• 安装elasticsearch

    1.部署单点es

    1.1.创建网络

    因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：

    docker network create es-net

    1.2.加载镜像

    这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，这个镜像体积非常大，接近1G。不建议大家自己pull。

    课前资料提供了镜像的tar包：

    大家将其上传到虚拟机中，然后运行命令加载即可：

    1. # 导入数据
    2. docker load -i es.tar

    同理还有kibana的tar包也需要这样做。

    1.3.运行

    运行docker命令，部署单点es：

    1. docker run -d \
    2. 	--name es \
    3.     -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
    4.     -e "discovery.type=single-node" \
    5.     -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
    6.     -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
    7.     --privileged \
    8.     --network es-net \
    9.     -p 9200:9200 \
    10.     -p 9300:9300 \
    11. elasticsearch:7.12.1

    命令解释：

    • -e "cluster.name=es-docker-cluster"：设置集群名称
    • -e "http.host=0.0.0.0"：监听的地址，可以外网访问
    • -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小
    • -e "discovery.type=single-node"：非集群模式
    • -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定es的数据目录
    • -v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs：挂载逻辑卷，绑定es的日志目录
    • -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：挂载逻辑卷，绑定es的插件目录
    • --privileged：授予逻辑卷访问权
    • --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中
    • -p 9200:9200：端口映射配置

    在浏览器中输入：http://192.168.150.101:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：

    2.部署kibana

    kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面，便于我们学习。

    2.1.部署

    运行docker命令，部署kibana

    1. docker run -d \
    2. --name kibana \
    3. -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
    4. --network=es-net \
    5. -p 5601:5601  \
    6. kibana:7.12.1
    • --network es-net ：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
    • -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：设置elasticsearch的地址，因为kibana已经与elasticsearch在一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch
    • -p 5601:5601：端口映射配置

    kibana启动一般比较慢，需要多等待一会，可以通过命令：

    docker logs -f kibana

    查看运行日志，当查看到下面的日志，说明成功：

     

    此时，在浏览器输入地址访问：http://192.168.150.101:5601，即可看到结果

    2.2.DevTools

    kibana中提供了一个DevTools界面：

    这个界面中可以编写DSL来操作elasticsearch。并且对DSL语句有自动补全功能。 

    3.安装IK分词器

    3.1.在线安装ik插件（较慢）

    1. # 进入容器内部
    2. docker exec -it elasticsearch /bin/bash
    3.  
    4. # 在线下载并安装
    5. ./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip
    6.  
    7. #退出
    8. exit
    9. #重启容器
    10. docker restart elasticsearch

    3.2.离线安装ik插件（推荐）

    1）查看数据卷目录

    安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置，而我们用了数据卷挂载，因此需要查看elasticsearch的数据卷目录，通过下面命令查看:

    docker volume inspect es-plugins

    显示结果：

    1. [
    2.     {
    3.         "CreatedAt": "2022-05-06T10:06:34+08:00",
    4.         "Driver": "local",
    5.         "Labels": null,
    6.         "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
    7.         "Name": "es-plugins",
    8.         "Options": null,
    9.         "Scope": "local"
    10.     }
    11. ]

    说明plugins目录被挂载到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录中。

    2）解压缩分词器安装包

    下面我们需要把课前资料中的ik分词器解压缩，重命名为ik

     

    3）上传到es容器的插件数据卷中

    也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data：

    4）重启容器

    1. # 4、重启容器
    2. docker restart es
    1. # 查看es日志
    2. docker logs -f es

    5）测试：

    IK分词器包含两种模式：

    • ik_smart：最少切分

    • ik_max_word：最细切分

    1. GET /_analyze
    2. {
    3.   "analyzer": "ik_max_word",
    4.   "text": "黑马程序员学习java太棒了"
    5. }

    结果：

    1. {
    2.   "tokens" : [
    3.     {
    4.       "token" : "黑马",
    5.       "start_offset" : 0,
    6.       "end_offset" : 2,
    7.       "type" : "CN_WORD",
    8.       "position" : 0
    9.     },
    10.     {
    11.       "token" : "程序员",
    12.       "start_offset" : 2,
    13.       "end_offset" : 5,
    14.       "type" : "CN_WORD",
    15.       "position" : 1
    16.     },
    17.     {
    18.       "token" : "程序",
    19.       "start_offset" : 2,
    20.       "end_offset" : 4,
    21.       "type" : "CN_WORD",
    22.       "position" : 2
    23.     },
    24.     {
    25.       "token" : "员",
    26.       "start_offset" : 4,
    27.       "end_offset" : 5,
    28.       "type" : "CN_CHAR",
    29.       "position" : 3
    30.     },
    31.     {
    32.       "token" : "学习",
    33.       "start_offset" : 5,
    34.       "end_offset" : 7,
    35.       "type" : "CN_WORD",
    36.       "position" : 4
    37.     },
    38.     {
    39.       "token" : "java",
    40.       "start_offset" : 7,
    41.       "end_offset" : 11,
    42.       "type" : "ENGLISH",
    43.       "position" : 5
    44.     },
    45.     {
    46.       "token" : "太棒了",
    47.       "start_offset" : 11,
    48.       "end_offset" : 14,
    49.       "type" : "CN_WORD",
    50.       "position" : 6
    51.     },
    52.     {
    53.       "token" : "太棒",
    54.       "start_offset" : 11,
    55.       "end_offset" : 13,
    56.       "type" : "CN_WORD",
    57.       "position" : 7
    58.     },
    59.     {
    60.       "token" : "了",
    61.       "start_offset" : 13,
    62.       "end_offset" : 14,
    63.       "type" : "CN_CHAR",
    64.       "position" : 8
    65.     }
    66.   ]
    67. }

    3.3 扩展词词典

    随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如：“奥力给”，“传智播客” 等。

    所以我们的词汇也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。

    1）打开IK分词器config目录：

    2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

    1. "1.0" encoding="UTF-8"?>
    2. properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
    3. <properties>
    4.         <comment>IK Analyzer 扩展配置comment>
    5.         
    6.         <entry key="ext_dict">ext.dicentry>
    7. properties>

    3）新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改

    1. 传智播客
    2. 奥力给

    4）重启elasticsearch

    1. docker restart es
    2.  
    3. # 查看 日志
    4. docker logs -f elasticsearch

    日志中已经成功加载ext.dic配置文件

    5）测试效果：

    1. GET /_analyze
    2. {
    3.   "analyzer": "ik_max_word",
    4.   "text": "传智播客Java就业超过90%,奥力给！"
    5. }

    注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑

    3.4 停用词词典

    在互联网项目中，在网络间传输的速度很快，所以很多语言是不允许在网络上传递的，如：关于宗教、政治等敏感词语，那么我们在搜索时也应该忽略当前词汇。

    IK分词器也提供了强大的停用词功能，让我们在索引时就直接忽略当前的停用词汇表中的内容。

    1）IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

    1. "1.0" encoding="UTF-8"?>
    2. properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
    3. <properties>
    4.         <comment>IK Analyzer 扩展配置comment>
    5.         
    6.         <entry key="ext_dict">ext.dicentry>
    7.          
    8.         <entry key="ext_stopwords">stopword.dicentry>
    9. properties>

    3）在 stopword.dic 添加停用词

    的

    4）重启elasticsearch

    1. # 重启服务
    2. docker restart elasticsearch
    3. docker restart kibana
    4.  
    5. # 查看 日志
    6. docker logs -f elasticsearch

    日志中已经成功加载stopword.dic配置文件

    5）测试效果：

    1. GET /_analyze
    2. {
    3.   "analyzer": "ik_max_word",
    4.   "text": "传智播客Java就业率超过95%,都点赞,奥力给！"
    5. }

    注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑

    4.部署es集群

    部署es集群可以直接使用docker-compose来完成，不过要求你的Linux虚拟机至少有4G的内存空间

    首先编写一个docker-compose文件，内容如下：

    1. version: '2.2'
    2. services:
    3.   es01:
    4.     image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    5.     container_name: es01
    6.     environment:
    7.       - node.name=es01
    8.       - cluster.name=es-docker-cluster
    9.       - discovery.seed_hosts=es02,es03
    10.       - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
    11.       - bootstrap.memory_lock=true
    12.       - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    13.     ulimits:
    14.       memlock:
    15.         soft: -1
    16.         hard: -1
    17.     volumes:
    18.       - data01:/usr/share/elasticsearch/data
    19.     ports:
    20.       - 9200:9200
    21.     networks:
    22.       - elastic
    23.   es02:
    24.     image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    25.     container_name: es02
    26.     environment:
    27.       - node.name=es02
    28.       - cluster.name=es-docker-cluster
    29.       - discovery.seed_hosts=es01,es03
    30.       - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
    31.       - bootstrap.memory_lock=true
    32.       - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    33.     ulimits:
    34.       memlock:
    35.         soft: -1
    36.         hard: -1
    37.     volumes:
    38.       - data02:/usr/share/elasticsearch/data
    39.     networks:
    40.       - elastic
    41.   es03:
    42.     image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1
    43.     container_name: es03
    44.     environment:
    45.       - node.name=es03
    46.       - cluster.name=es-docker-cluster
    47.       - discovery.seed_hosts=es01,es02
    48.       - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
    49.       - bootstrap.memory_lock=true
    50.       - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    51.     ulimits:
    52.       memlock:
    53.         soft: -1
    54.         hard: -1
    55.     volumes:
    56.       - data03:/usr/share/elasticsearch/data
    57.     networks:
    58.       - elastic
    59.  
    60. volumes:
    61.   data01:
    62.     driver: local
    63.   data02:
    64.     driver: local
    65.   data03:
    66.     driver: local
    67.  
    68. networks:
    69.   elastic:
    70.     driver: bridge

    Run docker-compose to bring up the cluster:

    docker-compose up
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  • 原文地址：https://blog.csdn.net/qq_64376339/article/details/136605744