基于Docker安装Elasticsearch
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目录
1.Elasticsearch介绍
【摘自百度百科】
Elasticsearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索与数据分析引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用Elasticsearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。Elasticsearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elasticsearch 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户。
Elasticsearch是与名为Logstash的数据收集和日志解析引擎以及名为Kibana的分析和可视化平台一起开发的。这三个产品被设计成一个集成解决方案，称为“Elastic Stack”（以前称为“ELK stack”）。
Elasticsearch可以用于搜索各种文档。它提供可扩展的搜索，具有接近实时的搜索，并支持多租户。Elasticsearch是分布式的，这意味着索引可以被分成分片，每个分片可以有0个或多个副本。每个节点托管一个或多个分片，并充当协调器将操作委托给正确的分片。再平衡和路由是自动完成的。相关数据通常存储在同一个索引中，该索引由一个或多个主分片和零个或多个复制分片组成。一旦创建了索引，就不能更改主分片的数量。
Elasticsearch使用Lucene，并试图通过JSON和Java API提供其所有特性。它支持facetting和percolating，如果新文档与注册查询匹配，这对于通知非常有用。另一个特性称为“网关”，处理索引的长期持久性；例如，在服务器崩溃的情况下，可以从网关恢复索引。Elasticsearch支持实时GET请求，适合作为NoSQL数据存储，但缺少分布式事务。
2.基于Docker安装Elasticsearch
2.1 创建网络
因为需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。
指令：
实例：
2.2 拉取镜像
以安装Elasticsearch 8.6.0 版本为例
指令：
实例：
2.3 创建挂载点目录
指令：
实例：
指令：
2.4 部署单点es，创建es容器
指令：
实例：
2.5 编写elasticsearch.yml
先进入es容器
指令：
实例：
跳转到config目录下
指令：
实例：
关闭 密码安全验证
指令：
2.6 重启es容器
指令；
2.7 测试Elasticsearch是否安装成功
访问虚拟机地址+端口号，前面配置Elasticsearch 的端口号为：9200
例如：
3.基于Docker安装Kibana
3.1 拉取镜像
以安装kibana 8.6.0 版本为例
指令：
实例：
3.2 创建挂载点目录
指令：
代码：
指令：
3.3 部署kibana，创建kibana容器
指令：
实例：
3.4 测试Kibana是否安装成功
访问虚拟机地址+端口号，前面配置Kibana 的端口号为：5601
例如：
4. 基于Docker安装IK分词器
4.1 进入Elasticsearch容器
指令：
实例：
4.2 在线安装IK分词器
注意：安装IK分词器的版本，必须和Elasticsearch的版本一致，
上文安装的是Elasticsearch 8.6.0的，所以接下来安装的IK分词器版本是8.6.0
指令：
如果需要安装其他版本的IK分词器，需要把版本号修改即可
如：
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v8.6.0/elasticsearch-analysis-ik-8.6.0.zip
from：https://blog.csdn.net/Acloasia/article/details/130683934