使用Docker部署elasticsearch

news/2025/2/12 15:08:27/

使用Docker部署elasticsearch

    • 1.部署单点es
      • 1.1.创建网络
      • 1.2.拉取镜像
      • 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）
      • 3.3 扩展词词典
      • 3.4 停用词词典
    • 4.部署es集群

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.拉取镜像

考虑到elasticsearch的兼容性，这里elasticsearch、kibana、IK分词器统一下载7.17.5版本

# 拉取镜像
docker  pull  elasticsearch:7.17.5
docker  pull  kibana:7.17.5

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:7.17.5

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://192.168.39.22:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：

在这里插入图片描述

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:7.17.5
  • –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：

在这里插入图片描述

此时，在浏览器输入地址访问：http://192.168.39.22:5601，即可看到结果：
在这里插入图片描述

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/v7.17.5/elasticsearch-analysis-ik-7.17.5.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：
在这里插入图片描述

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

下面我们需要去GitHub下载ik分词器并解压缩，重命名为ik

下载地址：elasticsearch-analysis-ik-7.17.5.zip
在这里插入图片描述

3）上传到es容器的插件数据卷中

也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data：
在这里插入图片描述

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": "强哥最棒"}

结果：

{"tokens" : [{"token" : "强","start_offset" : 0,"end_offset" : 1,"type" : "CN_CHAR","position" : 0},{"token" : "哥","start_offset" : 1,"end_offset" : 2,"type" : "CN_CHAR","position" : 1},{"token" : "最","start_offset" : 2,"end_offset" : 3,"type" : "CN_CHAR","position" : 2},{"token" : "棒","start_offset" : 3,"end_offset" : 4,"type" : "CN_CHAR","position" : 3}]
}

在这里插入图片描述

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”，“字节跳动” 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

字节跳动
奥力给

4）重启elasticsearch

docker restart es# 查看 日志
docker logs -f es

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": "字节跳动是全球厉害的独角兽企业,奥力给！"
}

在这里插入图片描述

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

吴某凡

4）重启elasticsearch

# 重启服务
docker restart es# 查看 日志
docker logs -f es

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": "吴某凡判多久"
}

在这里插入图片描述

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:7.17.5container_name: es01environment:- 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: -1hard: -1volumes:- data01:/usr/share/elasticsearch/dataports:- 9200:9200networks:- elastices02:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.17.5container_name: es02environment:- 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: -1hard: -1volumes:- data02:/usr/share/elasticsearch/datanetworks:- elastices03:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.17.5container_name: es03environment:- 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: -1hard: -1volumes:- data03:/usr/share/elasticsearch/datanetworks:- elasticvolumes:data01:driver: localdata02:driver: localdata03:driver: localnetworks:elastic:driver: bridge

Run docker-compose to bring up the cluster:

docker-compose up

http://www.ppmy.cn/news/575752.html

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