部署安装ElasticSearch、Kibana、IK-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了部署安装ElasticSearch、Kibana、IK。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。

🍃作者介绍：双非本科大三网络工程专业在读，阿里云专家博主，专注于Java领域学习，擅长web应用开发、数据结构和算法，初步涉猎Python人工智能开发和前端开发。
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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。
所以这里先创建一个网络：

docker network create es-net

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1.2、加载镜像

这里采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，这个镜像体积非常大，接近1G。
可以pull拉取，也可以在这里下载然后将其上传到虚拟机中，然后运行命令加载即可(分享链接在文末)：

# 导入数据
docker load -i es.tar

同理还有kibana的tar包也需要这样做。
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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://192.168.42.128:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：
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2、部署kibana

kibana可以提供一个elasticsearch的可视化界面

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

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--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，可以通过如下命令查看运行日志：

docker logs -f kibana

当查看到下面的日志，说明成功：
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整体日志如下：
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此时，在浏览器输入地址访问：http://192.168.42.128:5601，即可看到结果
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2.2、DevTools

kibana中提供了一个DevTools界面：
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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、IK分词器

3.1、在线安装

# 进入容器内部
docker exec -it es 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

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3.2、离线安装

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：
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[
    {
        "CreatedAt": "2024-03-31T10:00:18-04:00",
        "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

下面需要把ik分词器解压缩，重命名为ik(分享链接在文末)：
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3）上传到es容器的插件数据卷中

也就是需要把ik文件夹上传到：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data(可以使用finalshell软件进行上传)

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": "一头二臂就是你"
}

结果：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "一头",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "一",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "TYPE_CNUM",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "头",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "COUNT",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "二",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "TYPE_CNUM",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "臂",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "就是",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "你",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 6
    }
  ]
}

如果不用IK分词器，则是：
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不会识别到"就是"可能是个词。

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。
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：
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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">extr_new.dic</entry>
</properties>

3）新建一个 extr_new.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改
4）重启elasticsearch

docker restart es

# 查看 日志
docker logs -f es

出现如下：
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表示日志中已经成功加载ext.dic配置文件。

如果在日志信息中找不到，可以把日志写入到文件里面：
命令：docker logs -f es > /root/log.txt
然后CTRL+F查找：

5）测试效果：

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

未配置之前：
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配置之后：
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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">extr_new.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>

2）在 stopword.dic 添加停用词
4）重启elasticsearch

# 重启服务
docker restart es
docker restart kibana

# 查看 日志
docker logs -f es

日志中已经成功加载stopword.dic配置文件

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