安装elasticsearch、kibana、ik分词器

elasticSearch采用的倒排索引，那么如何使用elasticSearch

一、安装elasticSearch

1、创建目录用于存放下载的es.tar和kibana.tar

/usr/local/docker/tools

cd /usr/local/docker/tools

2、上传tar

启动Docker

出现此错误：Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock. Is the docker daemon running?需要启动Docker

systemctl start docker

二、部署单点es

1、创建es网络（需要让es和kibana容器互联）

docker network create es-net

2、加载或拉取镜像

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

docker load -i es.tar

pull方法如下：

docker pull elasticsearch:7.12.1

3、运行elasticsearch

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-logs:/usr/share/elasticsearch/logs \
    -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
    --privileged \
    --network es-net \
    -p 9200:9200 \
    -p 9300:9300 \
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（ik分词器，就是放在此目录下的）
--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

运行结果如图

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

-v 解释

　　命令：-v 本地目录（或数据卷名）:容器内目录

　　作用：将本地目录（或数据卷）挂载到容器内目录。

　　　　如果本地目录（或数据卷）不存在，会自动创建

查看数据卷

docker volume ls // 查看所有数据卷

docker volume inspect es-data //查看指定数据卷信息

===========根据 -v 本地目录创建容器==============

查看本地目录 /usr/local/docker/ 中没有多余的文件

执行以下代码

docker rm -f es //删除容器

// 创建并运行容器
docker run -d \
    --name es \
    -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
    -e "discovery.type=single-node" \
    -v /usr/local/docker/es/data:/usr/share/elasticsearch/data \
    -v /usr/local/docker/es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
    --privileged \
    --network es-net \
    -p 9200:9200 \
    -p 9300:9300 \
elasticsearch:7.12.1

可以看到运行容器后，本地目录中创建对应的目录，说明将本地目录挂载到容器内目录。

T：如果容器存在但没有启动

docker ps -a //查看所有状态的容器

docker restart kibana //重启指定容器

三、部署kibana（提供一个elasticsearch的可视化界面）

1、加载或拉取镜像

docker load -i kibana.tar

pull方法如下：

docker pull kibana:7.12.1

2、运行kibana

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1

命令解释：

--name kibana：设置的容器名称
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200：设置elasticsearch的地址，因为kibanna已经与elasticsearch在同一个网络，因此可以用容器名直接访问elasticsearch
--network=es-net：加入一个名为es-net的网络中，与elasticsearch在同一个网络中
-p 5601:5601：端口映射，用户访问的端口

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

3、DevTools（kibana中提供了一个DevTools界）

可以编写DSL来操作elasticsearch。并且对DSL语句有自动补全功能。

四、安装IK分词器

1、在线安装ik插件（较慢）

# 进入容器内部
docker exec -it es /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 es

2、离线安装ik插件（推荐）

2.1、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：

[
    {
        "CreatedAt": "2025-01-02T14:07:40+08:00",
        "Driver": "local",
        "Labels": null,
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
        "Name": "es-plugins",
        "Options": null,
        "Scope": "local"
    }
]

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

2.2、解压缩分词器安装包

ik下载地址：https://release.infinilabs.com/，找到对应版本

将下载ik分词器解压缩，重命名为ik

2.3、上传到es容器的插件数据卷中

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

2.4、重启容器

# 4、重启容器
docker restart es

2.5、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

# 测试分词器
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "我要认真学习elasticsearch！"
}

结果：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "要",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "认真学习",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "elasticsearch",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 19,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 3
    }
  ]
}

3、扩展词词典

在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加

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

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

停用词词典：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。

五、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：

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

Run docker-compose to bring up the cluster:

docker-compose up

posted @ 2025-01-02 17:28 一杯水M 阅读(1086) 评论(0) 收藏举报

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