Docker安装elasticsearch分布式搜索

☀️安装elasticsearch

☀️1.部署单点es

1.1.创建网络

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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.下载镜像

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docker镜像官网https://hub.docker.com/search?q=elasticsearch

docker pull elasticsearch:7.12.1

1.3.运行

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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

☀️2.部署kibana

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kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面

docker pull kibana:7.12.1

2.1.部署

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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

• --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：

此时，在浏览器输入地址访问：http://ip:5601，即可看到结果

2.2.DevTools

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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

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3.1.在线安装ik插件（较慢）

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# 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 es

3.2.离线安装ik插件（推荐）

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1）查看数据卷目录

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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": "2022-05-06T10:06:34+08:00",
        "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

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下载分词器包: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

重命名为ik

3）上传到es容器的插件数据卷中

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也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data ：

4）重启容器

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# 4、重启容器
docker restart es

# 查看es日志
docker logs -f es

5）测试：

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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_smart",
  "text": "疯狂星期四v50我"
}

结果：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "疯狂",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "星期四",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "v50",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "LETTER",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 9,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 3
    }
  ]
}

3.3 扩展词词典

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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：“黑粉”，“爱坤” 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。

来试一把 , 可以看到根本识别不出来

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "我们都是爱坤,不是黑粉"
}

1）打开IK分词器config目录：

2）在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

停止词字典也是一样的我这里就不一 一举例了

DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置comment>
        
        <entry key="ext_dict">ext.dicentry>
         
        <entry key="ext_stopwords">stopword.dicentry>
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

爱坤
黑粉

4）重启elasticsearch

docker restart es

# 查看 日志
docker logs -f es

5. 测试一下

可以看到非常完美的分词成功

☀️4.部署es集群

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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:7.12.1
    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

Run docker-compose to bring up the cluster:

docker-compose up