elasticsearch安装教程(超详细)
1.1 创建网络(单点部署)
因为我们还需要部署 kibana 容器,因此需要让 es 和 kibana 容器互联,所有先创建一个网络:
docker network create es-net
1.2.加载镜像
采用的版本为 7.12.1 的 elasticsearch;自己 pull 是非常大的有 1G 左右
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https://pan.baidu.com/s/1VbeuFcspnyzP9LBU_YofZw?pwd=fbzs
提取码:fbzs
docker load -i es.tar
1.3 运行
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
浏览路径为:9200 端口
2.部署 kibana
kibana是elasticsearch 的可视化界面,便于我们学习。
2.1.部署
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提取码:bayq
docker load -i es.tar
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
如果有下面,说明成功了

浏览路径为:5601 端口
2.2.DevTools
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
3.1.在线安装 ik 插件(方法一)
# 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(方法二)
1.查询数据卷目录
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"}
]
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提取码:7fym
cd /var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data
2.解压分词器安装包

3. 重启容器
docker restart es
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
4. 扩展词词典

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>
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
重启elasticsearch
docker restart es# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

日志中已经成功加载ext.dic配置文件
5)测试效果:
注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式,严禁使用Windows记事本编辑
5. 停用词词典
在互联网项目中,在网络间传输的速度很快,所以很多语言是不允许在网络上传递的,如:关于宗教、政治等敏感词语,那么我们在搜索时也应该忽略当前词汇。
IK分词器也提供了强大的停用词功能,让我们在索引时就直接忽略当前的停用词汇表中的内容。
IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加:
在 stopword.dic 添加停用词
重启elasticsearch
# 重启服务
docker restart elasticsearch
docker restart kibana# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch
日志中已经成功加载stopword.dic配置文件
测试效果:
注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式,严禁使用Windows记事本编辑
6.部署es集群
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
version: '2.2'
services:es01:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1container_name: es01environment:- 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: -1hard: -1volumes:- data01:/usr/share/elasticsearch/dataports:- 9200:9200networks:- elastices02:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1container_name: es02environment:- 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: -1hard: -1volumes:- data02:/usr/share/elasticsearch/datanetworks:- elastices03:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1container_name: es03environment:- 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: -1hard: -1volumes:- data03:/usr/share/elasticsearch/datanetworks:- elasticvolumes:data01:driver: localdata02:driver: localdata03:driver: localnetworks:elastic:driver: bridge
Run docker-compose to bring up the cluster:
docker-compose up
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