Mr. Cappuccino的第7杯咖啡——基于Docker安装ElasticSearch&Kibana

注：服务器内存大小最好设置在4G以上，否则ES会运行失败

1.下载ES镜像

docker pull elasticsearch:6.7.2

2.下载Kibana镜像

docker pull kibana:6.7.2

3.启动ES

docker run -it --name elasticsearch -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -p 5601:5601 elasticsearch:6.7.2

虽然这里显示ES已经启动成功了，但是当我们过了一会儿再来看的时候，却发现ES已经自己停止运行了

docker ps -a

4.解决ES自动关闭的问题

出现这样的问题是因为我们分配给ES的内存太小了

1. 进入etc目录，编辑sysctl.conf文件

vi /etc/sysctl.conf

2. 添加配置

vm.max_map_count=262144

3. 启动配置

sysctl -p

4. 重新启动ES

docker ps
docker start 容器ID

到这里ES就已经启动成功啦

5.启动Kibana

docker run -it -d -e ELASTICSEARCH_URL=http://127.0.0.1:9200 --name kibana --network=container:elasticsearch kibana:6.7.2

6.关闭防火墙

systemctl disable firewalld

7.访问Kibana主页面

能够成功访问到kibana主页面，则说明Kibana也已经启动成功了
http://192.168.102.152:5601

8.ES默认的分词器是standard

http://192.168.102.152:9200/_analyze

“武汉”本身就是一个词，但是standard分词器会将其拆分成两个词，可见这样的分词器对中文非常不友好，我们需要整合到ik分词器

9.整合IK分词器

注意：IK分词器一定要和ES保持同一个版本

在服务器上创建目录mkdir /usr/share/elasticsearch/plugins 上传准备的好的ik分词器 拷贝到es容器中


将ik分词器拷贝到容器中

docker cp /usr/share/elasticsearch/plugins/ik 容器id:/usr/share/elasticsearch/plugins/ik

进入容器，查看ik分词器已经成功拷贝进来了

docker ps
docker exec -it 容器id bash

注意：需要重启ES和Kibana

10.测试IK分词器是否能够使用

到这里安装ES&Kibana，整合IK分词器已经到此结束啦

只有登上山顶，才能看到那边的风光。