一、es集群的配置搭建
准备三台服务器：192.168.81.130、192.168.81.131、192.168.81.132
1、修改每台主机的内核参数vm.max_map_count
编辑/etc/sysctl.conf
vm.max_map_count = 655350
然后执行sysctl -p
2、将es镜像pull下来，本文采用elasticsearch:7.1.1
3、编辑docker-compose.yaml文件
version: '3' services: elasticsearch: # 服务名称 image: elasticsearch:7.1.1 # 使用的镜像 container_name: elasticsearch # 容器名称 restart: always # 失败自动重启策略 environment: - node.name=node-130 # 节点名称，集群模式下每个节点名称唯一 - network.publish_host=192.168.81.130 # 用于集群内各机器间通信,对外使用，其他机器访问本机器的es服务，一般为本机宿主机IP - network.host=0.0.0.0 # 设置绑定的ip地址，可以是ipv4或ipv6的，默认为0.0.0.0，即本机 - discovery.seed_hosts=192.168.81.130,192.168.81.131,192.168.81.132 # es7.0之后新增的写法，写入候选主节点的设备地址，在开启服务后，如果master挂了，哪些可以被投票选为主节点 - cluster.initial_master_nodes=192.168.81.130,192.168.81.131,192.168.81.132 # es7.0之后新增的配置，初始化一个新的集群时需要此配置来选举master - cluster.name=es-cluster # 集群名称，相同名称为一个集群， 三个es节点须一致 # - http.cors.enabled=true # 是否支持跨域，是：true // 这里设置不起作用，但是可以将此文件映射到宿主机进行修改，然后重启，解决跨域 # - http.cors.allow-origin="*" # 表示支持所有域名 // 这里设置不起作用，但是可以将此文件映射到宿主机进行修改，然后重启，解决跨域 - bootstrap.memory_lock=true # 内存交换的选项，官网建议为true - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" # 设置内存，如内存不足，可以尝试调低点 ulimits: # 栈内存的上限 memlock: soft: -1 # 不限制 hard: -1 # 不限制 volumes: - ./elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml # 将容器中es的配置文件映射到本地，设置跨域， 否则head插件无法连接该节点 - ./data:/usr/share/elasticsearch/data # 存放数据的文件， 注意：这里的esdata为 顶级volumes下的一项。 ports: - 9200:9200 # http端口，可以直接浏览器访问 - 9300:9300 # es集群之间相互访问的端口，jar之间就是通过此端口进行tcp协议通信，遵循tcp协议。
4、编辑elasticsearch.yml配置文件
network.host: 0.0.0.0 http.cors.enabled: true # 是否支持跨域 http.cors.allow-origin: "*" # 表示支持所有域名
5、初次运行的时候，注释掉compose文件中的volume，需要先运行起来，然后将容器中的data目录cp到宿主机上，否则报错
执行docker-compose up -d
然后执行docker cp elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/data .
6、然后执行docker-compose down，然后将compose文件中的volume选项打开再启动即可完成
7、访问web界面http://192.168.81.132:9200/_cluster/health?pretty
至此，es搭建完毕！
参考文献：https://www.cnblogs.com/lz0925/p/12011026.html
二、关于elasticsearch的分析器
参考文献：https://www.cnblogs.com/cjsblog/p/10171695.html
1、空白字符分析器：whitespace
按空白字符 —— 空格、tabs、换行符等等进行简单拆分 —— 然后假定连续的非空格字符组成了一个语汇单元。
2、标准分析器：standard
使用 Unicode 文本分割算法 （定义来源于 Unicode Standard Annex #29）来寻找单词 之间 的界限，并且输出所有界限之间的内容。 Unicode 内含的知识使其可以成功的对包含混合语言的文本进行分词。
标点符号可能是单词的一部分，也可能不是，这取决于它出现的位置：
3、simple分析器：当它遇到只要不是字母的字符，就将文本解析成term，而且所有的term都是小写的。
4、stop分析器： stop 分析器 和 simple 分析器很像，唯一不同的是，stop 分析器增加了对删除停止词的支持。默认用的停止词是 _englisht_
（PS：意思是，假设有一句话“this is a apple”，并且假设“this” 和 “is”都是停止词，那么用simple的话输出会是[ this , is , a , apple ]，而用stop输出的结果会是[ a , apple ]，到这里就看出二者的区别了，stop 不会输出停止词，也就是说它不认为停止词是一个term）
（PS：所谓的停止词，可以理解为分隔符）
5、中英文分析器：smartCN
一个简单的中文或中英文混合文本的分词器
这个插件提供 smartcn analyzer 和 smartcn_tokenizer tokenizer，而且不需要配置
# 安装 bin/elasticsearch-plugin install analysis-smartcn # 卸载 bin/elasticsearch-plugin remove analysis-smartcn
6、中文分词器：ik
参考：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
下面为Dockerfile
FROM elasticsearch:7.6.2 ADD https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.6.2/elasticsearch-analysis-ik-7.6.2.zip /usr/share/elasticsearch/plugins/ik/ RUN cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime \ && echo 'Asia/Shanghai' > /etc/timezone \ && cd /usr/share/elasticsearch/plugins/ik/ \ && unzip elasticsearch-analysis-ik-7.6.2.zip \ && rm -f elasticsearch-analysis-ik-7.6.2.zip
7、curl命令对es的操作示例：
获取：curl -XGET 'http://localhost:9200/odin_device_device_collection' 删：curl -XDELETE 'http://localhost:9200/odin_device_device_collection' 插：curl -XPUT 'http://localhost:9200/odin_device_device_collection' -H 'Content-Type: application/json' -d '数据内容' 查：curl -XGET "http://localhost:9200/odin_device_device_collection/_doc/_search" -H 'Content-Type: application/json' -d'{"query": {"match_all": {}},"from": 0,"size": 300}' 清空：curl -XPOST "http://localhost:9200/odin_device_device_collection/_doc/_delete_by_query" -H 'Content-Type: application/json' -d'{"query": {"match_all": {}}}'
