在ES上运行了OS（服务器）会有什么问题？

在ES站上做OS站,运行没有问题,但是C/S结构,就不建议在ES上运行服务器项目,如果ES启动服务器,就会造成客户机数据混乱,即使关闭ES,也会在数据库上留下信息,造成错误建议用模拟OS运行

雷克萨斯ES是LEXUS雷克萨斯历史上最成功、销量最高的车型之一。自1989年第一代ES面世以来，雷克萨斯ES在国际市场上早已成为豪华、优雅、舒适的代名词。

2009年推出的ES240 和新一代ES350完美呈现LEXUS雷克萨斯L-finesse设计哲学，以人的感官为设计原点，完全满足驾驶者的所有期望。2012年北京车展，雷克萨斯携全球首发的全新一代ES250闪亮登场，并首次在中国展出全新一代ES 350和ES系列中的全新成员ES 300h混合动力车型。全新一代ES系列已经于2018年7月26日，正式登陆中国市场。

扩展资料

雷克萨斯ES系列轿车是行政轿车executive sedan的缩写，1989年1月，雷克萨斯ES系列第一款轿车ES250在底律特车展揭去面纱，并在同年9月上市销售，这款车在市场上销售的时间并不长。

1991年5月，雷克萨斯推出的ES300替代了ES250，1996年9月，更豪华，更强劲的第二代ES300进入北美市场，2001年10月，雷克萨斯推出了全新的第三代ES300。

2009年，雷克萨斯向中国市场引进了全新的ES240和ES350。雷克萨斯于2012年7月18日向中国市场引入全新一代ES250，ES350，以及ES系列全新成员ES 300h混合动力车型。

参考资料来源：百度百科-雷克萨斯es

一、集群搭建

1前置 *** 作

若克隆已有的es虚拟机，一定要清空一下文件：

2配置集群，修改elasticsearchyml

# 配置集群名称，保证每个节点的名称相同，如此就能都处于一个集群之内了

clustername: imooc-es-cluster

# 每一个节点的名称，必须不一样

nodename: es-node1

# >

你这是不显版，不是正显版。

这些红色框内都未能显示真确型号

至于步近说简单点就是CPU的版本号，CPU从开发出来要经过个个测试版本最终才会到正式版本，其中这个步进号就代表了版本号，B2<C0<E0<G0<L2<M0<R0，R0为最终测试版其实和正式版没区别了，一般E0开始就和正式版区别不大，你这是B2算是第一个测试版，BUG多，不稳定，没必要入手，很简单正版的E5都要大几千，而淘宝上哪些就买个千二百白的E5坑定是有猫腻的

至强处理器，性能稳定，运算能力也强。关键是现在出售的至强处理器，多是二手。还有一些是Intel的存货。
至强处理器，与现在Intel新出的PC处理器，性能上有得一拼，但必定技术是以前的技术了。最大的缺点是耗电量。当然，你说那点电费不算什么。但是，为此你得用大功率的散热器，风扇速度也得跟得上。不知道你到过服务器机房嘛。那噪声！如果家里用台计算机，还是安静一点好。

官方建议： Min（32GB，机器内存大小/2）。
磁盘需求最优比例=1:50 256g=12800G=13T
8G内存对应850=400G磁盘
总体内存大小没有具体要求，但肯定是内容越大，检索性能越好。
除了JVM之外的预留内存要充足，否则也会经常OOM。

集群节点数：<=3，建议：所有节点的master：true， data：true。既是主节点也是路由节点。
集群节点数：>3, 根据业务场景需要，建议：逐步独立出Master节点和协调/路由节点。

ES 集群中的数据节点负责对数据进行增、删、改、查和聚合等 *** 作，所以对 CPU、内存和 I/O 的消耗很大。
在搭建 ES 集群时，我们应该对 ES 集群中的节点进行角色划分和隔离。
候选主节点：nodemaster= true node data= false
数据节点：nodemaster= false node data= true

网络异常可能会导致集群中节点划分出多个区域，区域发现没有 Master 节点的时候，会选举出了自己区域内 Maste 节点 r，导致一个集群被分裂为多个集群，使集群之间的数据无法同步，我们称这种现象为脑裂。
为了防止脑裂，我们需要在 Master 节点的配置文件中添加如下参数：
discoveryzenminimum_master_nodes=（master_eligible_nodes /2）+1 //默认值为 1
其中 master_eligible_nodes 为 Master 集群中的节点数。这样做可以避免脑裂的现象都出现，最大限度地提升集群的高可用性。
只要不少于 discoveryzenminimum_master_nodes 个候选节点存活，选举工作就可以顺利进行，即保持至少一半节点存活。

建议根据数据量衡量。经验值：建议每个分片大小不要超过30GB。

单个索引分片数=数据量÷30g
每个节点建议的单个索引分片数＜3：因为分片分布在同一个服务器上。请求开始竞争相同的硬件资源时, 性能便会逐步下降。
如果该索引分片数过多可以考虑业务需求是否需要分割索引。周表，天表，月表等划分。

注意：除非reindex *** 作，分片数是不可以修改的。

在Elasticsearch中，每个查询在每个分片的单个线程中执行。然而，可以并行处理多个分片，并可以在相同分片上执行多个查询和聚合。
小分片的利弊这意味着，在不涉及高速缓存时，最小查询延迟将取决于数据、查询的类型、分片的大小。查询大量小分片将使得每个分片的处理速度更快，但是随着更多的任务需要按顺序排队和处理，它不一定要比查询较小数量的更大的分片更快。如果有多个并发查询，则有很多小碎片也会降低查询吞吐量。

除非你对系统的健壮性有异常高的要求，比如：银行系统。可以考虑2个副本以上。否则，1个副本足够。
注意：副本数是可以通过配置随时修改的。

根据业务需要选择合适的类型，有利于节省空间和提升精度。Fetch方法只返回要查询的字段，对每组数据做校验，可以避免使用默认mapping的字段类型，增加写入速度、节省空间。

尽量避免使用nested或 parent/child，能不用就不用；nested query慢， parent/child query 更慢，比nested query慢上百倍；因此能在mapping设计阶段搞定的（大宽表设计或采用比较smart的数据结构），就不要用父子关系的mapping。如果一定要使用nested fields，保证nested fields字段不能过多，目前ES默认限制是50。
indexmappingnested_fieldslimit ：50

ES 配置说明
配置文件：elasticsearchyaml。
ES 的配置信息有很多种，大部分配置都可以通过 elasticsearchyaml 和接口的方式进行。
下面我们列出一些比较重要的配置信息：

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