本文主要介绍ElasticSearch冷热分离架构以及实现。
冷热分离是目前ES非常火的一个架构，它充分的利用的集群机器的优劣来实现资源的调度分配。ES集群的索引写入及查询速度主要依赖于磁盘的IO速度，冷热数据分离的关键点为使用固态磁盘存储数据。若全部使用固态，成本过高，且存放冷数据较为浪费，因而使用普通机械磁盘与固态磁盘混搭，可做到资源充分利用，性能大幅提升的目标。因此我们可以将实时数据(5天内)存储到热节点中，历史数据(5天前)的存储到冷节点中，并且可以利用ES自身的特性，根据时间将热节点的数据迁移到冷节点中，这里因为我们是按天建立索引库，因此数据迁移会更加的方便。
架构图:
使用冷热分离的时候，我们需要将索引库建立在热节点中，等到一定的时间时间在将该索引库迁移冷节点中。因此这里我们需要更加热节点的量来进行设置分片数。 比如，我们拥有6个热节点，9个冷节点，索引库的主分片的数据量500G左右，那么该索引库建立18个分片并且都在在热节点中，此时该索引库的分片的分布是，热节点:18,冷节点0；等到该数据不是热数据之后，将该索引库的分片全部迁移到冷节点中，索引库的分片的分布是， 热节点:0,冷节点18。
单个索引库热冷节点分片分布示例:
时间
索引库名称
热节点分片数量
冷节点分片数量
20190707
TEST_20190703
18
20190708
最终实现效果图，这里我用cerebro界面截图来表示
cerebro示例图:
写入ES索引库中，分片分布在热节点中
过了一段时间之后进行了迁移，分片数据迁移到了冷节点:
更多ElasticSearch的相关介绍可以查看我的这篇博文:https://www.cnblogs.com/xuwujing/p/12093933.html
ElasticSearch冷热分离架构是一种思想，其实现原理是使用ElasticSearch的路由完成，在data节点设置对应的路由，然后在创建索引库时指定分布到那些服务器，过一段时间之后，根据业务要求在将这些索引库的数据进行迁移到其他data节点中。
这里需要改变的节点为data节点，其他的节点配置无需更改。这里我就用以前写的ElasticSearch实战系列一: ElasticSearch集群+Kibana安装教程里面的配置进行更改。
data节点的elasticsearch.yml原配置:
相比普通的data节点, 主要是增加了这两个配置:
热节点配置示例:
冷节点配置大体相同，就是后面的值进行更改
冷节点配置示例:
在创建索引库的时候需要指定默认索引库的分片归属，如果没有指定，就会根据ElasticSearch默认进行均匀分布。这里我们将索引库默认创建到hot节点中，满足业务条件之后在使用命令或代码将该索引库设置到冷节点中。
索引示例:
根据业务要求，我们可以对索引库的数据进行迁移，使用dsl语句在kibana上执行或者使用java代码实现都可以。
dsl语句:
java代码实现:
完整代码地址: https://github.com/xuwujing/java-study/tree/master/src/main/java/com/pancm/elasticsearch
其实这篇文章本应来说在2019年就完成了初稿，但是因为其他的事情一直耽搁，好在查看草稿是发现了，于是便补了。因为时隔太久，细节上相比之前的文章有一定的差距。不过好在是写出来了，以后的话写文章的话还是尽早，不然后面就忘了。目前ElasticSearch实战系列已经写了10篇了，虽然中间的间隔有点久，后面我会慢慢的更新这个系列，尽量把自己所学所感悟的写出来，如有写的不好，希望能够指出讨论。
ElasticSearch实战系列:
ElasticSearch实战系列一: ElasticSearch集群+Kinaba安装教程
ElasticSearch实战系列二: ElasticSearch的DSL语句使用教程---图文详解
ElasticSearch实战系列三: ElasticSearch的JAVA API使用教程
ElasticSearch实战系列四: ElasticSearch理论知识介绍
ElasticSearch实战系列五: ElasticSearch的聚合查询基础使用教程之度量(Metric)聚合
ElasticSearch实战系列六: Logstash快速入门
ElasticSearch实战系列七: Logstash实战使用-图文讲解
ElasticSearch实战系列八: Filebeat快速入门和使用---图文详解
ElasticSearch实战系列九: ELK日志系统介绍和安装
原创不易，如果感觉不错，希望给个推荐！您的支持是我写作的最大动力！
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作者：虚无境
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