docker部署elasticsearch(内涵集群部署的compose文件)

APP 肖提莫

已于 2024-12-04 20:19:30 修改

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文章标签： docker elasticsearch 容器

于 2024-12-04 20:06:24 首次发布

xtm

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_62108279/article/details/144247919

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1.1创建网络

docker network create es-net

1.2加载镜像 (当前使用的es7.12.1版本)

docker pull elasticsear1ch:7.12.1

1.3运行命令

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：

注：内存大小不能低于512，es内存吃的较多

-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://192.168.10.128 http://192.168.150.101:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：

注：192.168.150.101IP替换替换为自己ip

2.1部署kibana(kibana要和es版本一致)

docker pull elasticsear1ch:7.12.1

2.2启动命令

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

此时，在浏览器输入地址访问：http://192.168.10.128:5601，即可看到结果

执行当前命令，返回编码200说明es和kibana调试成功

3.1安装IK分词器（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

注：ik分词器也是与es和kibana版本一致7.12.1

3.2.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": "2022-05-06T10:06:34+08:00",
"Driver": "local",
"Labels": null,
"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
"Name": "es-plugins",
"Options": null,
"Scope": "local"
}
]

说明plugins目录被挂载到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data 这个目录中。

ik提取包链接

通过百度网盘分享的文件：ik.zip
链接：https://pan.baidu.com/s/1z7Nk4mX40Ys6caLBYJTf1A
提取码：mi0e

获取ik.zip包后，进行解压得到ik放入/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data路径下

重启容器

# 4、重启容器

docker restart es

# 查看es日志
docker logs -f es

测试

GET /_analyze
{
"analyzer": "ik_max_word",
"text": "程序员的简单生活！"
}

结果如下成功：

{
"tokens" : [
{
"token" : "程序员",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 3,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 0
},
{
"token" : "程序",
"start_offset" : 0,
"end_offset" : 2,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 1
},
{
"token" : "员",
"start_offset" : 2,
"end_offset" : 3,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 2
},
{
"token" : "的",
"start_offset" : 3,
"end_offset" : 4,
"type" : "CN_CHAR",
"position" : 3
},
{
"token" : "简单",
"start_offset" : 4,
"end_offset" : 6,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 4
},
{
"token" : "生活",
"start_offset" : 6,
"end_offset" : 8,
"type" : "CN_WORD",
"position" : 5
}
]
}

3.3 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：

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>

<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

奥力给

4）重启elasticsearch

docker restart es

# 查看日志
docker logs -f elasticsearch

3.4 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>

<entry key="ext_dict">ext.dic</entry>

<entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
</properties>

3）在 stopword.dic 添加停用词

的

4）重启elasticsearch

# 重启服务
docker restart elasticsearch
docker restart kibana

# 查看日志
docker logs -f elasticsearch

4.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

首先编写一个docker-compose文件，内容如下：

version: '2.2'
services:
es01:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/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
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
volumes:
- data01:/usr/share/elasticsearch/data
ports:
- 9200:9200
networks:
- elastic
es02:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/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
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
volumes:
- data02:/usr/share/elasticsearch/data
networks:
- elastic
es03:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/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
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
volumes:
- data03:/usr/share/elasticsearch/data
networks:
- elastic

volumes:
data01:
driver: local
data02:
driver: local
data03:
driver: local

networks:
elastic:
driver: bridge

执行

docker-compose up