https://www.cnblogs.com/huazai007/articles/11642656.html
ELK 官网：
https://www.elastic.co/cn/what-is/elk-stack
ElasticSearch
ElasticSearch 是一个高可用开源全文检索和分析组件。提供存储服务，搜索服务，大数据准实时分析等。一般用于提供一些提供复杂搜索的应用
基本概念：
Index
定义：类似于mysql中的database。索引只是一个逻辑上的空间，物理上是分为多个文件来管理的。
命名：必须全小写
描述：在实践过程中每个index都会有一个相应的副 本。主要用来在硬件出现问题时，用来回滚数据的。这也某种程序上，加剧了ES对于内存高要求。
Type
定义：类似于mysql中的table，根据用户需求每个index中可以新建任意数量的type。
Document
定义：对应mysql中的row。有点类似于MongoDB中的文档结构，每个Document是一个json格式的文本
Mapping
更像是一个用来定义每个字段类型的语义规范。在mysql中类似sql语句，在ES中经过包装后，都被封装为友好的Restful风格的接口进行操作。
这一点也是为什么开发人员更愿意使用ES的原因。
Shards & Replicas
定义：能够为每个索引提供水平的扩展以及备份操作。保证了数据的完整性和安全性
描述：
Shards:在单个节点中，index的存储始终是有限制，并且随着存储的增大会带来性能的问题。为了解决这个问题，ElasticSearch提供一个能够分割单个index到集群各个节点的功能。你可以在新建这个索引时，手动的定义每个索引分片的数量。
Replicas:在每个node出现宕机或者下线的情况，Replicas能够在该节点下线的同时将副本同时自动分配到其他仍然可用的节点。而且在提供搜索的同时，允许进行扩展节点的数量，在这个期间并不会出现服务终止的情况。
默认情况下，每个索引会分配5个分片，并且对应5个分片副本，同时会出现一个完整的副本【包括5个分配的副本数据】。
解释一下上面的图：有多台服务器，服务器都有log日志，这些服务器上的日志交给logstash复制收集服务器上的日志（端口监听为：9600），然后在交给elasticsearch进行存储日志，搜索日志，（http:9200客户端使用，客户端为logstash，kibana；tcp:930集群间通信使用的），然后在kibana将数据展示（http://ip:5601）,最后运维工程师直接访问kibana就可以看到日志了（访问是IP+5601）
