本文深入探讨elastic stack中不同节点类型的功能与配置，重点解析ingest节点和data节点的核心区别及其在数据处理流程中的作用。文章涵盖了master、data、ingest、ml、coordinating和voting-only等多种节点角色，并提供了详细的配置示例，旨在帮助读者优化elasticsearch集群的性能与稳定性。
Elastic Stack是一个强大的开源产品集合，包括Elasticsearch、Kibana、Logstash、Beats和X-Pack，广泛应用于日志分析、全文搜索和数据可视化等领域。在Elasticsearch的分布式架构中，不同类型的节点承担着特定的职责，以确保集群的高效运行和数据处理的灵活性。理解这些节点类型及其配置是构建健壮Elasticsearch集群的关键。
1. Elasticsearch核心节点类型概览
Elasticsearch集群由多个节点组成，每个节点可以被配置为承担一个或多个角色。以下是Elasticsearch中常见的节点类型及其主要功能：
- Master Node (主节点): 负责管理集群的元数据和集群范围内的操作，例如创建或删除索引、跟踪集群中的节点状态以及决定将哪些分片分配到哪些节点。一个稳定的主节点对集群的健康至关重要。
- Data Node (数据节点): 存储实际的索引数据分片。它是集群中存储文档的地方，负责文档的索引、搜索和聚合操作。
- Ingest Node (摄入节点): 在文档被索引到数据节点之前，通过运行摄入管道（Ingest Pipeline）对文档进行预处理和转换。这包括数据清洗、字段重命名、添加新字段等操作。
- ML Node (机器学习节点): 专用于执行机器学习作业，如异常检测和预测分析。
- Coordinating Node (协调节点): 充当负载均衡器，将客户端请求路由到适当的节点，并聚合来自不同节点的响应。它本身不存储数据也不执行集群管理任务。
- Voting-only Node (仅投票节点): 参与主节点的选举过程，但不会成为主节点。这有助于在大型集群中增加选举的稳定性，同时避免不必要的资源消耗。
2. Ingest Node 与 Data Node 的核心区别
原问题聚焦于Ingest节点和Data节点，它们在数据处理流程中扮演着截然不同但又相互关联的角色。
2.1 Data Node (数据节点)
数据节点是Elasticsearch集群的基石，其核心职责是：
- 存储数据： 持有索引分片，这些分片包含了实际的文档数据。
- 执行数据操作： 负责文档的索引（写入）、搜索（读取）和聚合等操作。
- 资源消耗： 通常需要大量的磁盘空间、内存和CPU资源来高效地存储和处理数据。
配置示例： 在 elasticsearch.yml 文件中，通过设置 node.data 为 true 来指定一个数据节点。
node.data: true
注意事项： 如果 node.data 设置为 false，该节点将不会存储任何分片或文档。
2.2 Ingest Node (摄入节点)
摄入节点的主要功能是在文档被实际索引到数据节点之前，对其进行预处理。它可以被视为一个轻量级的、内置于Elasticsearch的数据处理单元，功能类似于Logstash的部分转换功能，但更专注于Elasticsearch内部的预处理。
核心职责：
- 数据预处理： 运行摄入管道，对传入的文档执行一系列转换操作。例如，可以移除不必要的字段、添加新的字段、解析JSON字符串、转换数据类型等。
- 简化Logstash： 对于简单的转换需求，摄入节点可以替代Logstash的部分功能，从而减少额外的组件部署和维护成本。
- 减轻数据节点负担： 将数据预处理的计算任务从数据节点上分担出去，使数据节点可以更专注于存储和搜索。
配置示例： 在 elasticsearch.yml 文件中，通过设置 node.ingest 为 true 来指定一个摄入节点。
node.ingest: true
Ingest Node 与 Data Node 的关系：
- 独立性： Ingest节点可以独立于Data节点存在。一个节点可以只扮演Ingest角色，只负责处理数据而不存储数据。在这种情况下，它会将处理后的数据转发给Data节点进行存储。
- 组合角色： 一个节点也可以同时是Ingest节点和Data节点。这意味着该节点既可以执行数据预处理，也可以存储和搜索数据。这在小型集群或资源有限的环境中较为常见。
- 资源考量： 部署独立的Ingest节点通常是为了将预处理的计算密集型任务与存储和搜索的I/O密集型任务分离，从而提高集群的整体性能和稳定性。
3. 其他节点类型及其配置
除了Master、Data和Ingest节点，还有其他重要的节点类型：
3.1 Master Node (主节点)
node.master: true
注意事项： 在生产环境中，建议至少部署三个专用的Master候选节点，以确保主节点的选举稳定性和高可用性。
3.2 ML Node (机器学习节点)
node.ml: true xpack.ml.enabled: true
注意事项： xpack.ml.enabled 默认值为 true，启用节点上的机器学习API。
3.3 Coordinating Node (协调节点)
当一个节点的所有其他角色都被禁用时，它将自动成为一个协调节点。
node.master: false node.data: false node.ingest: false node.ml: false xpack.ml.enabled: false
注意事项： 协调节点不存储数据，因此不需要大量的磁盘空间。它主要消耗CPU和网络资源来路由请求和聚合结果。
3.4 Voting-only Node (仅投票节点)
node.voting_only: true
注意事项： 仅投票节点通常与专用的Master节点一起使用，以增加主节点选举的鲁棒性，特别是在跨多个数据中心或可用区部署时。
4. 总结与最佳实践
理解Elasticsearch中不同节点类型的职责，对于设计、部署和优化集群至关重要。
- Ingest节点专注于数据预处理，是数据进入集群前的“关卡”，通过摄入管道提供强大的数据转换能力。
- Data节点是数据的“仓库”和“处理器”，负责实际的数据存储、索引和搜索。
- 在生产环境中，推荐将Master、Data和Ingest角色分离到不同的物理或虚拟机上，以实现职责分离、资源隔离和更好的性能伸缩性。例如，可以部署专用的Master节点、专用的Ingest节点和专用的Data节点。
- 对于数据预处理需求复杂或计算量大的场景，应考虑部署独立的Ingest节点，甚至结合Logstash进行更复杂的数据管道处理。
- 协调节点可以在客户端请求量大的情况下，作为请求的入口和聚合点，减轻数据节点的压力。
通过合理配置和部署这些节点，可以构建一个高性能、高可用且易于维护的Elasticsearch集群，以满足各种数据处理和分析需求。
