在Linux中，使用Docker，安装es和kibana

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：

# 创建一个网络：es-net
docker network create es-net

# 查看本机的网络
docker network ls

# 删除一个网络：es-net
docker network rm es-net

1.2.加载elasticsearch 和 kibana 镜像

如何拉取镜像

http://t.csdn.cn/tK6zk

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" \
    -e TZ=Asia/Shanghai \
    -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：192.168.177.132:9200 即可看到elasticsearch的响应结果,看到以下结果表示es安装成功：

2.部署kibana

注：在部署kibana之前要确保es已经启动（可以看到json界面）

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:7.12.1

--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：192.168.177.132:5601，即可看到结果:

3.安装IK分词器

3.1.在线安装ik插件

# 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/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

#退出
exit
#重启容器
docker restart elasticsearch

3.2.离线安装ik插件

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：

说明plugins目录被挂载到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录中。

2）上传到es容器的插件数据卷中

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

3）重启容器

# 4、重启容器
docker restart es

# 查看es日志
docker logs -f es

4）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

进入到以下界面，进行测试：

在左侧输入，右侧显示结果：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "中国人"
}

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_smart",
  "text": "中国人"
}

3.3 扩展词词典

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

奥力给

4）重启elasticsearch

docker restart es

# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

5）测试效果：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "加油,奥里给！"
}

3.4 停用词词典

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>

2）在 stopword.dic 添加停用词

3）重启elasticsearch

# 重启服务
docker restart elasticsearch
docker restart kibana

# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch