• 安装elasticsearch


    一、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

    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。
    这里采用压缩包的方式导入,也可以自己pull

    docker load -i es.tar
    
    • 1

    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:

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

    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:
    在这里插入图片描述

    二、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

    docker run -d \
    --name kibana \
    -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
    --network=es-net \
    -p 5601:5601  \
    kibana:7.12.1
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • –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
    
    • 1

    查看运行日志,当查看到下面的日志,说明成功:
    在这里插入图片描述
    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:
    在这里插入图片描述
    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。

    三、安装IK分词器

    3.1 在线安装ik插件(较慢)

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

    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
    
    • 1

    显示结果:

    [
        {
            "CreatedAt": "2022-05-06T10:06:34+08:00",
            "Driver": "local",
            "Labels": null,
            "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
            "Name": "es-plugins",
            "Options": null,
            "Scope": "local"
        }
    ]
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 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.将ik分词器上传到es容器的插件数据卷中

    3.重启容器

    # 重启容器
    docker restart es
    # 查看es日志
    docker logs -f es
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4

    4.测试

    • ik_smart:智能切分,粗粒度
    • ik_max_word:最细切分,细粒度
    GET /_analyze
    {
      "text":"今天天气真不错,加油奥里给!",
      "analyzer": "ik_smart"
    }
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5

    结果:

    {
      "tokens" : [
        {
          "token" : "今天天气",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 4,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 0
        },
        {
          "token" : "真不错",
          "start_offset" : 4,
          "end_offset" : 7,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 1
        },
        {
          "token" : "加油",
          "start_offset" : 8,
          "end_offset" : 10,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 2
        },
        {
          "token" : "奥里给",
          "start_offset" : 10,
          "end_offset" : 13,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 3
        }
      ]
    }
    
    • 1
    • 2
    • 3
    • 4
    • 5
    • 6
    • 7
    • 8
    • 9
    • 10
    • 11
    • 12
    • 13
    • 14
    • 15
    • 16
    • 17
    • 18
    • 19
    • 20
    • 21
    • 22
    • 23
    • 24
    • 25
    • 26
    • 27
    • 28
    • 29
    • 30
    • 31
    • 32

    3.3 扩展字典

    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:
    在这里插入图片描述
    2.在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加:

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

    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

    我嘞个豆
    奥力给
    
    • 1
    • 2

    4.重启elasticsearch

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

    **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:

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

    3.在 stopword.dic 添加停用词

    脏话
    
    • 1

    4.重启elasticsearch

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

    **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**

    四、部署es级群

    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:

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

    启动集群:

    docker-compose up -d
    
    • 1
  • 相关阅读:
    Excel 的单元格内容和单元格格式
    素问·六节藏象论原文
    【PowerQuery】导入与加载XML
    时钟的同步与异步问题
    MIT 6.S081学习笔记(第二章)
    什么是RabbitMQ
    9月《中国数据库行业分析报告》已发布,47页干货带你详览 MySQL 崛起之路!
    Deterministic Policy Gradient Algorithms
    给电脑一键重装系统后找回照片查看器的方法
    【JAVA】Java 常见的垃圾收集器有哪些?
  • 原文地址:https://blog.csdn.net/lx00000025/article/details/134684282