个或多个节点（Node）组成的，用于协同工作以存储和处理数据的分布式系统。每个节点都是一个独立的Elasticsearch实例，而集群则是这些节点的组合，共同工作以提供高可用性、横向扩展性和容错性。
以下是一些关于Elasticsearch集群的关键概念：
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节点（Node）：
- 节点是集群的基本单元，是一个独立运行的Elasticsearch实例。每个节点都有一个唯一的名称，可以配置为具有不同的角色（例如数据节点、主节点、协调节点等）。
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主节点（Master Node）：
- 主节点是集群的控制中心，负责管理集群的状态和元数据。主节点负责索引的创建和删除、分片的分配、节点的加入和离开等集群级别的操作。一个集群中只能有一个活跃的主节点。
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数据节点（Data Node）：
- 数据节点存储索引的数据和文档。它负责处理索引和搜索请求，并存储数据。集群中可以有多个数据节点，以支持大规模的数据存储和查询。
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协调节点（Coordinator Node）：
- 协调节点是处理搜索请求的节点，它不存储数据，但负责将搜索请求发送给数据节点，并将结果汇总返回给客户端。协调节点有助于均衡集群负载，特别是在大规模搜索时。
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分片（Shard）：
- Elasticsearch将索引分成多个分片，每个分片是一个独立的索引单元，可以存储在不同的节点上。分片有主分片和副本分片，主分片存储实际的数据，而副本分片用于提供冗余和高可用性。
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复制（Replica）：
- 复制是指每个分片的副本。复制提供了冗余和故障恢复的机制，同时也允许水平扩展性和更快的搜索性能。
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集群状态（Cluster State）：
- 集群状态表示整个集群的健康状况，包括活跃的节点、分片分配情况等。可以通过API获取集群状态信息。
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集群健康（Cluster Health）：
- 集群健康是一个指示集群整体状态的指标，有三个状态：绿色（Green）表示健康，黄色（Yellow）表示有一些问题但仍可用，红色（Red）表示有严重的问题。
Elasticsearch集群的设计目标是提供高可用性、横向扩展性和容错性，以处理大规模数据存储和查询的需求。节点之间通过网络通信协同工作，确保数据的分布和操作的一致性。通过合理配置集群、节点、分片和副本，可以实现高性能的分布式数据存储和检索。
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