部署ElasticSearch与kibana（持续更新）

Posted 2022-04-17 3 ERROR（s）

文章目录

• 一、ElasticSearch介绍
• 二、安装ElasticSearch
• 三、部署kibana
• 四、安装IK分词器

一、ElasticSearch介绍

ElasticSearch是一款强大的开源搜索引擎，可以用来实现搜索、日志统计、分析、系统监控等功能。

ElasticSearch底层是基于lucene实现的，他是Apache的开源搜索引擎类库，他具有易拓展，高性能等优势，但是其只限于java语言开发和不支持水平拓展也造成了一定的局限性。

ElasticSearch擅长海量的数据搜索，分析计算。mysql擅长事务型操作，确保数据的安全和一致性。

二、安装ElasticSearch

1.创建网络（因为我们需要es和kibana互联，所以这里先创建一个网络）

docker network create es-net

2.加载镜像（这里我这直接把先前下好的jar包拖到linux上的，各位在线下载也可以，大约900M比较慢）
等将jar包上传到虚拟机上之后，直接加载到容器当中

　docker load -i es.tar

3.运行es
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

输入以下命令查看本地es运行是否成功

curl http://localhost:9200

如果出现这个截图表示成功

然后浏览器输入本机公网ip加9200端口号查看是否出现如下界面

三、部署kibana

1.导入资源
我还是直接把tar包直接拖到linux当中去的，各位可以直接进行下载，大约1G

运行docker命令，部署kibana（过程很慢，请耐心等待）

docker run -d \\
--name kibana \\
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \\
--network=es-net \\
-p 5601:5601  \\
kibana:7.12.1

之后可以适用如下命令查看docker当中的进程

docker ps

这里可以看到我们es 和 kibaba 的端口号

此时浏览器输入公网ip加5601即可查看结果

测试一下es和kibana是否可以互联工作

输入GET / 运行，看是否出现如下界面

如果大家输入网址之后没有反应，检查如下几点

• 是否关闭防火墙
• 阿里云中是否加入此端口号的安全组
• es的默认配置端口号是否只对本机暴露

一般来说就是这几点情况，解决办法网上有很多，我就在这不再赘述。

四、安装IK分词器

我们先使用默认的分词器进行测试

可以看到这里默认分词器对中文的分词一言难尽！于是我们需要比较牛的分词器，这时候IK分词器就登场了

1.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。

2 . cd进入这个目录，解压缩IK压缩包

3.重启服务器

docker restart es

分词器的作用是什么？

• 创建倒排索引时对文档分词

• 用户搜索时，对输入的内容分词

IK分词器有几种模式？

• ik_smart：智能切分，粗粒度

• ik_max_word：最细切分，细粒度