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05-初识ES-安装es_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1LQ4y127n4?p81vd_source60a35a11f813c6dff0b76089e5e138cc
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…目录
05-初识ES-安装es_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1LQ4y127n4?p81vd_source60a35a11f813c6dff0b76089e5e138cc
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
1查看数据卷目录
2解压缩分词器安装包
编辑
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 视频地址
05-初识ES-安装es_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1LQ4y127n4?p81vd_source60a35a11f813c6dff0b76089e5e138cc
06-初识ES-安装kibana_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1LQ4y127n4?p82spm_id_frompageDrivervd_source60a35a11f813c6dff0b76089e5e138cc
备注此文档仅为学习回顾方便查询所写。
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 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.typesingle-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.namees-docker-cluster设置集群名称 -e http.host0.0.0.0监听的地址可以外网访问 -e ES_JAVA_OPTS-Xms512m -Xmx512m内存大小 -e discovery.typesingle-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 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_HOSTShttp://es:9200 \
--networkes-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_HOSTShttp://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 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 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: 2022-05-06T10:06:3408:00,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 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: 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 2在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加
?xml version1.0 encodingUTF-8?
!DOCTYPE properties SYSTEM http://java.sun.com/dtd/properties.dtd
propertiescommentIK 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 keyext_dictext.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
测试测
测试
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: 测试测试测试
} 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。
1IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加
?xml version1.0 encodingUTF-8?
!DOCTYPE properties SYSTEM http://java.sun.com/dtd/properties.dtd
propertiescommentIK Analyzer 扩展配置/comment!--用户可以在这里配置自己的扩展字典--entry keyext_dictext.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 keyext_stopwordsstopword.dic/entry
/properties
3在 stopword.dic 添加停用词
测试测试测试
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: 静止发布的言论xxx
} 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:7.12.1container_name: es01environment:- node.namees01- cluster.namees-docker-cluster- discovery.seed_hostses02,es03- cluster.initial_master_nodeses01,es02,es03- bootstrap.memory_locktrue- ES_JAVA_OPTS-Xms512m -Xmx512mulimits:memlock:soft: -1hard: -1volumes:- data01:/usr/share/elasticsearch/dataports:- 9200:9200networks:- elastices02:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1container_name: es02environment:- node.namees02- cluster.namees-docker-cluster- discovery.seed_hostses01,es03- cluster.initial_master_nodeses01,es02,es03- bootstrap.memory_locktrue- ES_JAVA_OPTS-Xms512m -Xmx512mulimits:memlock:soft: -1hard: -1volumes:- data02:/usr/share/elasticsearch/datanetworks:- elastices03:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1container_name: es03environment:- node.namees03- cluster.namees-docker-cluster- discovery.seed_hostses01,es02- cluster.initial_master_nodeses01,es02,es03- bootstrap.memory_locktrue- ES_JAVA_OPTS-Xms512m -Xmx512mulimits:memlock:soft: -1hard: -1volumes:- data03:/usr/share/elasticsearch/datanetworks:- elastic
volumes:data01:driver: localdata02:driver: localdata03:driver: local
networks:elastic:driver: bridge Run docker-compose to bring up the cluster:
docker-compose up
