docker安装elasticsearch（一条龙服务）

叁歲伎倆 2023-09-24 23:54 41阅读 0赞

#### 目录 ####

*  安装elasticsearch
 *  0.资料
 *  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，资料里有ik插件）
     *   *  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 ##

## 0.资料 ##

[elasticsearch的安装资料][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。

**文章开头资料提供了镜像的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://192.168.1.100:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-v071opm1-1678867327813)(assets/image-20210506101053676.png)\]][img-v071opm1-1678867327813_assets_image-20210506101053676.png]

## 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：

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-IApFlQKS-1678867327813)(assets/image-20210109105135812.png)\]][img-IApFlQKS-1678867327813_assets_image-20210109105135812.png]

此时，在浏览器输入地址访问：http://192.168.1.100:5601，即可看到结果  
![在这里插入图片描述][57608d0f239d481eaffd31b885d0bbf7.png]

### 2.2.DevTools ###

kibana中提供了一个DevTools界面：  
![在这里插入图片描述][de5dbc3805aa4da18d70a4611e916423.png]

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。

![在这里插入图片描述][95d3d16ee2db498e9d07d5ba6e3f430a.png]

## 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 es /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，资料里有ik插件） ###

#### 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

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-h65AhDfJ-1678867327816)(assets/image-20210506110249144.png)\]][img-h65AhDfJ-1678867327816_assets_image-20210506110249144.png]

#### 3）上传到es容器的插件数据卷中 ####

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

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-XWb9Agbg-1678867327816)(assets/image-20210506110704293.png)\]][img-XWb9Agbg-1678867327816_assets_image-20210506110704293.png]

#### 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": "中国中华人民共和国"
    }

结果：

{
        
      "tokens" : [
        {
        
          "token" : "中国",
          "start_offset" : 0,
          "end_offset" : 2,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 0
        },
        {
        
          "token" : "国中",
          "start_offset" : 1,
          "end_offset" : 3,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 1
        },
        {
        
          "token" : "中华人民共和国",
          "start_offset" : 2,
          "end_offset" : 9,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 2
        },
        {
        
          "token" : "中华人民",
          "start_offset" : 2,
          "end_offset" : 6,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 3
        },
        {
        
          "token" : "中华",
          "start_offset" : 2,
          "end_offset" : 4,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 4
        },
        {
        
          "token" : "华人",
          "start_offset" : 3,
          "end_offset" : 5,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 5
        },
        {
        
          "token" : "人民共和国",
          "start_offset" : 4,
          "end_offset" : 9,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 6
        },
        {
        
          "token" : "人民",
          "start_offset" : 4,
          "end_offset" : 6,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 7
        },
        {
        
          "token" : "共和国",
          "start_offset" : 6,
          "end_offset" : 9,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 8
        },
        {
        
          "token" : "共和",
          "start_offset" : 6,
          "end_offset" : 8,
          "type" : "CN_WORD",
          "position" : 9
        },
        {
        
          "token" : "国",
          "start_offset" : 8,
          "end_offset" : 9,
          "type" : "CN_CHAR",
          "position" : 10
        }
      ]
    }

### 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”，“摆烂” 等。  
![在这里插入图片描述][7f297b1aed654dd6a56b208122be97b1.png]

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：

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-NKHL0e4j-1678867327817)(assets/image-20210506112225508.png)\]][img-NKHL0e4j-1678867327817_assets_image-20210506112225508.png]

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>
            
            <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

> 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

猪脸
    摆烂
    奥力给

4）重启elasticsearch

docker restart es
    
    # 查看 日志
    docker logs -f elasticsearch

![\[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-71ACP6C6-1678867327817)(assets/image-20201115230900504.png)\]][img-71ACP6C6-1678867327817_assets_image-20201115230900504.png]

日志中已经成功加载ext.dic配置文件

5）测试效果：

![在这里插入图片描述][f906500e6e92450fbf195541d6e309a3.png]

### 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。  
![在这里插入图片描述][d82d26c21dd245d5bed314b1e168ae90.png]

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>
            
            <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
             
            <entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
    </properties>

3）在 stopword.dic 添加停用词

> 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

冰毒

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：

> "冰毒“”俩字不见了

![在这里插入图片描述][416a9324e6f74ac9bb321603bb7455b1.png]

## 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
    l_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

[elasticsearch]: https://pan.baidu.com/s/1bucgdREQaMdts4ox6xI-JQ?pwd=1234
[img-v071opm1-1678867327813_assets_image-20210506101053676.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/4f58523d5c1c403e964aada446c9e927.png
[img-IApFlQKS-1678867327813_assets_image-20210109105135812.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/9dacefe2a8d24568af93afc3eebae6a8.png
[57608d0f239d481eaffd31b885d0bbf7.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/57608d0f239d481eaffd31b885d0bbf7.png
[de5dbc3805aa4da18d70a4611e916423.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/de5dbc3805aa4da18d70a4611e916423.png
[95d3d16ee2db498e9d07d5ba6e3f430a.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/95d3d16ee2db498e9d07d5ba6e3f430a.png
[img-h65AhDfJ-1678867327816_assets_image-20210506110249144.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/d4b44b2c0f3a4c108760f527f967db4a.png
[img-XWb9Agbg-1678867327816_assets_image-20210506110704293.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/0a2561ffd9294750b56619aa3c3326e4.png
[7f297b1aed654dd6a56b208122be97b1.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/7f297b1aed654dd6a56b208122be97b1.png
[img-NKHL0e4j-1678867327817_assets_image-20210506112225508.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/a42626b0a203468db3775d02c80a1792.png
[img-71ACP6C6-1678867327817_assets_image-20201115230900504.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/fba1fbbe81f448be9a81a5c9650f628d.png
[f906500e6e92450fbf195541d6e309a3.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/f906500e6e92450fbf195541d6e309a3.png
[d82d26c21dd245d5bed314b1e168ae90.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/d82d26c21dd245d5bed314b1e168ae90.png
[416a9324e6f74ac9bb321603bb7455b1.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/416a9324e6f74ac9bb321603bb7455b1.png