Docker安装部署Elasticsearch+Kibana+IK分词器

Docker安装部署elasticsearch

目前elastic官网推荐使用的两个版本分别是：

• 8.10.2
• 7.17.13

我尝试安装8.x版本的，不过似乎由于虚拟机内存大小的原因集群状态总是转为RED无法重置elastic账户的密码，因此我最终选择使用7.x版本的elasticsearch，8.x版本的默认使用https来保证数据的安全性，感兴趣的同学可以自行尝试。

由于IK分词器对于7.x版本最高只有7.17.6版本与之对应，所以下载7.17.6版本的elasticsearch

拉取镜像

docker pull elasticsearch:7.17.6

创建数据卷

一般来说，我们不希望在elasticsearch容器停止时丢失elasticsearch中的文件，因此我们创建一个数据卷来关联elasticsearch的data文件夹。在elasticsearch的使用中我们可能会安装各种插件，因此创建了另一个数据卷来关联elasticsearch的plugins文件夹

docker volume create es-data
docker volume create es-plugins

创建网络

一般来说，我们在使用elasticsearch的时候会结合kibana一起使用，为了他们能够正常关联，我们创建一个网络来连接他们

docker net create es-net

elasticsearch容器，启动！

ES_JAVA_OPTS是在设置堆大小，我修改这个环境变量主要是因为我虚拟机的内存有限，硬件允许的可以忽略

因为我是单机启动，所以将discovery.type设置为single-node

es-net为上一步我们创建的网络名

docker run \
-d \
--name es \
--net es-net \
-p 9200:9200 \
-p 9300:9300 \
-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 \
elasticsearch:7.17.6

访问9200端口，如果浏览器中出现这串json就证明elasticsearch启动成功了

{"name": "ab675a286e72","cluster_name": "docker-cluster","cluster_uuid": "ZdLfD65lQdKStAJi1yWMMQ","version": {"number": "7.17.13","build_flavor": "default","build_type": "docker","build_hash": "2b211dbb8bfdecaf7f5b44d356bdfe54b1050c13","build_date": "2023-08-31T17:33:19.958690787Z","build_snapshot": false,"lucene_version": "8.11.1","minimum_wire_compatibility_version": "6.8.0","minimum_index_compatibility_version": "6.0.0-beta1"},"tagline": "You Know, for Search"
}

Docker安装部署Kibana

Kibana 是为 Elasticsearch设计的开源分析和可视化平台

拉取镜像

docker pull kibana:7.17.6

Kibana容器，启动！

ELASTICSEARCH_HOSTS环境变量为elasticsearch服务的地址，其中http://es:9200中的es是我们运行elasticsearch容器时起的别名

es-net为我们在之前创建的网络的名称

docker run \
-d \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--name kibana \
--net es-net \
-p 5601:5601 \
kibana:7.17.6

Kibana的启动比较慢，一段时间以后访问5601端口如果能正常进入控制台界面则证明Kibana部署成功

安装IK分词器

elasticsearch默认的分词器对于中文分词不友好

标准分词器分词：

POST /_analyze
{"text": "elasticsearch 8.x版本太难啦！", "analyzer": "standard"
}

{"tokens" : [{"token" : "elasticsearch","start_offset" : 0,"end_offset" : 13,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 0},{"token" : "8","start_offset" : 14,"end_offset" : 15,"type" : "<NUM>","position" : 1},{"token" : "x","start_offset" : 16,"end_offset" : 17,"type" : "<ALPHANUM>","position" : 2},{"token" : "版","start_offset" : 17,"end_offset" : 18,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 3},{"token" : "本","start_offset" : 18,"end_offset" : 19,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 4},{"token" : "太","start_offset" : 19,"end_offset" : 20,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 5},{"token" : "难","start_offset" : 20,"end_offset" : 21,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 6},{"token" : "啦","start_offset" : 21,"end_offset" : 22,"type" : "<IDEOGRAPHIC>","position" : 7}]
}

可以看到默认分词器对英文分词效果还不错，但对于中文分词不太友好。

我们再来实施ik分词器

POST /_analyze
{"text": "elasticsearch 8.x版本太难啦！", "analyzer": "ik_smart"
}

{"tokens" : [{"token" : "elasticsearch","start_offset" : 0,"end_offset" : 13,"type" : "ENGLISH","position" : 0},{"token" : "8.x","start_offset" : 14,"end_offset" : 17,"type" : "LETTER","position" : 1},{"token" : "版本","start_offset" : 17,"end_offset" : 19,"type" : "CN_WORD","position" : 2},{"token" : "太难","start_offset" : 19,"end_offset" : 21,"type" : "CN_WORD","position" : 3},{"token" : "啦","start_offset" : 21,"end_offset" : 22,"type" : "CN_CHAR","position" : 4}]
}

可以看到ik分词器对与中文分词十分友好。接下来我们就安装ik分词器

安装方式一：直接从github上下载

./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.17.6/elasticsearch-analysis-ik-7.17.6.zip

安装方式二

之前我们将es-plugins数据卷挂载到了es容器内的plugins文件夹。

我们先使用魔法从github上下载

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.17.6/elasticsearch-analysis-ik-7.17.6.zip

然后将压缩包解压到数据卷对应的位置，然后重启elasticsearch容器即可。

词典扩展与停用

• 创建ext.dit文件添加扩展词
• 创建stopword.dic文件停用词