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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
查看网络
docker network ls
这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像
docker pull elasticsearch:7.12.1
查看镜像,发现成功
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 "ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m"
:可以设置小内存(太小不行,无法启动,各种功能栈溢出内存不够),但是Xms要小于Xmx-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
:端口映射配置运行成功:
在浏览器中输入:http://ip:9200 即可看到elasticsearch的响应结果:
kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面,便于我们学习。
拉取镜像
docker pull kibana:7.12.1
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,可以通过命令查看运行日志,当查看到下面的日志,说明成功::
docker logs -f kibana
此时,在浏览器输入地址访问:http://ip:5601,即可看到结果
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。
查看es插件:
docker volume inspect es-plugins
现在没有任何插件
在线安装,运行一个命令即可:
docker exec -it es ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip
或者直接浏览器下载:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip,复制到/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data中(直接install命令下载会缺失config目录不知道为啥)
重启es容器:
docker restart es
查看日志,正常安装成功
未分词:
已安装ik分词器效果:
使用最细粒度查询:ik_max_word
IK分词器提供了扩展词汇的功能,创造出固定词语,例如:“尊嘟假嘟”,“恐龙抗狼”等。
未进行扩展词汇:
<?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-->
<entry key="ext_stopwords"></entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>
重启elasticsearch
docker restart es
查看日志加载成功
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:
<?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-->
<entry key="ext_stopwords">stopword2.dic</entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>
在 stopword2.dic(目录已存在一个同名的)添加停用词,和扩展词一样,重启,查询
# 重启服务
docker restart es
# 查看 日志
docker logs es
完全过滤掉,完美
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