ElasticSearch 推出了全新的serverless架构，将查询(search)和写入(indexing)分离，将计算(computing)和存储(storage)分离，极大提高了 ES 的可运维性，降低了学习成本。本文将先介绍下serverless含义，再介绍ElasticSearch serverless架构。

由于大多数Spark计算的内存性质，Spark程序可能会被集群中的任何资源瓶颈：CPU、网络带宽或内存。大多数情况下，如果数据能放在内存，瓶颈是网络带宽，但有时，您还需要进行一些调整，例如以序列化形式存储RDD，以减少内存使用。本指南将涵盖两个主要主题：数据序列化，这对良好的网络性能至关重要，也可以减少内存使用，以及内存调整。

集群由多个节点组成，每个节点上有多个索引Elasticsearch 索引实际上只是一个或多个物理分片的逻辑分组，其中每个分片实际上是一个独立的索引。分片上的段文件是实际存储的数据。分为主、副，索引中主分片的数量在创建索引时是固定的，但副本分片的数量可以随时更改，而不会中断索引或查询操作。一般通过滚动索引的方式加分片（例如ILM）