版本说明：
Windows 10 专业版
elasticsearch-7.1.1（Windows X64）
ES通常以集群方式工作，这样做不仅能够提高 ES的搜索能力还可以处理大数据搜索的能力，同时也增加了系统的容错能力及高可用，ES可以实现PB级数据的搜索。
从上图总结以下概念：
结点 ES集群由多个服务器组成，每个服务器即为一个Node结点(该服务只部署了一个ES进程)。
分片 当我们的文档量很大时，由于内存和硬盘的限制，同时也为了提高ES的处理能力、容错能力及高可用能力，我们将索引分成若干分片，每个分片可以放在不同的服务器，这样就实现了多个服务器共同对外提供索引及搜索服务。一个搜索请求过来，会分别从各分片去查询，最后将查询到的数据合并返回给用户。
副本 为了提高ES的高可用同时也为了提高搜索的吞吐量，我们将分片复制一份或多份存储在其它的服务器，这样即使当前的服务器挂掉了，拥有副本的服务器照常可以提供服务。
主结点 一个集群中会有一个或多个主结点，主结点的作用是集群管理，比如增加节点，移除节点等，主结点挂掉后ES会重新选一个主结点。
结点转发 每个结点都知道其它结点的信息，我们可以对任意一个结点发起请求，接收请求的结点会转发给其它结点查询数据。
搭建集群
下边的例子实现创建一个2结点的集群，并且索引的分片我们设置2片，每片一个副本。
下边的例子实现创建一个2结点的集群，并且索引的分片我们设置2片，每片一个副本。
1.结点的三个角色
主结点：master节点主要用于集群的管理及索引 比如新增结点、分片分配、索引的新增和删除等。
数据结点： data 节点上保存了数据分片，它负责索引和搜索操作。
客户端结点：client 节点仅作为请求客户端存在，client的作用也作为负载均衡器，client 节点不存数据，只是将请求均衡转发到其它结点。
通过下边两项参数来配置结点的功能：
node.master: #是否允许为主结点
node.data: #允许存储数据作为数据结点
node.ingest: #是否允许成为协调节点，
四种组合方式：
master=true，data=true：即是主结点又是数据结点
master=false，data=true：仅是数据结点
master=true，data=false：仅是主结点，不存储数据
master=false，data=false：即不是主结点也不是数据结点，此时可设置ingest为true表示它是一个客户端。
2.创建结点 1
解压elasticsearch-7.1.1.zip ，结点1对外服务的http端口是：9200 ；集群管理端口是9300；结点名：es_node_1，elasticsearch.yml内容如下
#集群名称
cluster.name: es-cluster
#节点名称
node.name: es_node_1
#给节点添加额外属性，暂时没用
node.attr.rack: r1
#数据存储位置
path.data: D:\o99o\Elasticsearch\elasticsearch-7.1.1_cluster_node1\data
#日志存储位置
path.logs: D:\o99o\Elasticsearch\elasticsearch-7.1.1_cluster_node1\logs
#网络绑定,这里我绑定 0.0.0.0,支持外网访问
network.host: 127.0.0.1
#对外服务http端口，默认9200
http.port: 9200
#单播节点列表
discovery.seed_hosts: ["127.0.0.1:9300","127.0.0.1:9301"]
#手动指定可以成为mater的所有节点的name或者ip，这些配置将会在第一次选举中进行计算
cluster.initial_master_nodes: ["127.0.0.1:9300"]
#控制集群在达到多少个节点之后才会开始数据恢复,通过这个设置可以避免集群自动相互发现的初期,
#shard分片不全的问题,假如es集群内一共有5个节点,就可以设置为5,
#那么这个集群必须有5个节点启动后才会开始数据分片,如果设置为3,
#就有可能另外两个节点没存储数据分片
gateway.recover_after_nodes: 2
#删除索引时给出索引名
action.destructive_requires_name: true
#集群节点之间通信端口
transport.tcp.port: 9300
#是否可以成为master节点
node.master: true
#是否允许该节点存储数据,默认开启
node.data: true
#用来在真正对文档进行索引之前做预处理
#如移除某个字段，重命名某个字段等
node.ingest: true
#设置一台服务器能运行的节点数
node.max_local_storage_nodes: 2
# 安装head插件时的必要参数:
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
#允许跨域访问头部信息
http.cors.allow-headers: "X-Requested-With,Content-Type, Content-Length, Authorization"
xpack.ml.enabled: false
3.创建结点2
解压elasticsearch-7.1.1.zip ，结点1对外服务的http端口是：9202 ；集群管理端口是9302；结点名：es_node_2，elasticsearch.yml内容如下
#集群名称
cluster.name: es-cluster
#节点名称
node.name: es_node_2
#给节点添加额外属性，暂时没用
node.attr.rack: r2
#数据存储位置
path.data: D:\o99o\Elasticsearch\elasticsearch-7.1.1_cluster_node2\data
#日志存储位置
path.logs: D:\o99o\Elasticsearch\elasticsearch-7.1.1_cluster_node2\logs
#网络绑定,这里我绑定 0.0.0.0,支持外网访问
network.host: 127.0.0.1
#对外服务http端口，默认9200
http.port: 9201
#单播节点列表
discovery.seed_hosts: ["127.0.0.1:9300","127.0.0.1:9301"]
#手动指定可以成为mater的所有节点的name或者ip，这些配置将会在第一次选举中进行计算
cluster.initial_master_nodes: ["127.0.0.1:9300"]
#控制集群在达到多少个节点之后才会开始数据恢复,通过这个设置可以避免集群自动相互发现的初期,
#shard分片不全的问题,假如es集群内一共有5个节点,就可以设置为5,
#那么这个集群必须有5个节点启动后才会开始数据分片,如果设置为3,
#就有可能另外两个节点没存储数据分片
gateway.recover_after_nodes: 2
#删除索引时给出索引名
action.destructive_requires_name: true
#集群节点之间通信端口
transport.tcp.port: 9301
#是否可以成为master节点
node.master: true
#是否允许该节点存储数据,默认开启
node.data: true
#用来在真正对文档进行索引之前做预处理
#如移除某个字段，重命名某个字段等
node.ingest: true
#设置一台服务器能运行的节点数
node.max_local_storage_nodes: 2
# 安装head插件时的必要参数:
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
#允许跨域访问头部信息
http.cors.allow-headers: "X-Requested-With,Content-Type, Content-Length, Authorization"
xpack.ml.enabled: false
4.启动测试
为每个结点安装IK分词器，并启动，然后创建索引库并设置分片数。
在一个节点上创建文档，发现在其他节点上也可以查询到数据，还可进行节点的增删测试。
5. 集群的健康
通过访问 GET /_cluster/health 来查看Elasticsearch 的集群健康情况。
用三种颜色来展示健康状态：green：所有的主分片和副本分片都正常运行； yellow：所有的主分片都正常运行，但有些副本分片运行不正常；red：存在主分片运行不正常。
Get请求：http://localhost:9200/_cluster/health
集群配置，详见GitHub：https://github.com/o99o/ElasticSearchTest