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elasticsearch 安装

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    • 部署kibana
      • 部署
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      • 安装ik插件
        • 查看数据卷目录
        • 解压缩分词器安装包
        • 上传到es容器的插件数据卷中
        • 重启容器
        • 测试:
      • 扩展词词典
      • 停用词词典
    • docker-compose安装

部署单点es

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

加载镜像

这里我们采用elasticsearch的8.11.1版本的镜像,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::8.11.1

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:

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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。

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

此时,在浏览器输入地址访问:http://192.168.150.101:5601,即可看到结果
在这里插入图片描述

DevTools

kibana中提供了一个DevTools界面:

在这里插入图片描述

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

# 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/v8.11.0/elasticsearch-analysis-ik-8.11.0.zip

#退出
exit
#重启容器
docker restart elasticsearch

安装ik插件

插件下载地址
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

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。

解压缩分词器安装包

下载的ik分词器解压缩,重命名为ik

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
# 4、重启容器
docker restart es
# 查看es日志
docker logs -f es
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_smart",
  "text": "java狼人爱坤"
}

结果:

{
  "tokens": [
    {
      "token": "java",
      "start_offset": 0,
      "end_offset": 4,
      "type": "ENGLISH",
      "position": 0
    },
    {
      "token": "狼人",
      "start_offset": 4,
      "end_offset": 6,
      "type": "CN_WORD",
      "position": 1
    },
    {
      "token": "爱",
      "start_offset": 6,
      "end_offset": 7,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 2
    },
    {
      "token": "坤",
      "start_offset": 7,
      "end_offset": 8,
      "type": "CN_CHAR",
      "position": 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,比如我们的爱坤就被分开,不被当作一组词汇。

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

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": "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

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

3)在 stopword.dic 添加停用词

奥利奥

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": "奥利奥都点赞,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

docker-compose安装

我们需要安装docker-compose,在一个文件夹下创建docker-compose.yml,然后在文件夹创建./es/plugins目录

version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: elasticsearch:8.11.0
    container_name: elasticsearch
    restart: always
#     privileged: true
    environment:
      - discovery.type=single-node #以单一节点模式启动
      - ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m #设置使用jvm内存大小
      - cluster.name=elasticsearch #设置集群名称为elasticsearch
      - node.name=elastic01 #设置节点名称为elasticsearch
      - network.host=0.0.0.0 # 网络访问限制,设置所有都可以访问
      - http.host=0.0.0.0
      - http.cors.allow-origin="*" # 表示支持所有域名
      - bootstrap.memory_lock=true # 内存交换的选项,官网建议为true
      - xpack.security.enabled=false # 修改安全配置 关闭 证书校验
      - xpack.security.http.ssl.enabled=false
      - xpack.security.transport.ssl.enabled=false
      - ELASTIC_PASSWORD=123456   #密码
      
    # volumes:
      # - ./es/config/elasticsearch.ymldocker:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml 
      # - ./es/data:/usr/share/elasticsearch/data
      - ./es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins 
      # - ./es/logs:/user/share/elasticsearch/logs
    ports:
      - 9200:9200
      - 9300:9300
    networks:
      - elasticsearch  
  kibana:
    image: kibana:8.11.0
    container_name: kibana
    restart: always
    depends_on:
      - elasticsearch #kibana在elasticsearch启动之后再启动
    environment:
      # - "elasticsearch.hosts=http://elasticsearch:9200" #设置访问elasticsearch的地址
      # - "ELASTICSEARCH_USERNAME=elastic"    
      # - "ELASTICSEARCH_PASSWORD=123456"    #elastic密码
      - "I18N_LOCALE=zh-CN"                 #中文
    ports:
      - 5601:5601
    networks:
        - elasticsearch  
networks:
    elasticsearch:
        driver: bridge


http://www.kler.cn/a/132546.html

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