【Elasticsearch】安装elasticsearch

news2024/11/17 5:24:21

目录

安装elasticsearch

1.部署单点es

1.1.创建网络

1.2.加载镜像

1.3.运行

2.部署kibana

2.1.部署

2.2.DevTools

3.安装IK分词器

3.1.在线安装ik插件（较慢）

3.2.离线安装ik插件（推荐）

1）查看数据卷目录

2）解压缩分词器安装包

3）上传到es容器的插件数据卷中

4）重启容器

5）测试：

3.3 扩展词词典

3.4 停用词词典

4.部署es集群

安装elasticsearch

1.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

1.2.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。不建议大家自己pull。

课前资料提供了镜像的tar包：

大家将其上传到虚拟机中，然后运行命令加载即可：

# 导入数据
docker load -i es.tar

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

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：

2.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

  • --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

查看运行日志，当查看到下面的日志，说明成功：

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：

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（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

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

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"
    }
]

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

2）解压缩分词器安装包

下面我们需要把课前资料中的ik分词器解压缩，重命名为ik

3）上传到es容器的插件数据卷中

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

4）重启容器

# 4、重启容器
docker restart es
# 查看es日志
docker logs -f es

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

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "黑马程序员学习java太棒了"
}

结果：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "黑马",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "程序员",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "程序",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "员",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "学习",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 7,
      "end_offset" : 11,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "太棒了",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 6
    },
    {
      "token" : "太棒",
      "start_offset" : 11,
      "end_offset" : 13,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 7
    },
    {
      "token" : "了",
      "start_offset" : 13,
      "end_offset" : 14,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 8
    }
  ]
}

3.3 扩展词词典

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：

2）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>

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

传智播客
奥力给

4）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：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "传智播客Java就业超过90%,奥力给！"
}

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：

<?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-->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
         <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典  *** 添加停用词词典-->
        <entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
</properties>

3）在 stopword.dic 添加停用词

习大大

4）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

5）测试效果：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "传智播客Java就业率超过95%,习大大都点赞,奥力给！"
}

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

4.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

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/734549.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

十三、Docker Compose使用和主要功能

十三、Docker Compose使用和主要功能

学习参考&#xff1a;尚硅谷Docker实战教程、Docker官网、其他优秀博客(参考过的在文章最后列出) 目录 一、核心概念二、主要功能二、docker compose常用命令三、docker compose 案例3.1 自己写一个微服务模块3.2 用Dockerfile将上面的模块编排(不使用compose)3.3 使用compose编…
阅读更多...
滑动平均值滤波（CODESYS ST源代码）

滑动平均值滤波（CODESYS ST源代码）

有关滑动平均值滤波算法的详细介绍请查看下面文章链接，这里不再赘述： 博途PLC各种平均值滤波算法对比（SCL+梯形图代码）_模拟量平均值滤波梯形图程序_RXXW_Dor的博客-CSDN博客此文会对比各种滤波算法的优劣，给出具体算法描述和测试代码算术平均值不区分原始数据的质量，特…
阅读更多...
高阶组件/react组件复用

高阶组件/react组件复用

也可以用children模式 优化 高阶组件 组件名称相同设置组件名字 效果 解决props丢失 setstate是异步更新的 推荐语法 页面更新完后的回调函数 组件性能优化 1. 2.
阅读更多...
WAIC2023会后记

WAIC2023会后记

听了3天WAIC的会&#xff0c; 大开眼界&#xff0c;算是上了堂大课。 本次参会的目的是听听AI企业信息化的想法、理论和实践。以进一步探索可能的业务场景。三天的会结束后&#xff0c;留下深刻印象的有如下几点。 大模型当道 2023这次大会的主题成了大模型&#xff0c;谈的…
阅读更多...
超链接标签和列表标签

超链接标签和列表标签

五、超链接标签 href: target: 行内标签&#xff0c;没有href属性和span没区别 有href不写值&#xff0c;跳转当前页面&#xff0c;即刷新效果 写完之后后端数据还没过来&#xff0c;不知道要跳转哪个页面&#xff0c;不想进行刷新页面&#xff0c;加#&#xff0c;叫锚点 回到底…
阅读更多...
Gradle插件开发

Gradle插件开发

Gradle插件开发 本文链接&#xff1a;https://blog.csdn.net/feather_wch/article/details/131623779 什么是插件&#xff1f; 开发方式 插件扩展 加固实战
阅读更多...
[工业互联-16]：工业Windows操作系统与实时性方案

[工业互联-16]：工业Windows操作系统与实时性方案

目录 第1章 Windows操作系统 1.1 简介 1.2 Windows架构 第2章 工业Windows操作系统 2.1 简介 2.2 常见的工业Windows操作系统版本 2.3 定制化工业Windows 第3章 EtherCAT实时Windows方案 3.1 实时Windows的缘由 3.2 总体框架 3.3 ROS2方案 3.4 方案1&#xff1a;使…
阅读更多...
PXE-网络批量装机

PXE-网络批量装机

目录 【1】安装dhcp、tftp-server、httpd、syslinux、关闭防火墙、挂载镜像 【2】配置dhcp服务 【3】配置tftp服务 【4】拷贝pxe服务器的相关文件到tftp的根目录 【5】创建pxelinux.cfg文件 【6】配置httpd 【7】Kickstart自动化文件 【8】重启所有服务 【9】验证 【1…
阅读更多...
C#对DataGridView控件的常用操作

C#对DataGridView控件的常用操作

1998年我开始接触Powerbuilder 6.5之前&#xff0c;使用过FoxPro 2.5B和Visual Base 5&#xff0c;比较而言&#xff0c;对数据库应用的开发&#xff0c;FoxPro 2.5B对开发人员很友好&#xff0c;开发程序速度快&#xff0c;Visual Base 5则几乎没有多少的优势&#xff0c;用上…
阅读更多...
webpack5搭建与基本配置

webpack5搭建与基本配置

webpack基础构建 新建文件夹进入文件夹查看是否安装node&#xff0c;命令&#xff1a;node-v创建package.json文件&#xff0c;命令&#xff1a;npm init -y安装webpack和webpack-cli&#xff0c;&#xff08;命令自动创建出package-lock.json文件和node_modules文件夹&#x…
阅读更多...
残差网络(ResNet) -深度学习（Residual Networks (ResNet) – Deep Learning）

残差网络(ResNet) -深度学习（Residual Networks (ResNet) – Deep Learning）

在第一个基于cnn的架构(AlexNet)赢得ImageNet 2012比赛之后&#xff0c;每个随后的获胜架构都在深度神经网络中使用更多的层来降低错误率。这适用于较少的层数&#xff0c;但当我们增加层数时&#xff0c;深度学习中会出现一个常见的问题&#xff0c;称为消失/爆炸梯度。这会导…
阅读更多...
MachineLearningWu_6_FeatureScaling

MachineLearningWu_6_FeatureScaling

x.1 feature scale 接下俩我们将考虑数据的不一致性&#xff0c;例如有的数据的范围很大&#xff0c;可能分布在好几千&#xff0c;但是我们的weight矩阵最好是在[-1, 1]的小数&#xff0c;如果数值太大就会导致我们的weight变化也很大&#xff0c;如下面这个例子就并不好&…
阅读更多...
编译型语言和解释型语言的区别

编译型语言和解释型语言的区别

1.操作系统怎么识别编程语言 计算机能识别二进制数&#xff0c;但是无法识别编程语言&#xff0c;比如你把 01000001100通过相关手段输入计算机中计算机就能识别其中的含义并且执行对应的命令&#xff0c;但是你输入 print(hello world)计算机就无法识别其含义&#xff0c;这就…
阅读更多...
基于springboot+mybatis-plus+mysql+vue音乐网站管理系统

基于springboot+mybatis-plus+mysql+vue音乐网站管理系统

基于springbootmybatis-plusmysqlvue音乐网站管理系统 一、系统介绍1、系统主要功能&#xff1a;2.涉及技术框架&#xff1a;3.项目说明&#xff1a; 二、功能展示三、其它系统四、获取源码 一、系统介绍 1、系统主要功能&#xff1a; 音乐播放 用户登录注册 用户信息编辑、头…
阅读更多...
4. PS切图

4. PS切图

4.1常见的图片格式 jpg图像格式: JPEG ( .JPG )对色彩的信息保留较好,高清,颜色较多,我们产品类的图片经常用jpg格式的gif图像格式 : GIF格式最多只能储存256色,所以通常用来显示简单图形及字体,但是可以保存透明背景和动画效果,实际经常用于一些图片小动画效果png图像格式&am…
阅读更多...
Tomcat 线程池

Tomcat 线程池

目录 概述 tomcat线程池工作原理 关键源码 Connector 配置 Executor 线程配置 tomcat核心组件&#xff08;题外&#xff09; 概述 Tomcat 是一个流行的 Java Web 服务器&#xff0c;它使用线程池来处理客户端请求。线程池是一组预先创建的线程&#xff0c;用于执行并发任…
阅读更多...
FreeRTOS ~（七）互斥量 ~ （1/3）互斥量解决互斥缺陷

FreeRTOS ~（七）互斥量 ~ （1/3）互斥量解决互斥缺陷

前情提要 FreeRTOS ~&#xff08;四&#xff09;同步互斥与通信 ~ &#xff08;2/3&#xff09;互斥的缺陷 FreeRTOS ~&#xff08;五&#xff09;队列的常规使用 ~ &#xff08;2/5&#xff09;队列解决互斥缺陷 FreeRTOS ~&#xff08;六&#xff09;信号量 ~ &#xff08;2/…
阅读更多...
Android Camera2 获取RAW数据

Android Camera2 获取RAW数据

这边文章主要记录下在Android系统上&#xff0c;如何通过Camera2 API去拿到RAW数据&#xff0c;也是当个备忘。 平时我们拿实时预览数据&#xff0c;更多的是获取yuv数据。一般涉及到raw域算法在APP层实现的时候&#xff0c;我们才会用到获取raw数据。 APP上集成Raw算法的思路…
阅读更多...
【CSDN新星计划】初阶牛C/C++赛道——顺序程序设计（运算符和表达式）

【CSDN新星计划】初阶牛C/C++赛道——顺序程序设计（运算符和表达式）

目录 &#x1f349;2.运算符和表达式 2.1 C运算符 2.2基本的算术运算符 2.3自增&#xff08; &#xff09;自减&#xff08; - - &#xff09;运算符 2.4算术表达式和运算符的优先级与结合性 2.运算符和表达式 2.1 C运算符 C语言提供了以下运算符&#xff1a; (1)算术…
阅读更多...
印度反垄断机构偏袒亚马逊，谷歌对滥用安卓市场地位罚款提出质疑

印度反垄断机构偏袒亚马逊，谷歌对滥用安卓市场地位罚款提出质疑

根据路透社消息&#xff0c;谷歌指控印度反垄断机构在其安卓系统调查中对亚马逊持偏袒态度&#xff0c;并向印度最高法院提起诉讼&#xff0c;对其关于滥用安卓市场地位的罚款提出质疑。 印度竞争委员会&#xff08;CCI&#xff09;最近要求谷歌改变商业模式&#xff0c;称谷歌…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023