文章目录
- 部署单点es
- 部署kibana
- DevTools
- 安装IK分词器
- 在线安装ik插件(较慢)
- 离线安装ik插件(推荐)
- 将 ik 目录 上传到es容器的插件数据卷中
- 重启容器
- 异常
- 测试
- 扩展词 词典
- 部署es集群
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提取码:yyds
部署单点es
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
# 先删除之前的
docker volume rm es-data es-plugins
创建 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:7.17.7
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://192.168.111.101:9200
即可看到elasticsearch的响应结果:
部署kibana
docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601 \
kibana:7.17.7
--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:
DevTools
访问地址 : http://192.168.111.101:5601/
往下滑
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。
安装IK分词器
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/v7.17.7/elasticsearch-analysis-ik-7.17.7.zip
#退出
exit
#重启容器
docker restart es
离线安装ik插件(推荐)
docker volume inspect es-plugins
显示结果:
[
{
"CreatedAt": "2022-12-17T15:17:53+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
将 ik 目录 上传到es容器的插件数据卷中
也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data
:
重启容器
# 重启容器
docker restart es
查看es日志
# 查看es日志
docker logs -f es
异常
安装 IK分词器的 版本与 es版本 不一致!!!!!!
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"
}
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)在config目录下 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
嗡嗡嗡
奥力给
4)重启elasticsearch
docker restart es
# 查看 日志
docker logs -f es
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": "嗡嗡嗡,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!!!
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:7.17.7
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:7.17.7
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:7.17.7
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