文章目录
- 前言
- 基本环境构建
- Java安装
- docker安装
- es部署
- 安装ES
- 验证安装
- 安装kibana
- 设置密码
- 进入es容器
- 安装Vim
- 修改es容器配置文件
- 设置es访问密码
- 设置Kibana密码
- 理想状态
- 方案二修改挂载
- 安装IK分词器
- 安装ik分词器
- 在线安装
- 离线安装
前言
虽然说要停更，但是有些东西还是需要记录一下的，尤其是这种，不需要动脑子，但是就是容易忘记需要注意的操作是需要进行记录的。
那么本篇博文需要做的就是使用docker容器部署ElasticSearch，如何从0开始进行搭建，同时设置账户和密码。
这里先说明一下的是，这里部署的是单节点的ElasticSearch，实话实话，之所以搞这个还是为了完成WhiteHole的一个搜索功能，但是考虑到服务成本的问题，所以还是考虑单节点。实际上，我们是完全可以考虑使用Mysql（>=5.7） 的分词来实现类似的效果的，因为数据量并不多的情况下，使用这个也是可以考虑的，但是为了考虑到以后扩展，还是打算先把Es给做进去，同时提供两套实现方案，后期通过nacos注册中心进行灵活调配，我使用哪一种方案。
不过也确实，脱离场景谈技术都是扯犊子，这套技术栈很好，但是对于当前的WhiteHole来说，属于是典型的堆技术栈，只能说面试唬唬人，从此以后我们具备了搭建分布式架构，并基于java微服务技术完成这一架构的开发能力，同时具备了多语言开发能力。
OK，吐槽归吐槽，我们还是来说一说，我们如何搭建。这里我使用的服务器是centos8,4核8GB。这里请注意你的系统版本。
基本环境构建
那么在开始之前，我们需要做的就是搭建好我们的环境。
Java安装
sudo yum -y install java-11-openjdk-devel
或：
sudo yum -y install java-11-openjdk
这两个都可以，上面那个把Java的一些额外的东西都会给你搞好。
docker安装
- 卸载可能存在的版本（看你自己，非必要）
yum remove docker \
docker-client \
docker-client-latest \
docker-common \
docker-latest \
docker-latest-logrotate \
docker-logrotate \
docker-selinux \
docker-engine-selinux \
docker-engine \
docker-ce
- 安装docker
2.1 首先安装依赖：
yum install -y yum-utils \
device-mapper-persistent-data \
lvm2 --skip-broken
2.2 然后设置镜像
yum-config-manager \
--add-repo \
https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
sed -i 's/download.docker.com/mirrors.aliyun.com\/docker-ce/g' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo
yum makecache --refresh
2.3 最后安装社区版本
yum install -y docker-ce
到此docker安装完毕。
es部署
这个可以去docker 镜像那里去拉取，我这里也有一个7.12的
链接：https://pan.baidu.com/s/1tmBP7RHVX62FdAigpcV0Lg
提取码：6666
我在服务器这边创建了一个目录，然后上传了这个tar包
要的小伙伴自取。
之后我们加载一下镜像。
为了测试，我们先做单节点部署，看看行不行。
安装ES
我们先运行一下我们的docker
systemctl start docker
然后切换到 es.tar 的目录，我的目录是 /elastic
然后加载镜像
docker load -i es.tar
之后我们创建一个容器：
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-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
验证安装
之后打开你的 IP：9200 端口
访问正常
安装kibana
这个是咱们联调elastic用的。
docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601 \
kibana:7.12.1
运行这个命令会自动帮助我们安装。
--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
可以看到有两个了
之后在浏览器打开 5601端口
由于一个DevTool
设置密码
之后的话，我们需要去设置密码，因为，现在是已经可以正常运行了，但是，没有设置密码，那么就意味，任何人都可以访问，那么这样做显然是不太OK的。（这里的话，为了安全，建议再做一个端口映射，如果需要公开暴露的话）
那么这里设置密码的话也是分别设置es的和kibabana的。这里不太一样的就是，我们需要去容器里面去修改配置。
进入es容器
首先我们需要找到，我们的容器。
docker container ls
当然如果你的容器没有在线运行，那么就是
docker ps -a
查看所有的 容器。
然后我们需要进入到容器里面
docker exec -it 容器ID /bin/bash
安装Vim
我们待会需要去修改配置文件，但是对于这个原始镜像来说，是没有vim,同时yum也无法正常使用。因此，我们需要麻烦一点去安装。
这里的话按照顺序输入如下指令即可：
cd /etc/yum.repos.d/
sed -i 's/mirrorlist/#mirrorlist/g' /etc/yum.repos.d/CentOS-*
sed -i 's|#baseurl=http://mirror.centos.org|baseurl=http://vault.centos.org|g' /etc/yum.repos.d/CentOS-*
yum makecache
yum update -y
yum -y install vim
那么这个时候的话，我们的vim就是安装好了。
修改es容器配置文件
之后的话，我们就可以正常使用vim去修改我们的配置文件了。
那么此时进入到我们的config目录
cd config
然后我们编辑
elasticsearch.yml配置文件
然后添加如下命令：
xpack.security.transport.ssl.enabled: true
xpack.security.enabled: true
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
http.cors.allow-headers: "Authorization"
之后退出容器，重启
docker restart 容器ID
设置es访问密码
此时你再次刷新刚刚9200的那个端口应该是会提示你要密码登录的，但是还没完，我们此时再次进入到我们的容器，然后进入bin目录，输入如下指令：
elasticsearch-setup-passwords interactive
然后会让你设置各种密码，你可以选择统一，随便你。
之后再次访问:
我们输入密码即可。用户名为 elastic。
设置Kibana密码
理想状态
首先通过同样的方式，我们进入到Kibana的容器当中。
然后就好办了嘛，
然后修改Kibana的配置文件
同样的没有vim需要再来一下。之后我们在编辑这个文件然后添加：
elasticsearch.username: "elastic"
elasticsearch.password: "xxxx"
即可，但是遗憾的是，通过我们刚刚安装的docker 容器来说，你也看到了，当前用户并不是root，实际上是kibana，这个就比较蛋疼了，不过条条大路通罗马，实际上，我们还有另一个方案。
方案二修改挂载
本来是打算去挣扎一下，去看看人家官方是咋说的，突然想到，刚刚我们应该是有挂载我的配置文件的。所以，我就直接修改本地文件其实就可以了。是的修改es的时候其实也可以这样干，如果不是因为vim问题的话，这种方式是更慢的。为啥呢，原因在这儿：
首先我们先找到挂载，由于我也不知道在哪，所以我们找一下位置：
find / -name kibana.yml
最后我们找到有这几个东西：
这个是我们挂载的，其实到底是哪一个我也不确定，于是我就全部看了一下，最后，我对这两个文件进行了修改。
第一个文件是一堆注释，第四个文件当我把前面的改好了，这个也就改好了，可能是个链接吧。
之后的话加入刚刚的那两句话：
elasticsearch.username: "elastic"
elasticsearch.password: "xxxx"
安装IK分词器
OK，最后的话，就是来安装一下我们的分词器，就是我们的 KunKun分词器主要是因为中文分词嘛。其实作用和jieba类似嘛，要做关键词搜索呗。
安装ik分词器
安装的话两种方案：
在线安装
这个比较慢。
执行如下指令就好了：
# 进入容器内部
docker exec -it containerName /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
离线安装
那么我们这边选择离线安装，所以先到ik官网，去搞到压缩包。
我们可以在docke看到有两个数据卷正在被使用。
并且可以看到具体信息
然后的话我们直接进入那个目录，然后上传ik分词器。
然后重启容器。
docker restart 容器ID/名
最后我们来到Kibana来看看我们的分词效果。
效果非常不错。
