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安徽设计网站建设/百度推广客户端电脑版

news 2025/6/30 12:45:09
安徽设计网站建设,百度推广客户端电脑版,自己做的网站可以卖,找人做销售网站部署单点es 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加载镜像 在Dockerhub搜索elasticsearch镜像 将下载好的镜像上传到虚拟机中，然后运行命令加载即可&…

部署单点es

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

加载镜像

在Dockerhub搜索elasticsearch镜像

image-20220212164343309

将下载好的镜像上传到虚拟机中，然后运行命令加载即可：

# 导入数据
docker load -i es.tar

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=-Xms1024m -Xmx1024m" \-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://192.168.116.131:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：

image-20220212165848638

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。

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：

image-20220212170126670

在浏览器输入地址访问：http://192.168.116.131:5601，即可看到结果

image-20220212170205510

DevTools

kibana中提供了一个DevTools界面：

image-20220212170323133

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。

image-20220212170629185

安装IK分词器

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

离线安装ik插件（推荐）

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": "2022-02-12T03:56:11-05:00","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。

解压分词器安装包

将ik分词器解压缩，重命名为ik

上传到es容器的插件数据卷中

也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data:

重启es容器

docker restart es

# 查看es日志
docker logs -f es

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
#测试分词器
GET /_analyze
{"text": "谁把爷电动车骑走了？fuck you","analyzer": "ik_max_word"
}

结果：

{"tokens" : [{"token" : "谁","start_offset" : 0,"end_offset" : 1,"type" : "CN_CHAR","position" : 0},{"token" : "把","start_offset" : 1,"end_offset" : 2,"type" : "CN_CHAR","position" : 1},{"token" : "爷","start_offset" : 2,"end_offset" : 3,"type" : "CN_CHAR","position" : 2},{"token" : "电动车","start_offset" : 3,"end_offset" : 6,"type" : "CN_WORD","position" : 3},{"token" : "电动","start_offset" : 3,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 4},{"token" : "车骑","start_offset" : 5,"end_offset" : 7,"type" : "CN_WORD","position" : 5},{"token" : "骑走","start_offset" : 6,"end_offset" : 8,"type" : "CN_WORD","position" : 6},{"token" : "走了","start_offset" : 7,"end_offset" : 9,"type" : "CN_WORD","position" : 7},{"token" : "fuck","start_offset" : 10,"end_offset" : 14,"type" : "ENGLISH","position" : 8},{"token" : "you","start_offset" : 15,"end_offset" : 18,"type" : "ENGLISH","position" : 9}]
}

扩展词词典

词汇需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。

打开IK分词器config目录

image-20220212173522084

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>

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

yyds
下头
普信男

重启elasticsearch

docker restart es# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

测试效果

#测试分词器
GET /_analyze
{"text": "谁把爷电动车骑走了？普信男","analyzer": "ik_max_word"
}

结果：

{"tokens" : [{"token" : "谁","start_offset" : 0,"end_offset" : 1,"type" : "CN_CHAR","position" : 0},{"token" : "把","start_offset" : 1,"end_offset" : 2,"type" : "CN_CHAR","position" : 1},{"token" : "爷","start_offset" : 2,"end_offset" : 3,"type" : "CN_CHAR","position" : 2},{"token" : "电动车","start_offset" : 3,"end_offset" : 6,"type" : "CN_WORD","position" : 3},{"token" : "电动","start_offset" : 3,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 4},{"token" : "车骑","start_offset" : 5,"end_offset" : 7,"type" : "CN_WORD","position" : 5},{"token" : "骑走","start_offset" : 6,"end_offset" : 8,"type" : "CN_WORD","position" : 6},{"token" : "走了","start_offset" : 7,"end_offset" : 9,"type" : "CN_WORD","position" : 7},{"token" : "普信男","start_offset" : 10,"end_offset" : 13,"type" : "CN_WORD","position" : 8}]
}

停用词词典

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。

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">sensitive.dic</entry>
</properties>

在 stopword.dic 添加敏感词

了

重启elasticsearch

# 重启服务
docker restart elasticsearch
docker restart kibana# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

测试效果

#测试分词器
GET /_analyze
{"text": "谁把爷电动车骑走了？","analyzer": "ik_max_word"
}

结果：

{"tokens" : [{"token" : "谁","start_offset" : 0,"end_offset" : 1,"type" : "CN_CHAR","position" : 0},{"token" : "把","start_offset" : 1,"end_offset" : 2,"type" : "CN_CHAR","position" : 1},{"token" : "爷","start_offset" : 2,"end_offset" : 3,"type" : "CN_CHAR","position" : 2},{"token" : "电动","start_offset" : 3,"end_offset" : 5,"type" : "CN_WORD","position" : 3},{"token" : "车骑","start_offset" : 5,"end_offset" : 7,"type" : "CN_WORD","position" : 4},{"token" : "走了","start_offset" : 7,"end_offset" : 9,"type" : "CN_WORD","position" : 5}]
}

部署es集群

创建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.yaml文件，内容如下：

version: '2.2'
services:es01:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1container_name: es01environment:- 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=-Xms1024m -Xmx1024m"ulimits:memlock:soft: -1hard: -1volumes:- data01:/usr/share/elasticsearch/dataports:- 9200:9200networks:- elastices02:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1container_name: es02environment:- 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=-Xms1024m -Xmx1024m"ulimits:memlock:soft: -1hard: -1volumes:- data02:/usr/share/elasticsearch/datanetworks:- elastices03:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1container_name: es03environment:- 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=-Xms1024m -Xmx1024m"ulimits:memlock:soft: -1hard: -1volumes:- data03:/usr/share/elasticsearch/datanetworks:- elasticvolumes:data01:driver: localdata02:driver: localdata03:driver: localnetworks:elastic:driver: bridge

Run docker-compose to bring up the cluster:

docker-compose up

s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

然后执行命令，让配置生效：

sysctl -p

通过docker-compose启动集群：

docker-compose up -d

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

解压即可使用，非常方便。

image-20220216160118448

输入你的elasticsearch的任意节点的地址和端口，点击connect即可：

image-20220216160155083

连接成功：

image-20220216160511291

创建索引库

利用cerebro创建索引库

image-20220216160600207

填写索引库信息：

image-20220216160637912

查看分片效果

回到首页，查看分片效果

image-20220216160736256

实线是主分片，虚线是副本分片，主副分片都在不同的节点上

http://www.jmfq.cn/news/5084443.html

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