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推荐整理分享Docker 部署 分布式搜索引擎 Elastic Search(docker部署架构图),希望有所帮助,仅作参考,欢迎阅读内容。
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本文参考黑马 分布式Elastic search Elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎,具备非常多强大功能,可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
一、使用Elastic Search 的好处用数据库,也可以实现搜索的功能,为什么还需要搜索引擎呢?
数据库(理论上来讲,ES 也是数据库,这里的数据库,指的是关系型数据库),首先是存储,搜索只是顺便提供的功能,
而搜索引擎,首先是搜索,但是不把数据存下来就搜不了,所以只好存一存。
术业有专攻,专攻搜索的搜索引擎,必然会提供更强大的搜索能力。
ElasticSearch 的 优势
分布式的文件存储,每个字段都被索引且可用于搜索。分布式的实时分析搜索引擎,海量数据下近实时秒级响应。简单的restful api,天生的兼容多语言开发。易扩展,处理PB级结构化或非结构化数据。(pb指petabyte,1PB=1024TB)二、部署ES本案例通过云服务器 Docker 容器来进行部署 单点ES
创建Docker 网络
因为我们需要部署kibana容器,需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络:
docker network create es-net我们采用 ES 7.12.1 版本
安装 ES 镜像并运行
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:端口映射配置云服务器进行测试
我用的是腾讯云,所以需要 设置 腾讯云开放规则端口
输入ip地址+端口号 进行测试
http://ip地址:9200
⛅部署kibanakibana是Elastic Stack 的技术栈,kibana为我们提供了一个可视化的界面,因此我们需要 部署kibana。
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 启动会比较慢,可以通过docker 命令来查看执行日志
docker logs -f kibana测试kibana
腾讯云服务器开放端口
进行测试
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。
测试DevTools
⚡部署分词器离线安装分词器
由于在线安装比较慢,我就直接上传之前下载好的分词器到云服务器。
安装分词器需要知道 ElasticSearch 的 plugins 目录
通过docker命令查看挂载目录
docker volume inspect es-plugins使用FileZilla上传ik分词器文件
上传完成 重启生效
# 重启esdocker restart es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": "你好,我是Bug 终结者"}完成测试,但是我想要分出的词为Bug终结者,而不拆分,是一个词,该如何实现呢?
三、词典扩展与停用⛅扩展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。
打开IK分词器 config 目录
在配置文件增加以下配置
<?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></properties>新建 ext.dic 扩展字典文件
Bug 终结者字节跳动抖音集团重启 es
# 重启服务docker restart es进行测试
⚡停用词典打开IK分词器 config 目录
图片10
在配置文件增加以下配置
图片13
新建 stopword.dic 扩展字典文件
的啊嗯嘿中重启 es
# 重启服务docker restart esdocker restart kibana# 查看 日志docker logs -f es进行测试
⛵小结以上就是【Bug 终结者】对 Docker 部署 分布式搜索引擎 Elastic Search 的简单介绍,ES搜索引擎无疑是最优秀的分布式搜索引擎,使用它,可大大提高项目的灵活、高效性! 技术改变世界!!!
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