elasticsearch配套保姆安装教程
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
# 拉取镜像
docker pull elasticsearch:7.12.1
同理还有kibana
也需要这样做。
# 拉取镜像
docker pull kibana:7.12.1
1.3.运行
运行docker命令,部署单点es:
docker run -d \--name es \-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms128m -Xmx256m" \-e "discovery.type=single-node" \-v es-config:/usr/share/elasticsearch/config \-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://es的地址: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
此时,在浏览器输入地址访问:http://kibana地址: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
下载并且解压ik分词器,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": "程序员学习java太棒了"
}
结果:
{"tokens" : [{"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
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-F5RInVrC-1662189801369)(assets/image-20201115230900504.png)]
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": "博客审核不通用过,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
才中通
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%,才中通都点赞,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
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