选举主节点和改变集群状态是两个最根本的任务因为所有正常的主节点必须一起正常工作。即使在某些节点挂了时维持这些工作的稳定是非常重要的。ES通过考虑每个动作都收到仲裁节点成功的响应来实现健壮性，仲裁节点是集群中可用主节点的子集。使用一个子集响应的优点是，即使某些节点挂了也不会阻止集群继续执行任务。仲裁节点需要谨慎选取以防集群脑裂，就是说集群被分成了两部分并且每一部分可能做出一些与另一部分不一致的决定。

节点发现是ES集群formation模块找到其他节点形成集群的过程。当你启动一个ES节点或者一个节点认为主节点挂了并开始选择新的主节点时运行节点发现任务。

分片分配是将分片分配给节点的过程，这个过程可以发生在初始恢复、副本分配、重新平衡、添加或者删除节点时。

主节点的任务之一就是决定哪个分片被分配到哪个节点上，并在集群重新平衡时在节点之间进行分片转移。

ES7.13新特性介绍

Elasticsearch是高可用并可以根据用户需求进行拓展的，原因是它的分布式特性。你可以向集群添加节点来提升集群能力然后ES会将你的数据和查询分布到所有可用节点上。你无需更改自己的应用，ES知道如何平衡多节点集群以提供高可用和可扩展性。节点越多，集群越强。

虽然你可以使用ES存储文档、提取文档和元数据，但其真正的强大之处在于能够轻松访问构建在Apache Lucene搜索引擎库上的全套搜索功能。

ES提供了一套简单的，有逻辑的Restful Api来管理你的集群和索引。以及搜索你的数据。如果需要测试，你只需要通过命令行或者通过Kibana上的开发者平台发送请求。对于应用，可以直接使用Elasticsearc Client。

Elasticsearch（ES）是一种分布式文档存储。不同于关系型数据库存一行有关系的数据，ES存储被序列化成JSON的复杂数据结构。当你在集群中有多个ES节点时，文档也是被分布式存储的并且可以在任意一个节点立即查找到数据。

Elasticsearch是Elastic栈的中心，是一个分布式搜索与分析引擎。Logstash和Beat使向Elasticsearch中收集、聚合、丰富数据并且存储变得容易。Kibana可以让人们交互式的探索、可视化、分享数据的探索角度并且可以管理和监控Elastic栈。Elasticsearch则用于处理数据索引、搜索、分析。

Hive到底是什么？它的存在是为了解决什么问题？Hive有什么优缺点？它与传统数据库之间有什么关系？Hive在大数据分析中扮演着什么角色？Let’s explore Hive together.