Arquitectura de ElasticSearch

Autor: | Última modificación: 20 de abril de 2022 | Tiempo de Lectura: 4 minutos
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Las bases de datos distribuidas forman parte del manejo del Big Data para llevar a cabo un estudio de datos dinámico y flexible. La arquitectura de ElasticSearch es una de estas bases que optimizan las respuestas y el uso de la información orientado a sus documentos JSON. De hecho, una de las cuestiones por las que más destaca es por su arquitectura sin esquema.

Conocer cada una de estas herramientas se instaura como un factor decisivo durante el manejo de estas plataformas de gestión de datos. En el desarrollo de este post, te expondremos cómo funciona la arquitectura de ElasticSearch dentro del ecosistema Big Data.

La arquitectura de ElasticSearch

La arquitectura de ElasticSearch consta de una serie de dinámicas para llevar a cabo el funcionamiento efectivo en las consultas de la información almacenada. Comprender cada uno de estos factores deviene en una arquitectura de carácter dinámico e intuitivo para el usuario.

A continuación, te compartimos cuáles son los elementos fundamentales para la arquitectura de ElasticSearch:

  1. Shards: se le llama así a las instancias de indexes que maneja el motor Lucene en la plataforma.
  2. Réplicas: este elemento hace referencias a las shards replicadas en el proceso de indexación y de búsqueda. Esto te permite tener backups de los datos, puesto que habrá, como mínimo, una réplica por índice.
  3. Índices: esta es la asignación de nombres lógicos que asigna la plataforma a los datos de manera automática una vez vayas a agregar la información.
  4. Segmentos y commit points: estos elementos pertenecen a cierta división de shards que consiste en acelerar el tiempo de búsqueda y generar estabilidad en la estructura de los datos.
  5. Nodo: se refiere al servidor de búsqueda que ejecuta ElasticSearch. Cada clúster posee tres nodos.
  6. Clúster: en este elemento se almacenan los datos gracias a un conjunto de nodos, los cuales pueden ser: master node, data note, ingest node o coordinating node.

Cada uno de los elementos nombrados se instaura en la arquitectura de ElasticSearch con el propósito de desarrollar una tarea específica. A continuación, te compartimos un pequeño esquema visual que representa los elementos más importantes y cómo se establecen desde la sintaxis de las operaciones:

Esquema de la arquitectura de ElasticSearch explicada anteriormente

Características la arquitectura de ElasticSearch

A continuación, te expondremos puntualmente cuáles son las principales características que destacan la arquitectura de ElasticSearch dentro del mundo Big Data:

  • Motor Lucene: este te permitirá manejar un gran volumen de datos y la implantación de herramientas como el soporte de geolocalización, el autocompletado o las búsqueda de texto, entre otros.
  • Escalabilidad horizontal: la base de datos que desarrolla se distribuye con una gran escalabilidad horizontal hasta el punto de almacenar petabytes de información.
  • Documentos JSON: este factor consiste en indexación de datos a través de conjuntos de pares entre clave y valor del dato.
  • Arquitectura sin esquemas: esta plataforma no te exige esquemas, puesto que maneja una indexación rápida que se atribuye de manera inmediata al detectar los tipos de campos.
  • Alta disponibilidad: eicha característica hace referencia a la replicación en diferentes nodos, puesto que ElasticSearch cuenta con una gran tolerancia a los fallos de nodos.
  • Desarrollo intuitivo: una vez te familiarices con este motor de búsqueda, notarás que lleva a cabo un desarrollo amigable con APIs sencillas.
Arquitectura de ElasticSearch 1
  • Respuestas rápidas: los resultados que arroja para una búsqueda se generan de forma rápida y en tiempo real, puesto que una vez adjuntan los datos, inmediatamente, estos se encuentran disponibles para una consulta.
  • Almacenamiento por índices: una vez añades información a la base de datos, esta se almacena por índices de manera automática a través de Lucene.
  • Shards y réplicas: los indexes se dividen por shards o réplicas. En el primer caso, los datos se distribuyen en diferentes nodos de manera automática. Ten en cuenta que una vez se establezca el índice no podrás cambiar el número de shards. En cuanto a las réplicas, estas hacen referencia al hecho de replicar la información en distintos nodos, lo que produce una mayor disponibilidad a la hora de la consulta. Además, podrás configurarlas dinámicamente.
  • Acceso y API: ElasticSearch se especializa por su acceso a los datos por medio del API RESTful, factor que genera una mayor velocidad y agilidad en la búsqueda de los datos.

Aprende más sobre Big Data

Por medio de este post, has podido conocer la arquitectura de ElasticSearch y cómo se desenvuelve dentro del mundo Big Data. Sin embargo, hay muchas arquitecturas para estudiar en el ecosistema de los macrodatos debido al gran desarrollo de sistemas y herramientas para su manejo.

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