Kafka

notes/中间件/NoSQL数据库/分布式搜索引擎-Elasticsearch.md

@@ -824,7 +824,7 @@ Elasticsearch 集群分配：
 
 1. 单节点集群：当 Elasticsearch 服务只有一个节点时，这一个节点也称为一个集群（单节点集群），在此时创建一个 3 个分片 1 个拷贝的索引时，其分片的分布情况如下：
 
-   ![](./Image/elas_0202.png)
+   ![](../img/elas_0202.png)
 
    此时 3 个分片都为主分片（副本分片不会被分配），集群的健康状态为`yellow`。
 
@@ -862,7 +862,7 @@ Elasticsearch 集群分配：
 
    第 2 个节点加入集群后，Elasticsearch 将会对分片重新分配，此时 3 个主分片和 3 个复制分片均已被分配，其分布情况如下：
 
-   ![](./Image/elas_0203.png)
+   ![](../img/elas_0203.png)
 
    主分片和复制分片位于不同的节点当中，集群状态为`green`。当集群损失任意一个节点时，数据不会丢失。
 
@@ -870,7 +870,7 @@ Elasticsearch 集群分配：
 
    此时的分片分布如下：
 
-   ![](./Image/elas_0204.png)
+   ![](../img/elas_0204.png)
 
    此时丢失一个节点不会丢失数据，丢失 2 个节点时也只会丢失 1/3 的数据，我们也可以将`number_of_replicas`调大到 2：
 
@@ -987,11 +987,11 @@ Elasticsearch 会将文档内容拆分为词条，创建一个包含所有不重
 
 **段合并**：由于每秒钟 refresh 都会产生一个新的 segment（段），段数量过多会导致过多的消耗文件句柄、内存和 CPU 时间，影响查询速度。基于这个原因，Lucene 通过合并段来解决这个问题，即将一小部分大小相似的段合并为一个更大的段：
 
-![](./Image/elas_1110.png)
+![](../img/elas_1110.png)
 
 如图：段合并将两个已经提交了的段和一个没有提交的段合并为了一个更大的段，合并时已删除的文档不会被合并到大的分段当中。
 
-![](./Image/elas_1111.png)
+![](../img/elas_1111.png)
 
 合并完成后，老的段被删除，新的段被 flush 到磁盘。