面试题：ElasticSearch集群节点角色之数据节点相关配置

Question

在ElasticSearch集群中，数据节点主要负责存储和处理数据。请阐述如何通过配置文件设置一个节点为数据节点，并说明数据节点过多或过少可能带来的问题。

Answer 1

设置节点为数据节点

在Elasticsearch的配置文件elasticsearch.yml中，通过设置node.data属性为true来将该节点配置为数据节点，示例配置如下：

node.name: data - node - 1
node.data: true
node.master: false
node.ingest: false

上述配置中明确指定了该节点仅作为数据节点，不承担主节点（node.master: false）和摄取节点（node.ingest: false）的角色。

数据节点过多带来的问题

1. 资源浪费：每个数据节点都需要占用一定的系统资源，如内存、CPU和磁盘空间等。过多的数据节点会导致资源过度分散，造成不必要的浪费，增加硬件成本。
2. 网络开销增大：数据节点之间需要进行数据同步和复制等操作。节点过多会使网络中的数据传输量大幅增加，导致网络拥堵，影响集群整体性能。
3. 集群状态维护成本高：Elasticsearch集群需要维护各节点的状态信息。数据节点过多时，集群状态信息会变得庞大复杂，主节点维护这些信息的负担加重，可能导致集群状态更新缓慢，甚至出现不稳定情况。

数据节点过少带来的问题

1. 存储压力大：数据节点过少意味着每个节点需要存储更多的数据。当数据量增长到一定程度时，单个或少数几个数据节点的磁盘空间可能会不足，限制了集群的存储容量扩展能力。
2. 处理能力受限：数据节点负责数据的处理操作，如搜索、聚合等。节点过少时，处理能力有限，在高并发的查询请求下，可能无法及时响应，导致查询性能下降，用户体验变差。
3. 容错能力降低：数据节点承担着数据存储的关键任务。如果数据节点过少，一旦某个节点出现故障，丢失的数据量相对较大，且由于副本数量有限，恢复数据的难度和时间成本都会增加，影响集群的可用性和数据安全性。