Docker安装ElasticSearch，并进行ik和hanlp分词-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Docker安装ElasticSearch，并进行ik和hanlp分词。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

我按装的目标: 利用ElastiSearch存储数据，ik和hanlp分词插件对 搜索词进行分词，在ES存储的库中找到与搜索词相近的内容。
安装感受: 原始环境安装老版本的ES，BUG不断，ES相关解答博客对新手有点不友好，完整的解释不多，😭 也许是我比较菜。

ElasticSearch是什么？
答：ES是分布式的搜索和分析引擎。
ElasticSearch有什么作用？
答： ES 为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。ES可以高效存储结构和非结构化数据；ES可以用简单的数据检索和聚合信息；随着数据的查询量和数据量存储的增涨，ES的分布式特性可以解决对应问题。
Elasticsearch的适用场景?
答：（1）维基百科，类似百度百科全文检索，搜索推荐
（2）搜狐新闻，用户行为日志（点击，浏览，收藏，评论）
（3）商品价格监控网站，用户设定某商品的价格阈值，当低于该阈值的时候，发送通知消息给用户，比如说订阅牙膏的监控，如果高露洁牙膏的家庭套装低于50块钱，就通知我，我就去买）
…还有很多

一、安装说明

1、ElasticSearch单机安装;
2、IK分词器和hanlp分词器安装;
3、Kibana安装; (操作ES的时，可视化界面。ps: 一开始安装时候，很多博客都默认知道Kibana，导致我当时看演示案例时，一脸懵逼）

二、Docker安装ElasticSearch

当前ElasticSearch版本已经更新到了8.0，版本越高，对应性能和功能都有大幅提升。我要用到hanlp，所以我这里采用7.10.1版本。

2.1 ElasticSearch安装

友情提示：先查看系统存储占比情况，如果是下图占比达到了90%以上，建议删掉不必要内容降低占比，或者直接换一台机子。因为ES占比要求是不超过90%，否则无法进行。
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第一步：修改vm.max_map_count:（这里是修改本机的内容）

# 编辑sysctl.conf
vi /etc/sysctl.conf
#最后一行修改或新增下面命令
vm.max_map_count = 262144
#立即生效
sysctl -p

vm.max_map_count解释：设置虚拟内存大小，供程序运行时产生的临时数据存储。
第二步：挂载目录

# 创建目录(自定义存储目录)
mkdir /mydata/elasticsearch/data/ -p
# 创建目录(自定义存储目录)
mkdir /mydata/elasticsearch/plugins/ -p
 
# 设置目录权限
chmod 777 /mydata/elasticsearch/data
chmod 777 /mydata/elasticsearch/plugins

第三步： ElasticSearch安装
（1）拉取镜像

docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.1

（2）建立容器

docker run -d \
	--name elasticsearch \
    -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
    -e "discovery.type=single-node" \
    -e "cluster.name=elasticsearch" \
    -v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
    -v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
    --privileged \
    -p 9200:9200 \
    -p 9300:9300 \
-d elasticsearch:7.10.1

命令说明：

-e "cluster.name=elasticsearch"：设置集群名称
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小
-e "discovery.type=single-node"：非集群模式
-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins ：挂载逻辑卷，绑定elasticsearch的数据目录
-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data：挂载逻辑卷，绑定elasticsearch的插件目录
–privileged：授予逻辑卷访问权
-p 9200:9200：端口映射配置

2.2 ElasticSearch安装成功检验

在浏览器中输入：http://服务器地址:9200/（我自己定义端口是8110，按上面来你们是9200）即可看到elasticsearch的响应结果：
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三、安装Kibana

可以基于Http请求操作ElasticSearch，但基于Http操作比较麻烦，我们可以采用Kibana实现可视化操作。

3.1 Kibana安装

安装命令如下：

docker run  -d \
--name kibana \
--link=elasticsearch:elasticsearch \
-p 5601:5601 \
-d kibana:7.10.1

命令说明：

--link=elasticsearch:elasticsearch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，也可以写IP地址实现访问。
-p 5601:5601：端口映射配置

3.2 Kibana安装成功检验

访问http://服务器IP:5601效果如下：
es hanlp分词器,Elasticsearch,elasticsearch,docker 点击Add data 就能进入使用页面了：

3.3 Kibana中文配置

我们发现Kibana是英文面板，看起来不是很方便，但Kibana是支持中文配置，所以我们可以把Kibana配置成中文版，便于我们操作。
切换中文操作如下:

#进入容器
docker exec -it kibana /bin/bash

#进入配置文件目录
cd /usr/share/kibana/config

#编辑文件kibana.yml
vi kibana.yml

#在最后一行添加如下配置
i18n.locale: zh-CN

#保存退出
exit

#并重启容器
docker restart kibana

等待Kibana容器启动，再次访问http://服务器IP:5601效果如下：
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四、安装IK分词器和hanlp分词器

4.1 IK分词器和hanlp分词器插件安装

# 1.下载ik安装包到本地服务器
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.10.1/elasticsearch-analysis-ik-7.10.1.zip

# 2.将ik安装包转移到 elastic服务器中
docker cp ./elasticsearch-analysis-ik-7.10.1.zip elasticsearch:/usr/share/elasticsearch

# 3.进入elasticsearch容器
docker exec -it elasticsearch bash
# 4.压缩ik安装包
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.10.1.zip -d ./plugins/ik/
# 5.再直接安装hanlp分词器
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/KennFalcon/elasticsearch-analysis-hanlp/releases/download/v7.10.1/elasticsearch-analysis-hanlp-7.10.1.zip

查看分词器是否安装成功

./bin/elasticsearch-plugin list

显示如下图，表示安装成功
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退出和重启elasticsearch，再进行下面的测试

# exit退出es容器
exit
# 重启es容器
docker restart elasticsearch

4.2 Ik和hanlp分词测试

在使用Kibana测试 http://你自己服务器ip:5601/app/dev_tools#/console

ik分词测试：
ik分词更多的操作
ik测试结果如下：
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hanlp分词测试：
hanlp分词更多操作
hanlp测试结果如下：
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参考链接

https://blog.csdn.net/scmagic/article/details/123500533
https://blog.csdn.net/qinghuidu/article/details/107841436
https://blog.csdn.net/LXWalaz1s1s/article/details/111697177
https://blog.csdn.net/weixin_43649997/article/details/106875269文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-717742.html

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