[Elasticsearch](五)Docker環(huán)境下搭建Elasticsearch杠输，Elasticsearch集群惠勒，Elasticsearch-Head以及IK分詞插件和拼音分詞插件

目錄: https://github.com/dolyw/ProjectStudy/tree/master/Elasticsearch

DockerStudy

項目地址

Docker下Elasticsearch的使用

當(dāng)然首先啟動Docker，可以去Docker Hub: https://hub.docker.com/_/elasticsearch?tab=tags查詢下Tag版本

可以先docker search elasticsearch查詢一下吝沫，看下連接有沒有問題

然后直接使用命令docker pull elasticsearch下載最新版本呻澜，可以加上冒號版本號下載對應(yīng)版本docker pull elasticsearch:7.3.0，這里我們使用7.3.0版本

PS C:\> docker search elasticsearch
NAME                                 DESCRIPTION                                     STARS               OFFICIAL            AUTOMATED
elasticsearch                        Elasticsearch is a powerful open source sear…   3801                [OK]
nshou/elasticsearch-kibana           Elasticsearch-7.1.1 Kibana-7.1.1                104                                     [OK]
itzg/elasticsearch                   Provides an easily configurable Elasticsearc…   67                                      [OK]
mobz/elasticsearch-head              elasticsearch-head front-end and standalone …   47
elastichq/elasticsearch-hq           Official Docker image for ElasticHQ: Elastic…   36                                      [OK]
...
PS C:\> docker pull elasticsearch:7.3.0
7.3.0: Pulling from library/elasticsearch
8ba884070f61: Pull complete
854c9f9b1064: Pull complete
44d43a907bb5: Pull complete
9311c5f24d75: Pull complete
91363c70bdb7: Pull complete
38b4cb8c47ad: Pull complete
c22bd5067efd: Pull complete
Digest: sha256:ba2ef018238cc05e9e44d72228002b4fabe202801951caaa265ce080deb97133
Status: Downloaded newer image for elasticsearch:7.3.0
docker.io/library/elasticsearch:7.3.0
PS C:\>

這樣就下載完成了惨险，先使用命令docker images查詢Elasticsearch鏡像ID

PS C:\> docker images
REPOSITORY          TAG                               IMAGE ID            CREATED             SIZE
tomcat              8.5.43-jdk8-adoptopenjdk-openj9   689bdcef64fe        22 hours ago        339MB
elasticsearch       7.3.0                             bdaab402b220        3 weeks ago         806MB

在啟動前我們先在自己主機(jī)建立ES的配置文件elasticsearch.yml和一個data空目錄

# 設(shè)置支持Elasticsearch-Head
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
# 設(shè)置集群Master配置信息
cluster.name: myEsCluster
# 節(jié)點的名字羹幸，一般為Master或者Slave
node.name: master
# 節(jié)點是否為Master，設(shè)置為true的話辫愉，說明此節(jié)點為Master節(jié)點
node.master: true
# 設(shè)置網(wǎng)絡(luò)栅受，如果是本機(jī)的話就是127.0.0.1，其他服務(wù)器配置對應(yīng)的IP地址即可(0.0.0.0支持外網(wǎng)訪問)
network.host: 0.0.0.0
# 設(shè)置對外服務(wù)的Http端口恭朗，默認(rèn)為 9200屏镊，可以修改默認(rèn)設(shè)置
http.port: 9200
# 設(shè)置節(jié)點間交互的TCP端口，默認(rèn)是9300
transport.tcp.port: 9300
# 手動指定可以成為Master的所有節(jié)點的Name或者IP痰腮，這些配置將會在第一次選舉中進(jìn)行計算
cluster.initial_master_nodes: ["master"]

然后直接用下面命令啟動Elasticsearch容器而芥，加-d就表示后臺運行，配置文件和空目錄如下對應(yīng)起來

docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -v D:/tools/docker/elasticsearch/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v D:/tools/docker/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 bdaab402b220

注：設(shè)置-e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m"是因為/etc/elasticsearch/jvm.options默認(rèn)JVM最大最小內(nèi)存是2G诽嘉，讀者啟動容器后 可用docker stats命令查看

可能會需要確認(rèn)是否共享磁盤蔚出，都確認(rèn)就可以，等一會啟動成功瀏覽器查看: http://127.0.0.1:9200虫腋，返回下面的字符，代表啟動成功

{
  "name" : "master",
  "cluster_name" : "myEsCluster",
  "cluster_uuid" : "5SZ13bMbSKOx1Nd5iIyruA",
  "version" : {
    "number" : "7.3.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "docker",
    "build_hash" : "de777fa",
    "build_date" : "2019-07-24T18:30:11.767338Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.1.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

Docker下Elasticsearch的集群

建立三個配置文件elasticsearch1.yml稀余，elasticsearch2.yml悦冀，elasticsearch3.yml和三個data文件夾，data1睛琳，data2盒蟆，data3

  • elasticsearch1.yml
# 設(shè)置支持Elasticsearch-Head
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
# 設(shè)置集群Master配置信息
cluster.name: myEsCluster
# 節(jié)點的名字踏烙，一般為Master或者Slave
node.name: master
# 節(jié)點是否為Master，設(shè)置為true的話历等，說明此節(jié)點為Master節(jié)點
node.master: true
# 設(shè)置網(wǎng)絡(luò)讨惩，如果是本機(jī)的話就是127.0.0.1，其他服務(wù)器配置對應(yīng)的IP地址即可(0.0.0.0支持外網(wǎng)訪問)
network.host: 0.0.0.0
# 設(shè)置對外服務(wù)的Http端口寒屯，默認(rèn)為 9200荐捻，可以修改默認(rèn)設(shè)置
http.port: 9500
# 設(shè)置節(jié)點間交互的TCP端口，默認(rèn)是9300
transport.tcp.port: 9300
# 手動指定可以成為Master的所有節(jié)點的Name或者IP寡夹，這些配置將會在第一次選舉中進(jìn)行計算
cluster.initial_master_nodes: ["master"]
# 集群發(fā)現(xiàn)節(jié)點信息处面，一般為其他節(jié)點IP加交互端口，這里一般填主機(jī)IP
discovery.seed_hosts: ["192.168.2.58:9301", "192.168.2.58:9302"]
  • elasticsearch2.yml
# 設(shè)置集群Slave配置信息
cluster.name: myEsCluster
# 節(jié)點的名字菩掏，一般為Master或者Slave
node.name: slave1
# 節(jié)點是否為Master魂角，設(shè)置為true的話，說明此節(jié)點為master節(jié)點
node.master: false
# 設(shè)置對外服務(wù)的Http端口智绸，默認(rèn)為 9200野揪，可以修改默認(rèn)設(shè)置
http.port: 9600
# 設(shè)置節(jié)點間交互的TCP端口，默認(rèn)是9300
transport.tcp.port: 9301
# 設(shè)置網(wǎng)絡(luò)瞧栗，如果是本機(jī)的話就是127.0.0.1斯稳，其他服務(wù)器配置對應(yīng)的IP地址即可(0.0.0.0支持外網(wǎng)訪問)
network.host: 0.0.0.0
# 集群發(fā)現(xiàn)節(jié)點信息，一般為其他節(jié)點IP加交互端口沼溜，這里一般填主機(jī)IP
discovery.seed_hosts: ["192.168.2.58:9300", "192.168.2.58:9302"]
  • elasticsearch3.yml
# 設(shè)置集群Slave配置信息
cluster.name: myEsCluster
# 節(jié)點的名字平挑，一般為Master或者Slave
node.name: slave2
# 節(jié)點是否為Master，設(shè)置為true的話系草，說明此節(jié)點為master節(jié)點
node.master: false
# 設(shè)置對外服務(wù)的Http端口通熄，默認(rèn)為 9200，可以修改默認(rèn)設(shè)置
http.port: 9700
# 設(shè)置節(jié)點間交互的TCP端口找都，默認(rèn)是9300
transport.tcp.port: 9302
# 設(shè)置網(wǎng)絡(luò)唇辨，如果是本機(jī)的話就是127.0.0.1，其他服務(wù)器配置對應(yīng)的IP地址即可(0.0.0.0支持外網(wǎng)訪問)
network.host: 0.0.0.0
# 集群發(fā)現(xiàn)節(jié)點信息能耻，一般為其他節(jié)點IP加交互端口赏枚，這里一般填主機(jī)IP
discovery.seed_hosts: ["192.168.2.58:9300", "192.168.2.58:9301"]

然后啟動三個，一個Master晓猛，兩個Slave

docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -v D:/tools/docker/elasticsearch/elasticsearch1.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v D:/tools/docker/elasticsearch/data1:/usr/share/elasticsearch/data --name es1 -p 9500:9500 -p 9300:9300 bdaab402b220

docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -v D:/tools/docker/elasticsearch/elasticsearch2.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v D:/tools/docker/elasticsearch/data2:/usr/share/elasticsearch/data --name es2 -p 9600:9600 -p 9301:9301 bdaab402b220

docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -v D:/tools/docker/elasticsearch/elasticsearch3.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v D:/tools/docker/elasticsearch/data3:/usr/share/elasticsearch/data --name es3 -p 9700:9700 -p 9302:9302 bdaab402b220

等一會啟動成功瀏覽器查看集群節(jié)點信息: http://127.0.0.1:9500/_cat/nodes?v

ip         heap.percent ram.percent cpu load_1m load_5m load_15m node.role master name
172.17.0.2           34          95   3    0.69    0.50     0.20 dim       *      master
172.17.0.4           49          95   3    0.69    0.50     0.20 di        -      slave1
172.17.0.3           48          95   3    0.69    0.50     0.20 di        -      slave1
  • Docker集群就OK了

Docker下Elasticsearch-Head的安裝

可以先docker search elasticsearch查詢一下饿幅，看下有沒有問題，然后直接使用命令docker pull mobz/elasticsearch-head:5下載戒职，加上冒號版本號下載對應(yīng)版本栗恩，這里我們使用5版本

下載完成了，直接啟動

docker run -d --name es-head -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5

等一會啟動成功瀏覽器查看: http://127.0.0.1:9100洪燥，把連接地址改成http://localhost:9500磕秤，點擊連接即可乳乌，連接成功，可以看到三個節(jié)點的集群信息市咆，就這樣Elasticsearch-Head就安裝成功了

Docker下Elasticsearch的IK分詞插件的安裝

直接去Github的Releases下載自己ES對應(yīng)的版本: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

這里我們下載7.3: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.3.0/elasticsearch-analysis-ik-7.3.0.zip

下載下來放到我們對應(yīng)的每個ES映射目錄data下汉操，解壓為一個文件夾，啟動Docker蒙兰，啟動ES容器磷瘤，進(jìn)去ES容器

docker exec -it es bash

進(jìn)去data目錄，查看文件癞己，可以看到是和我們主機(jī)對應(yīng)的目錄膀斋，然后我們把解壓的這個elasticsearch-analysis-ik-7.3.0文件夾移動到上一層的plugins目錄下即可

PS C:\WINDOWS\system32> docker exec -it es bash
[root@a563ff91196d elasticsearch]# ls
LICENSE.txt  NOTICE.txt  README.textile  bin  config  data  jdk  lib  logs  modules  plugins
[root@a563ff91196d elasticsearch]# cd data
[root@a563ff91196d data]# ls
elasticsearch-analysis-ik-7.3.0  elasticsearch-analysis-ik-7.3.0.zip  nodes
[root@a563ff91196d data]#

[root@a563ff91196d data]# ls
elasticsearch-analysis-ik-7.3.0  elasticsearch-analysis-ik-7.3.0.zip  nodes
[root@a563ff91196d data]# mv elasticsearch-analysis-ik-7.3.0 ../plugins
[root@a563ff91196d data]# ls
elasticsearch-analysis-ik-7.3.0.zip  nodes
[root@a563ff91196d data]# cd ..
[root@a563ff91196d elasticsearch]# ls
LICENSE.txt  NOTICE.txt  README.textile  bin  config  data  jdk  lib  logs  modules  plugins
[root@a563ff91196d elasticsearch]# cd plugins/
[root@a563ff91196d plugins]# ls
elasticsearch-analysis-ik-7.3.0

這樣就OK了，我們再使用命令exit退出痹雅，再docker restart es重啟容器

[root@a563ff91196d plugins]# ls
elasticsearch-analysis-ik-7.3.0
[root@a563ff91196d plugins]# exit
exit
PS C:\WINDOWS\system32> docker restart es
es
PS C:\WINDOWS\system32>

也可以docker logs -f es查看下啟動日志

測試下IK分詞插件OK了沒

POST /_analyze
{
  "text":"中華人民共和國國徽",
  "analyzer":"ik_smart"
}

返回

{
    "tokens": [
        {
            "token": "中華人民共和國",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 7,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "國徽",
            "start_offset": 7,
            "end_offset": 9,
            "type": "CN_WORD",
            "position": 1
        }
    ]
}

Docker下Elasticsearch的拼音分詞插件的安裝

和IK安裝類似仰担，直接去Github的Releases下載自己ES對應(yīng)的版本: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases

這里我們下載7.3: https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin/releases/download/v7.3.0/elasticsearch-analysis-pinyin-7.3.0.zip

操作類似，下載下來放到我們對應(yīng)的每個ES映射目錄data下绩社，解壓為一個文件夾摔蓝，啟動Docker，啟動ES容器愉耙，進(jìn)去ES容器贮尉，然后我們把解壓的這個elasticsearch-analysis-pinyin-7.3.0文件夾移動到上一層的plugins目錄下即可，這樣就OK了朴沿，我們再使用命令exit退出猜谚，再docker restart es重啟容器

然后測試一下

POST /_analyze
{
  "text":"中華人民共和國國徽",
  "analyzer":"pinyin"
}

返回

{
    "tokens": [
        {
            "token": "zhong",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 0,
            "type": "word",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "zhrmghggh",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 0,
            "type": "word",
            "position": 0
        },
        {
            "token": "hua",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 0,
            "type": "word",
            "position": 1
        },
        {
            "token": "ren",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 0,
            "type": "word",
            "position": 2
        },
        {
            "token": "min",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 0,
            "type": "word",
            "position": 3
        },
        {
            "token": "gong",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 0,
            "type": "word",
            "position": 4
        },
        {
            "token": "he",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 0,
            "type": "word",
            "position": 5
        },
        {
            "token": "guo",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 0,
            "type": "word",
            "position": 6
        },
        {
            "token": "guo",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 0,
            "type": "word",
            "position": 7
        },
        {
            "token": "hui",
            "start_offset": 0,
            "end_offset": 0,
            "type": "word",
            "position": 8
        }
    ]
}

使用IK和拼音分詞插件(詳細(xì)使用可以查看Github的文檔)

  • 創(chuàng)建Index，拼音分詞過濾
PUT /book
{
    "settings": {
        "analysis": {
            "analyzer": {
                "pinyin_analyzer": {
                    "tokenizer": "my_pinyin"
                }
            },
            "tokenizer": {
                "my_pinyin": {
                    "type": "pinyin",
                    "keep_separate_first_letter": false,
                    "keep_full_pinyin": true,
                    "keep_original": true,
                    "limit_first_letter_length": 16,
                    "lowercase": true,
                    "remove_duplicated_term": true
                }
            }
        }
    }
}

返回

{
    "acknowledged": true,
    "shards_acknowledged": true,
    "index": "book"
}
  • 創(chuàng)建Mapping赌渣，屬性使用過濾魏铅，name開啟拼音分詞，content開啟IK分詞坚芜，describe開啟拼音加IK分詞
POST /book/_mapping
{
    "properties": {
        "name": {
            "type": "keyword",
            "fields": {
                "pinyin": {
                    "type": "text",
                    "store": false,
                    "term_vector": "with_offsets",
                    "analyzer": "pinyin_analyzer",
                    "boost": 10
                }
            }
        },
        "content": {
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_max_word",
            "search_analyzer": "ik_smart"
        },
        "describe": {
            "type": "text",
            "analyzer": "ik_max_word",
            "search_analyzer": "ik_smart",
            "fields": {
                "pinyin": {
                    "type": "text",
                    "store": false,
                    "term_vector": "with_offsets",
                    "analyzer": "pinyin_analyzer",
                    "boost": 10
                }
            }
        },
        "id": {
            "type": "long"
        }
    }
}

返回

{
    "acknowledged": true
}

這樣Index以及屬性分詞就開啟了

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  • 人面猴
    序言：七十年代末览芳，一起剝皮案震驚了整個濱河市，隨后出現(xiàn)的幾起案子鸿竖，更是在濱河造成了極大的恐慌沧竟，老刑警劉巖，帶你破解...
    沈念sama閱讀 219,490評論 6贊 508
  • 死咒
    序言：濱河連續(xù)發(fā)生了三起死亡事件缚忧，死亡現(xiàn)場離奇詭異悟泵，居然都是意外死亡，警方通過查閱死者的電腦和手機(jī)闪水，發(fā)現(xiàn)死者居然都...
    沈念sama閱讀 93,581評論 3贊 395
  • 救了他兩次的神仙讓他今天三更去死
    文/潘曉璐 我一進(jìn)店門魁袜，熙熙樓的掌柜王于貴愁眉苦臉地迎上來，“玉大人敦第，你說我怎么就攤上這事峰弹。” “怎么了芜果？”我有些...
    開封第一講書人閱讀 165,830評論 0贊 356
  • 道士緝兇錄：失蹤的賣姜人
    文/不壞的土叔 我叫張陵鞠呈，是天一觀的道長。 經(jīng)常有香客問我右钾，道長蚁吝，這世上最難降的妖魔是什么？ 我笑而不...
    開封第一講書人閱讀 58,957評論 1贊 295
  • ?港島之戀（遺憾婚禮）
    正文 為了忘掉前任舀射，我火速辦了婚禮窘茁，結(jié)果婚禮上，老公的妹妹穿的比我還像新娘脆烟。我一直安慰自己山林，他們只是感情好，可當(dāng)我...
    茶點故事閱讀 67,974評論 6贊 393
  • 惡毒庶女頂嫁案：這布局不是一般人想出來的
    文/花漫 我一把揭開白布邢羔。 她就那樣靜靜地躺著驼抹，像睡著了一般。 火紅的嫁衣襯著肌膚如雪拜鹤。 梳的紋絲不亂的頭發(fā)上框冀，一...
    開封第一講書人閱讀 51,754評論 1贊 307
  • 城市分裂傳說
    那天，我揣著相機(jī)與錄音敏簿，去河邊找鬼明也。 笑死，一個胖子當(dāng)著我的面吹牛惯裕，可吹牛的內(nèi)容都是我干的温数。 我是一名探鬼主播，決...
    沈念sama閱讀 40,464評論 3贊 420
  • 雙鴛鴦連環(huán)套：你想象不到人心有多黑
    文/蒼蘭香墨 我猛地睜開眼轻猖，長吁一口氣：“原來是場噩夢啊……” “哼帆吻！你這毒婦竟也來了？” 一聲冷哼從身側(cè)響起咙边，我...
    開封第一講書人閱讀 39,357評論 0贊 276
  • 萬榮殺人案實錄
    序言：老撾萬榮一對情侶失蹤猜煮，失蹤者是張志新（化名）和其女友劉穎，沒想到半個月后败许，有當(dāng)?shù)厝嗽跇淞掷锇l(fā)現(xiàn)了一具尸體王带，經(jīng)...
    沈念sama閱讀 45,847評論 1贊 317
  • ?護(hù)林員之死
    正文 獨居荒郊野嶺守林人離奇死亡，尸身上長有42處帶血的膿包…… 初始之章·張勛 以下內(nèi)容為張勛視角 年9月15日...
    茶點故事閱讀 37,995評論 3贊 338
  • ?白月光啟示錄
    正文 我和宋清朗相戀三年市殷，在試婚紗的時候發(fā)現(xiàn)自己被綠了愕撰。 大學(xué)時的朋友給我發(fā)了我未婚夫和他白月光在一起吃飯的照片。...
    茶點故事閱讀 40,137評論 1贊 351
  • 活死人
    序言：一個原本活蹦亂跳的男人離奇死亡，死狀恐怖搞挣，靈堂內(nèi)的尸體忽然破棺而出带迟，到底是詐尸還是另有隱情，我是刑警寧澤囱桨，帶...
    沈念sama閱讀 35,819評論 5贊 346
  • ?日本核電站爆炸內(nèi)幕
    正文 年R本政府宣布仓犬，位于F島的核電站，受9級特大地震影響舍肠，放射性物質(zhì)發(fā)生泄漏搀继。R本人自食惡果不足惜，卻給世界環(huán)境...
    茶點故事閱讀 41,482評論 3贊 331
  • 男人毒藥：我在死后第九天來索命
    文/蒙蒙 一翠语、第九天 我趴在偏房一處隱蔽的房頂上張望叽躯。 院中可真熱鬧，春花似錦肌括、人聲如沸点骑。這莊子的主人今日做“春日...
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  • 一樁弒父案们童，背后竟有這般陰謀
    文/蒼蘭香墨 我抬頭看了看天上的太陽畔况。三九已至，卻和暖如春慧库，著一層夾襖步出監(jiān)牢的瞬間跷跪，已是汗流浹背。 一陣腳步聲響...
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  • 情欲美人皮
    我被黑心中介騙來泰國打工齐板， 沒想到剛下飛機(jī)就差點兒被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留吵瞻，地道東北人。 一個月前我還...
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  • 代替公主和親
    正文 我出身青樓甘磨，卻偏偏與公主長得像橡羞，于是被迫代替她去往敵國和親。 傳聞我的和親對象是個殘疾皇子济舆，可洞房花燭夜當(dāng)晚...
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