CentOS安装Elasticsearch_IK分词器_部署kibana_部署es集群
一、部署单点es
①:创建网络
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:
命令:docker network create es-net
②:加载镜像
1. 下载elasticsearch和kibana的tar包
这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像,这个镜像体积非常大,接近1G。不建议大家自己pull。
网盘链接:
链接:https://pan.baidu.com/s/1fBVAOVslq-E1Qa7hUQfdKw
提取码:Coke
1.将elasticsearch的tar包上传到Linux
在/usr/oop目录下创建一个elasticsearch目录
2. 运行命令加载即可:
docker load -i es.tar
3.将kibana的tar包上传到Linux
在/usr/oop目录下创建一个kibana目录
4. 运行命令加载即可:
docker load -i kibana.tar
③:运行
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 "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
在浏览器中输入:
http://192.168.100.200:9200即可看到elasticsearch的响应结果:
二、部署kibana
kibana可以给我们提供一个elasticsearch的可视化界面,便于我们学习。
注意:kibana和Elastaicsearch要在同一个网络中并且版本要保持一样
网盘链接:
链接:https://pan.baidu.com/s/1fBVAOVslq-E1Qa7hUQfdKw
提取码:Coke
1.将kibana的tar包上传到Linux
在/usr/oop目录下创建一个kibana目录
2. 运行命令加载即可:
docker load -i kibana.tar
①:部署
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
查看运行日志,当查看到下面的日志,说明成功:

在浏览器输入地址访问:
http://192.168.100.200:5601,即可看到结果
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。
三、安装IK分词器
①:在线安装ik插件(较慢)
# 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
①:离线安装ik插件(推荐)
1. 查看数据卷目录
安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置,而我们用了数据卷挂载,因此需要查看elasticsearch的数据卷目录,通过下面命令查看:
docker volume inspect es-plugins
显示结果:
[
{
"CreatedAt": "2022-09-30T15:08:57+08:00",
"Driver": "local",
"Labels": null,
"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
"Name": "es-plugins",
"Options": null,
"Scope": "local"
}
]
说明plugins目录被挂载到了:/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data 这个目录中。
2. 解压缩分词器安装包
网盘链接:
链接:https://pan.baidu.com/s/1fBVAOVslq-E1Qa7hUQfdKw
提取码:Coke
3. 上传到es容器的插件数据卷中
也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data :


4. 重启容器
# 4、重启容器
docker restart es

# 查看es日志
docker logs -f es
查看日志发现报错了
原因:
JDK有一些安全限制,可以修改配置文件文件jdk目录/usr/jdk/jdk1.8.0_152/jre/lib/security,禁用这些限制:
解决办法:
- 修改java.policy文件添加一下内容
grant {
permission java.net.SocketPermission "*:*","connect,resolve";
permission java.lang.RuntimePermission "getClassLoader";
};


# 4、重启容器
docker restart es
5. 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
GET /_analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "黑马程序员学习java太棒了"
}
③: 扩展词词典
随着互联网的发展,“造词运动”也越发的频繁。出现了很多新的词语,在原有的词汇列表中并不存在。比如:“奥力给”,“传智播客” 等。
所以我们的词汇也需要不断的更新,IK分词器提供了扩展词汇的功能。
1. 打开IK分词器config目录:
/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data/ik/config
2.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>
3. 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
白嫖
奥力给
- 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
- 测试效果:
GET /_analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "程序员学习java白嫖奥里给"
}

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
④: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。
1. 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 *** 添加停用词词典-->
<entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
</properties>
2.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:
习X大
GET /_analyze
{
"analyzer": "ik_smart",
"text": "程序员学习java,习X大都点赞,奥里给"
}
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
四、安装拼音分词器
①:下载插件
官网下载:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin
网盘下载:
链接:https://pan.baidu.com/s/1_7C1ujlfyTm3qLJjcLr1-Q
提取码:Coke
要实现根据字母做补全,就必须对文档按照拼音分词。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。

②:安装
安装方式与IK分词器一样,分三步:
①解压
②上传到虚拟机中,elasticsearch的plugin目录
目录:
/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data
③重启elasticsearch
命令:
docker restart es
④测试
测试用法如下:
POST /_analyze
{
"text": "如家酒店还不错",
"analyzer": "pinyin"
}
结果:

③:自定义分词器
网盘下载:
链接:https://pan.baidu.com/s/1_7C1ujlfyTm3qLJjcLr1-Q
提取码:Coke
默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音,而我们希望的是每个词条形成一组拼音,需要对拼音分词器做个性化定制,形成自定义分词器。
elasticsearch中分词器(analyzer)的组成包含三部分:
- character filters:在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符
- tokenizer:将文本按照一定的规则切割成词条(term)。例如keyword,就是不分词;还有ik_smart
- tokenizer filter:将tokenizer输出的词条做进一步处理。例如大小写转换、同义词处理、拼音处理等
文档分词时会依次由这三部分来处理文档:

1. 配置分词器

- 1.自定义分词器
PUT /test
{
"settings": {
"analysis": {
"analyzer": { // 自定义分词器
"my_analyzer": { // 分词器名称
"tokenizer": "ik_max_word",
"filter": "py"
}
},
"filter": { // 自定义tokenizer filter
"py": { // 过滤器名称
"type": "pinyin", // 过滤器类型,这里是pinyin
"keep_full_pinyin": false,
"keep_joined_full_pinyin": true,
"keep_original": true,
"limit_first_letter_length": 16,
"remove_duplicated_term": true,
"none_chinese_pinyin_tokenize": false
}
}
}
},
"mappings": {
"properties": {
"name": {
"type": "text",
"analyzer": "my_analyzer",
"search_analyzer": "ik_smart"
}
}
}
}

2.测试
- 2.测试:

- 3.使用配置的索引库在测试

总结:
如何使用拼音分词器?
-
①下载pinyin分词器
-
②解压并放到elasticsearch的plugin目录
-
③重启即可
如何自定义分词器?
-
①创建索引库时,在settings中配置,可以包含三部分
-
②character filter
-
③tokenizer
-
④filter
拼音分词器注意事项?
- 为了避免搜索到同音字,搜索时不要使用拼音分词器
五、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
①:创建es集群
1.首先编写一个docker-compose文件格式为yml,内容如下:
version: '2.2'
services:
es01:
image: elasticsearch:7.12.1
container_name: es01
environment:
- node.name=es01
- cluster.name=es-docker-cluster
- discovery.seed_hosts=es02,es03
- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
volumes:
- data01:/usr/share/elasticsearch/data
ports:
- 9200:9200
networks:
- elastic
es02:
image: elasticsearch:7.12.1
container_name: es02
environment:
- node.name=es02
- cluster.name=es-docker-cluster
- discovery.seed_hosts=es01,es03
- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
volumes:
- data02:/usr/share/elasticsearch/data
ports:
- 9201:9200
networks:
- elastic
es03:
image: elasticsearch:7.12.1
container_name: es03
environment:
- node.name=es03
- cluster.name=es-docker-cluster
- discovery.seed_hosts=es01,es02
- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
volumes:
- data03:/usr/share/elasticsearch/data
networks:
- elastic
ports:
- 9202:9200
volumes:
data01:
driver: local
data02:
driver: local
data03:
driver: local
networks:
elastic:
driver: bridge
2.将文件上传到虚拟机中
3.es运行需要修改一些linux系统权限,修改
/etc/sysctl.conf文件
vim /etc/sysctl.conf
- 添加下面的内容:
vm.max_map_count=262144
- 然后执行命令,让配置生效:
sysctl -p

4.通过docker-compose启动集群:
先启动docker:systemctl start docker
启动集群命令:docker-compose up -d
②:集群状态监控
kibana可以监控es集群,不过新版本需要依赖es的x-pack 功能,配置比较复杂。
这里推荐使用cerebro来监控es集群状态,官方网址:https://github.com/lmenezes/cerebro
cerebro-0.9.4安装包====>网盘链接:
链接:https://pan.baidu.com/s/1JFSwDf2iiuwKGndfiWy2XQ
提取码:Coke
1.解压即可使用,非常方便, 解压好的目录如下:
2.进入对应的bin目录:
3.双击其中的cerebro.bat文件或使用命令
.\cerebro.bat即可启动服务。
4.访问
http://localhost:9000即可进入管理界面:
绿色的条,代表集群处于绿色(健康状态)。
③:创建索引库
01.利用kibana的DevTools创建索引库
- 在DevTools中输入指令:
PUT /itcast
{
"settings": {
"number_of_shards": 3, // 分片数量
"number_of_replicas": 1 // 副本数量
},
"mappings": {
"properties": {
// mapping映射定义 ...
}
}
}
02. 利用cerebro创建索引库
利用cerebro还可以创建索引库:
2.填写索引库信息:

本文详细指导了在CentOS上安装Elasticsearch 7.12.1,包括单点部署、IK分词器安装、Kibana部署,以及如何创建集群、配置拼音分词器和扩展词典。
































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