门户型网站都有哪些,设计本笔记本,163企业邮箱免费,网站开发和网页开发的区别安装elasticsearch
1.部署单点es
1.1.创建网络
因为我们还需要部署kibana容器#xff0c;因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络#xff1a;
docker network create es-net1.2.加载镜像
elasticsearch的镜像的tar包#xff1a;点击下载
将其上传到虚拟机中…安装elasticsearch
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
docker network create es-net1.2.加载镜像
elasticsearch的镜像的tar包点击下载
将其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包点击下载 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.typesingle-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.namees-docker-cluster设置集群名称-e http.host0.0.0.0监听的地址可以外网访问-e ES_JAVA_OPTS-Xms512m -Xmx512m内存大小-e discovery.typesingle-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://192.168.150.101:9200 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_HOSTShttp://es:9200 \
--networkes-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_HOSTShttp://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 此时在浏览器输入地址访问http://192.168.150.101:5601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。
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 elasticsearch3.2.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:
docker volume inspect es-plugins显示结果
[{CreatedAt: 2022-05-06T10:06:3408:00,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
把课ik分词器点击下载 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 4重启容器
# 4、重启容器
docker restart es# 查看es日志
docker logs -f es5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: 黑马程序员学习java太棒了
}结果
{tokens : [{token : 黑马,start_offset : 0,end_offset : 2,type : CN_WORD,position : 0},{token : 程序员,start_offset : 2,end_offset : 5,type : CN_WORD,position : 1},{token : 程序,start_offset : 2,end_offset : 4,type : CN_WORD,position : 2},{token : 员,start_offset : 4,end_offset : 5,type : CN_CHAR,position : 3},{token : 学习,start_offset : 5,end_offset : 7,type : CN_WORD,position : 4},{token : java,start_offset : 7,end_offset : 11,type : ENGLISH,position : 5},{token : 太棒了,start_offset : 11,end_offset : 14,type : CN_WORD,position : 6},{token : 太棒,start_offset : 11,end_offset : 13,type : CN_WORD,position : 7},{token : 了,start_offset : 13,end_offset : 14,type : CN_CHAR,position : 8}]
}3.3 扩展词词典
随着互联网的发展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。
1打开IK分词器config目录 2在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加
?xml version1.0 encodingUTF-8?
!DOCTYPE properties SYSTEM http://java.sun.com/dtd/properties.dtd
propertiescommentIK 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 keyext_dictext.dic/entry
/properties3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
传智播客
奥力给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: 传智播客Java就业超过90%,奥力给
}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
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。
1IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加
?xml version1.0 encodingUTF-8?
!DOCTYPE properties SYSTEM http://java.sun.com/dtd/properties.dtd
propertiescommentIK Analyzer 扩展配置/comment!--用户可以在这里配置自己的扩展字典--entry keyext_dictext.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 keyext_stopwordsstopword.dic/entry
/properties3在 stopword.dic 添加停用词
xdd4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: 传智播客Java就业率超过95%,xxxx都点赞,奥力给
}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 4.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
4.1.创建es集群
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:7.12.1container_name: es01environment:- node.namees01- cluster.namees-docker-cluster- discovery.seed_hostses02,es03- cluster.initial_master_nodeses01,es02,es03- bootstrap.memory_locktrue- ES_JAVA_OPTS-Xms512m -Xmx512mulimits:memlock:soft: -1hard: -1volumes:- data01:/usr/share/elasticsearch/dataports:- 9200:9200networks:- elastices02:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1container_name: es02environment:- node.namees02- cluster.namees-docker-cluster- discovery.seed_hostses01,es03- cluster.initial_master_nodeses01,es02,es03- bootstrap.memory_locktrue- ES_JAVA_OPTS-Xms512m -Xmx512mulimits:memlock:soft: -1hard: -1volumes:- data02:/usr/share/elasticsearch/datanetworks:- elastices03:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1container_name: es03environment:- node.namees03- cluster.namees-docker-cluster- discovery.seed_hostses01,es02- cluster.initial_master_nodeses01,es02,es03- bootstrap.memory_locktrue- ES_JAVA_OPTS-Xms512m -Xmx512mulimits:memlock:soft: -1hard: -1volumes:- data03:/usr/share/elasticsearch/datanetworks:- elasticvolumes:data01:driver: localdata02:driver: localdata03:driver: localnetworks:elastic:driver: bridgees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_count262144然后执行命令让配置生效
sysctl -p通过docker-compose启动集群
docker-compose up -d4.2.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
点击下载 解压即可使用非常方便。
解压好的目录如下 进入对应的bin目录 访问http://localhost:9000 即可进入管理界面 输入你的elasticsearch的任意节点的地址和端口点击connect即可 绿色的条代表集群处于绿色健康状态。
4.3.创建索引库
1利用kibana的DevTools创建索引库
在DevTools中输入指令
PUT /itcast
{settings: {number_of_shards: 3, // 分片数量number_of_replicas: 1 // 副本数量},mappings: {properties: {// mapping映射定义 ...}}
}2利用cerebro创建索引库
利用cerebro还可以创建索引库 填写索引库信息 点击右下角的create按钮 4.4.查看分片效果
回到首页即可查看索引库分片效果 5.拼音分词器
5.1 官方拼音分词
根据用户输入的字母提示完整词条的功能就是自动补全了。
因为需要根据拼音字母来推断因此要用到拼音分词功能。
要实现根据字母做补全就必须对文档按照拼音分词点击下载。在GitHub上恰好有elasticsearch的拼音分词插件。地址https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin
安装方式与IK分词器一样分三步
①解压
②上传到虚拟机中elasticsearch的plugin目录
③重启elasticsearch
④测试
5.2 自定义分词器
默认的拼音分词器会将每个汉字单独分为拼音而我们希望的是每个词条形成一组拼音需要对拼音分词器做个性化定制形成自定义分词器。
elasticsearch中分词器analyzer的组成包含三部分
character filters在tokenizer之前对文本进行处理。例如删除字符、替换字符tokenizer将文本按照一定的规则切割成词条term。例如keyword就是不分词还有ik_smarttokenizer filter将tokenizer输出的词条做进一步处理。例如大小写转换、同义词处理、拼音处理等
文档分词时会依次由这三部分来处理文档 声明自定义分词器的语法如下点击下载
PUT /test
{settings: {analysis: {analyzer: { // 自定义分词器my_analyzer: { // 分词器名称tokenizer: ik_max_word,filter: py}},filter: { // 自定义tokenizer filterpy: { // 过滤器名称type: pinyin, // 过滤器类型这里是pinyinkeep_full_pinyin: false,keep_joined_full_pinyin: true,keep_original: true,limit_first_letter_length: 16,remove_duplicated_term: true,none_chinese_pinyin_tokenize: false}}}},mappings: {properties: {name: {type: text,analyzer: my_analyzer,search_analyzer: ik_smart}}}
}测试 总结
如何使用拼音分词器 ①下载pinyin分词器 ②解压并放到elasticsearch的plugin目录 ③重启即可
如何自定义分词器 ①创建索引库时在settings中配置可以包含三部分 ②character filter ③tokenizer ④filter
拼音分词器注意事项
为了避免搜索到同音字搜索时不要使用拼音分词器
