有没有发现今天的内容甚至有些倒退，是的，是因为gemini忘了一开始指定的计划了，我让它回想起来之后，它觉得我学的太快了，所以重新学一些基础的东西
查看集群状态_cluster/health
number_of_nodes：集群中在线的总节点数。
number_of_data_nodes：专门负责存储数据的节点数。
active_primary_shards：集群中所有索引处于激活状态的主分片总数。
active_shards：所有激活的分片总数（主分片 + 副本分片）。
relocating_shards：正在从一个节点移动到另一个节点的分片数（通常发生在扩容或缩容时）。
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我准备使用两周时间重新学习和理解EFK/ELK体系，之前我也学习过，但是因为没有实际可操作的项目，所以很快就忘记了，以下是AI（gemini）给我提供的学习方案
学习方案第一阶段：核心基石与可视化（第 1 - 3 天）目标：搞定存储端 Elasticsearch 和展示端 Kibana，理解数据的”家”是怎么建的。
第 1 天：Elasticsearch 架构与索引原理
复习倒排索引（Inverted Index）和分片（Shards/Replicas）的概念。
实战： 使用 Docker 部署一个三节点的 ES 集群。手动通过 curl 或 Kibana Dev ...