docker单机与集群部署elasticsearch

部署单点elasticsearch

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：

docker network create es-net

下载镜像

这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像

docker pull elasticsearch:7.12.1

同理还有kibana的tar包也需要这样做。

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://ip:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：

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。

下载镜像

docker pull kibana:7.12.1

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

此时，在浏览器输入地址访问：http://ip:5601，即可看到结果

安装IK分词器

在线安装ik插件(比较慢)

# 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

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": "2022-01-13T17:05:24+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

下面我们需要把下载的IK分词器解压缩，重命名为ik

3. 上传到es容器的插件数据卷中

上传到/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data

4. 重启容器

docker restart es

5. 测试：

去kibana的Dev Tools中进行测试

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": "华为手机充电器"
}

结果：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "华为",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "手机",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "充电器",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "充电",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "电器",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 7,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 4
    }
  ]
}

扩展词词典

添加原有词典中不存在的词语，如：奥利给

1. 进入IK分词器config目录：

cd /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

奥力给

4. 重启elasticsearch

docker restart es

5. 测试效果：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "华为手机充电器，奥利给"
}

注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式

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

白嫖

3. 重启elasticsearch

# 重启服务
docker restart es
# 查看日志
docker logs -f es

日志中已经成功加载stopword.dic配置文件

4. 测试效果

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "华为手机充电器，奥利给，白嫖"
}

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

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

es运行需要修改一些Linux系统权限，修改/etc/sysctl.conf文件

vi /etc/sysctl.conf

添加下面的内容：

vm.max_map_count=262144

运行docker-compose

docker-compose up