1.部署单点es

1.1.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：

1	docker network create es-net

出现报错Cannot connect to the Docker daemon at unix:///var/run/docker.sock. Is the docker daemon running?

重启docker即可

systemctl restart docker

1.2.加载镜像

如果准备好了es.tar

这里采用的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。

docker pull elasticsearch:7.12.1

上传到虚拟机中，然后运行命令加载即可：

1 2	# 导入数据 docker load -i es.tar

同理还有kibana的tar包也需要这样做。

1.3.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

执行结果如下图

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://192.168.159.130:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：

2.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。

2.1.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：

1	docker logs -f kibana

查看运行日志，当查看到下面的日志，说明成功：

此时，在浏览器输入地址访问：http://192.168.159.130:5601，即可看到结果

2.2.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。

不难发现ES自带的分词器, 无法很好的处理汉语 ( 逐字分词了 )

3.安装IK分词器

3.1.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

具体执行过程如下

[root@192 _data]# docker exec -it es  /bin/bash
[root@d7fa5db5b98a elasticsearch]# ./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip
-> Installing https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip
-> Downloading https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip
-> Failed installing https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip
-> Rolling back https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip
-> Rolled back https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip
.........
[root@d7fa5db5b98a elasticsearch]# exit
exit
[root@192 _data]# docker restart es
es
[root@192 _data]#

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:

1	docker volume inspect es-plugins

显示结果：

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

下面我们需要把课前资料中的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

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

如果添加文件夹失败 , 比如下面的情形,

可以先把文件夹压缩成 .tar , 然后传输 , 需要注意的是在解压的时候的命令

如果使用tar -zxvf ik.tar , 会出现下面的报错,

差不多就是文件名已经存在的问题

选择tar -xvf ik.tar 解压即可 , 然后再重命名

1 2	rm ik.tar # 删除压缩包 mv ik1 ik # 重命名解压缩的文件夹

然后进行下一步操作即可 docker restart es

4）重启容器

1 2	# 4、重启容器 docker restart es

1 2	# 查看es日志 docker logs -f 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": "听说你也是IKUN?"
}

结果：

可以看到分词器十分强大 , 竟然连我们IKUN 也能识别

但是分词器也有些许不足, 比如下面的老八就无法识别

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” 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>
        <!--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-->
        <entry key="ext_stopwords"></entry>
        <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
        <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
        <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
        <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</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
撤硕
奥力给
老八

4）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

5）测试效果：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "我的名字叫老八?"
}

可以看到分词器已经可以识别老八

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

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>
        <!--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-->
        <entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
        <!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
        <!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
        <!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
        <!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

3）在 stopword.dic 添加停用词

SM

4）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

5）测试效果：

GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "SM是被禁止的"
}

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