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安装elasticsearch

全网第一菜鸡 的个人博客 / 0 / 0 / 创建于 1年前 / 更新于 1年前

系列文章：
学习 elasticsearch 安装 elasticsearch

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：

安装elasticsearch

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：192.168.150.101:9200 即可看到 elasticsearch 的响应结果：

安装elasticsearch

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：

安装elasticsearch

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：

安装elasticsearch

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

安装elasticsearch

3）上传到 es 容器的插件数据卷中#

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

安装elasticsearch

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：

安装elasticsearch

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

安装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

大大家

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%,大大家都点赞,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
es
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