1.1 创建网络（单点部署）
因为我们还需要部署 kibana 容器，因此需要让 es 和 kibana 容器互联，所有先创建一个网络：
docker network create es-net1.2.加载镜像
采用的版本为 7.12.1 的 elasticsearch；自己 pull 是非常大的有 1G 左右
百度网盘链接：链接：百度网盘 请输入提取码百度网盘为您提供文件的网络备份、同步和分享服务。空间大、速度快、安全稳固，支持教育网加速，支持手机端。注册使用百度网盘即可享受免费存储空间
https://pan.baidu.com/s/1VbeuFcspnyzP9LBU_YofZw?pwd=fbzs
提取码：fbzs
docker load -i es.tar1.3 运行
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
浏览路径为：9200 端口
2.部署 kibana
kibana是elasticsearch 的可视化界面，便于我们学习。
2.1.部署
百度网盘链接：链接：百度网盘 请输入提取码百度网盘为您提供文件的网络备份、同步和分享服务。空间大、速度快、安全稳固，支持教育网加速，支持手机端。注册使用百度网盘即可享受免费存储空间https://pan.baidu.com/s/1mlDeot_FFdY5tFXuFV7sJQ?pwd=bayq
提取码：bayq
docker load -i es.tar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- --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如果有下面，说明成功了
浏览路径为：5601 端口
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(方法一)
# 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 elasticsearch3.2.离线安装 ik 插件(方法二)
1.查询数据卷目录
docker volume inspect es-plugins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"
}
]百度网盘：链接：百度网盘 请输入提取码百度网盘为您提供文件的网络备份、同步和分享服务。空间大、速度快、安全稳固，支持教育网加速，支持手机端。注册使用百度网盘即可享受免费存储空间https://pan.baidu.com/s/1lq3Pk0ScKmlo40n45Oj1ag?pwd=7fym
提取码：7fym
cd /var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data2.解压分词器安装包
3. 重启容器
docker restart esdocker logs -f es4.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
4. 扩展词词典
在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
<comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
<!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典-->
<entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
</properties>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
重启elasticsearch
docker restart es
# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch
日志中已经成功加载ext.dic配置文件
5）测试效果：
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
5. 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。
IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：
在 stopword.dic 添加停用词
重启elasticsearch
# 重启服务
docker restart elasticsearch
docker restart kibana
# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch日志中已经成功加载stopword.dic配置文件
测试效果：
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
6.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
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: bridgeRun docker-compose to bring up the cluster:
docker-compose up
