Docker安装配置Elasticsearch(Head ik)

本文详细介绍了如何使用Docker快速部署ElasticSearch及ElasticSearch-Head,包括镜像拉取、容器运行、跨域配置等关键步骤,帮助读者轻松搭建全文搜索和数据分析平台。

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一、ElasticSearch是什么?
Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能,但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。
不过,Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索,我们还能这样去描述它:

  • 分布式的实时文件存储,每个字段都被索引并可被搜索
  • 分布式的实时分析搜索引擎
  • 可以扩展到上百台服务器,处理PB级结构化或非结构化数据

二、Docker 部署 ElasticSearch

  • 拉取镜像:docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.3.2

  • 运行容器: docker run -d --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms128m -Xmx128m" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.3.2

  • 跨域配置:
    3.1 进入容器:docker exec -it es /bin/bash
    3.2 修改配置文件:vi config/elasticsearch.yml
    (添加以下配置)

    #加入跨域配置
    http.cors.enabled: true
    http.cors.allow-origin: “*”

  • 重启容器:docker restart es

三、Docker 部署 ElasticSearch-Head

  • 拉去镜像:docker pull mobz/elasticsearch-head:5
  • 运行容器:docker run -d --name es_admin -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5
  • 查看页面:http://服务器IP:9100/
    在这里插入图片描述
python+opencv简谱识别音频生成系统源码含GUI界面+详细运行教程+数据 一、项目简介 提取简谱中的音乐信息,依据识别到的信息生成midi文件。 Extract music information from musical scores and generate a midi file according to it. 二、项目运行环境 python=3.11.1 第三方库依赖 opencv-python=4.7.0.68 numpy=1.24.1 可以使用命令 pip install -r requirements.txt 来安装所需的第三方库。 三、项目运行步骤 3.1 命令行运行 运行main.py。 输入简谱路径:支持图片或文件夹,相对路径或绝对路径都可以。 输入简谱主音:它通常在第一页的左上角“1=”之后。 输入简谱速度:即每分钟拍数,同在左上角。 选择是否输出程序中间提示信息:请输入Y或N(不区分大小写,下同)。 选择匹配精度:请输入L或M或H,对应低/中/高精度,一般而言输入L即可。 选择使用的线程数:一般与CPU核数相同即可。虽然python的线程不是真正的多线程,但仍能起到加速作用。 估算字符上下间距:这与简谱中符号的密集程度有关,一般来说纵向符号越稀疏,这个值需要设置得越大,范围通常在1.0-2.5。 二值化算法:使用全局阈值则跳过该选项即可,或者也可输入OTSU、采用大津二值化算法。 设置全局阈值:如果上面选择全局阈值则需要手动设置全局阈值,对于.\test.txt中所提样例,使用全局阈值并在后面设置为160即可。 手动调整中间结果:若输入Y/y,则在识别简谱后会暂停代码,并生成一份txt文件,在其中展示识别结果,此时用户可以通过修改这份txt文件来更正识别结果。 如果选择文件夹的话,还可以选择所选文件夹中不需要识别的文件以排除干扰
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