[ES]mac安装es、kibana、ik分词器
一、安装es和kibana
1、创建一个网络,网络内的框架(es+kibana)互联
docker network create es-net
2、下载es和kibana
docker pull elasticsearch:7.12.1
docker pull kibana:7.12.1
3、运行docker命令部署单点es+kibana(用来操作es)
docker run -d \
--name es \
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
-e "discovery.type=single-node" \
--privileged \
--network es-net \
-p 9200:9200 \
-p 9300:9300 \
elasticsearch:7.12.1docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601 \
kibana:7.12.1
说明
docker run -d \
--name es \ --容器名字
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \ -- e为环境变量
-e "discovery.type=single-node" \
--privileged \
--network es-net \ --让es容器加入到这个网络中
-p 9200:9200 \ --9200为暴露的http协议端口,供用户访问
-p 9300:9300 \ --9300为es容器各个节点之间互联的端口
elasticsearch:7.12.1 --镜像名称
4、访问
es: http://localhost:9200/
kibana: http://localhost:5601/
5、查看日志
docker logs -f kibana
docker logs -f es
二、使用:写DSL语句
访问http://localhost:5601/
点击这个,在里面写就行了
三、安装分词器
1、默认分词器(analyzer)
可选的有standard、english、chinese但是他们的中文都是一个字分一个词
POST /_analyze
{"text":"胖胖and笨笨都是可爱的小猫猫","analyzer":"chinese"
}
2、安装IK分词器
下载这个
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/tag/v7.12.1
1)打开命令行界面
2)在/usr/share/elasticsearch/plugins下创建ik目录(必须创建,直接解压到plugins目录下会报错)
/usr/share/elasticsearch/plugins
mkdir ik --不创建也行,在mac本地解压,会自动存elasticsearch-analysis-ik-7.12.1目录下
3)将安装包拉取到es容器中,直接往里拖就行
4)解压
cd ik
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip
rm elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip
5)重启容器
相关文章:

[ES]mac安装es、kibana、ik分词器
一、安装es和kibana 1、创建一个网络,网络内的框架(eskibana)互联 docker network create es-net 2、下载es和kibana docker pull elasticsearch:7.12.1 docker pull kibana:7.12.1 3、运行docker命令部署单点eskibana(用来操作es) doc…...

YOLO目标检测——视觉显著性检测MSRA1000数据集下载分享
MSRA1000数据集是一个常用的视觉显著性检测数据集,它包含了1000张图像和对应的显著性标注。在以下几个应用场景中,MSRA1000数据集可以发挥重要作用:图像编辑和后期处理、图像检索和分类、视觉注意力模型、自动驾驶和智能交通等等 数据集点击下…...

【基于空间纹理的残差网络无监督Pansharpening】
Unsupervised Pansharpening method Using Residual Network with Spatial Texture Attention (基于空间纹理的残差网络无监督泛锐化方法) 近年来,深度学习已经成为最受欢迎的泛锐化工具之一,许多相关方法已经被研究并反映出良好…...

2023年信息安全管理与评估(赛项)评分标准第三阶段夺旗挑战CTF(网络安全渗透)
全国职业院校技能大赛 高职组 信息安全管理与评估 (赛项) 评分标准 第三阶段 夺旗挑战CTF(网络安全渗透) 竞赛项目赛题 本文件为信息安全管理与评估项目竞赛-第三阶段赛题,内容包括:夺旗挑战CTF(…...

开启智能时代:深度解析智能文档分析技术的前沿与应用
开启智能时代:深度解析智能文档分析技术的前沿与应用 本章主要介绍文档分析技术的理论知识,包括背景介绍、算法分类和对应思路。通过本文学习,你可以掌握:1. 版面分析的分类和典型思想 2. 表格识别的分类和典型思想 3. 信息提取的…...

高级时钟项目
高级时钟项目 笔者来介绍一下一个简单的时钟项目,主要功能就是显示时间 1、背景 2、数码管版本(第一版) 3、OLED屏幕版本(第二版) 3.1、Boot 3.2、app 3.3、上位机 界面一:时间天气显示 界面二 &…...

跨境海淘攻略:如何实现自己批量养买家账号海淘
近年来,随着互联网的发展,网购已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。不仅在国内购买商品,在跨境电商行业越来越成熟,很多的消费者开始选择购买国外平台商品,价格相比国内专柜来说会更为优惠。因此,海淘…...
【lua】在微软 windows 系统上安装 lua
https://sourceforge.net/projects/luabinaries...

系统学习Linux-PXE无人值守装机(附改密)
目录 pxe实现系统自动安装pxe工作原理 大致的工作过程如下: PXE的组件: 一、配置vsftpd 二、配置tftp 三、准备pxelinx.0文件、引导文件、内核文件 四、配置dhcp 配置ip 配置dhcp 五、创建default文件 六、新建测试主机用来测试装机效果 七、…...
关于web3.0平台的详细说明
Web3.0是指下一代互联网的发展阶段,它以区块链技术为基础,具有去中心化、安全性强、用户数据私密性保护等特点。在Web3.0的社交平台中,人们可以更好地掌控自己的数据,并获得更加开放和透明的社交体验。 以下是一些关于Web3.0社交…...
Git命令简单使用
1、上传仓库到 git 上传仓库到 git 上之前需要配置用户名和邮箱 git config --global user.name "user_name" git config --global user.email "email_id"在本地仓库中使用名称初始化 git init使用下面的命令将文件添加到仓库 # 添加一个或多个文件到暂…...
Flutter(十)网络请求和文件
目录 文件操作网络请求1.Dio库2.websocket3.JSON转Dart Model 文件操作 APP目录 Android 和 iOS 的应用存储目录不同,PathProvider (opens new window)插件提供了一种平台透明的方式来访问设备文件系统上的常用位置。该类当前支持访问两个文件系统位置:…...

Unity RenderStreaming 云渲染-黑屏
🥪云渲染-黑屏 网页加载出来了,点击播放黑屏 ,关闭防火墙即可!!!!...

Java设计模式:四、行为型模式-04:中介者模式
文章目录 一、定义:中介者模式二、模拟场景:中介者模式三、违背方案:中介者模式3.1 工程结构3.2 创建数据库3.3 JDBC工具类3.4 单元测试 四、改善代码:中介者模式4.1 工程结构4.2 中介者工程结构图4.3 资源和配置类4.3.1 XML配置对…...

【GO】LGTM_Grafana_Tempo(1)_架构
最近在尝试用 LGTM 来实现 Go 微服务的可观测性,就顺便整理一下文档。 Tempo 会分为 4 篇文章: Tempo 的架构官网测试实操跑通gin 框架发送 trace 数据到 tempogo-zero 微服务框架使用发送数据到 tempo 第一篇是关于,tempo 的架构ÿ…...
MFC 与 QT“常用控件”对比
1、 常用控件 MFC QT 1.静态文本框/标签 CStatic QLabel 按钮 CButton包含了3种样式的按钮,Push Button,Check Box,Radio Box 4种不同的类 2.按钮:推动按钮 Push Button(同一个类CButton) QPushButton 3.按钮…...

linux 下安装chrome 和 go
1. 安装google-chrome 1.1 首先下载google-chrome.deb安装包 之后 安装 gdebi包 sudo apt install gdebi 1.2 安装所要安装的软件 sudo gdebi code_1.81.1-1691620686_amd64.deb 1.3 解决Chrome无法启动问题 rootubuntu:~/Downloads# whereis google-chrome google-chrome…...

OpenCV: cv2.findContours - ValueError: too many values to unpack
OpenCV找轮廓findContours报错 ValueError: not enough values to unpack (expected 3,got 2) 问题指向这行代码👇 binary, cnts, hierarchy cv2.findContours(thresh.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE ) 报错的意思是需要3个返回值但只给了两…...
Vue框架--Vue概述
1.vue概述 Vue是一个渐进式JavaScript 框架,用于动态构建用户界面。 2.vue的特点 (1).遵循MVVM模式 MVVM是Model-View-ViewModel的简写。它本质上就是MVC的改进版 (2).采用组件化模式,提高代码的复用率,且让代码更好的维护。 组件化:简单的说就是使用xxx.vue模式包含一个页面…...

Fiddler安装与使用教程(1) —— 软测大玩家
😏作者简介:博主是一位测试管理者,同时也是一名对外企业兼职讲师。 📡主页地址:【Austin_zhai】 🙆目的与景愿:旨在于能帮助更多的测试行业人员提升软硬技能,分享行业相关最新信息。…...

【Axure高保真原型】引导弹窗
今天和大家中分享引导弹窗的原型模板,载入页面后,会显示引导弹窗,适用于引导用户使用页面,点击完成后,会显示下一个引导弹窗,直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…...
java_网络服务相关_gateway_nacos_feign区别联系
1. spring-cloud-starter-gateway 作用:作为微服务架构的网关,统一入口,处理所有外部请求。 核心能力: 路由转发(基于路径、服务名等)过滤器(鉴权、限流、日志、Header 处理)支持负…...
day52 ResNet18 CBAM
在深度学习的旅程中,我们不断探索如何提升模型的性能。今天,我将分享我在 ResNet18 模型中插入 CBAM(Convolutional Block Attention Module)模块,并采用分阶段微调策略的实践过程。通过这个过程,我不仅提升…...

【快手拥抱开源】通过快手团队开源的 KwaiCoder-AutoThink-preview 解锁大语言模型的潜力
引言: 在人工智能快速发展的浪潮中,快手Kwaipilot团队推出的 KwaiCoder-AutoThink-preview 具有里程碑意义——这是首个公开的AutoThink大语言模型(LLM)。该模型代表着该领域的重大突破,通过独特方式融合思考与非思考…...
鸿蒙DevEco Studio HarmonyOS 5跑酷小游戏实现指南
1. 项目概述 本跑酷小游戏基于鸿蒙HarmonyOS 5开发,使用DevEco Studio作为开发工具,采用Java语言实现,包含角色控制、障碍物生成和分数计算系统。 2. 项目结构 /src/main/java/com/example/runner/├── MainAbilitySlice.java // 主界…...

计算机基础知识解析:从应用到架构的全面拆解
目录 前言 1、 计算机的应用领域:无处不在的数字助手 2、 计算机的进化史:从算盘到量子计算 3、计算机的分类:不止 “台式机和笔记本” 4、计算机的组件:硬件与软件的协同 4.1 硬件:五大核心部件 4.2 软件&#…...

Python 实现 Web 静态服务器(HTTP 协议)
目录 一、在本地启动 HTTP 服务器1. Windows 下安装 node.js1)下载安装包2)配置环境变量3)安装镜像4)node.js 的常用命令 2. 安装 http-server 服务3. 使用 http-server 开启服务1)使用 http-server2)详解 …...

【LeetCode】算法详解#6 ---除自身以外数组的乘积
1.题目介绍 给定一个整数数组 nums,返回 数组 answer ,其中 answer[i] 等于 nums 中除 nums[i] 之外其余各元素的乘积 。 题目数据 保证 数组 nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在 32 位 整数范围内。 请 不要使用除法,且在 O…...
LLaMA-Factory 微调 Qwen2-VL 进行人脸情感识别(二)
在上一篇文章中,我们详细介绍了如何使用LLaMA-Factory框架对Qwen2-VL大模型进行微调,以实现人脸情感识别的功能。本篇文章将聚焦于微调完成后,如何调用这个模型进行人脸情感识别的具体代码实现,包括详细的步骤和注释。 模型调用步骤 环境准备:确保安装了必要的Python库。…...

python可视化:俄乌战争时间线关键节点与深层原因
俄乌战争时间线可视化分析:关键节点与深层原因 俄乌战争是21世纪欧洲最具影响力的地缘政治冲突之一,自2022年2月爆发以来已持续超过3年。 本文将通过Python可视化工具,系统分析这场战争的时间线、关键节点及其背后的深层原因,全面…...