ElasticSearch+Kibana通过Docker部署到Linux服务器中操作方法

1、ElasticSearch概念

Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的开源搜索引擎，它提供了一个分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。Elasticsearch 能够对大量数据进行快速全文搜索，并且具有非常好的水平扩展能力，这意味着当你需要处理更多数据时，可以通过增加更多的服务器来提升性能。

文档和字段：elasticsearch是面向文档（Document）存储的，可以是数据库中的一条商品数据，一个订单信息。文档数据会被序列化为json格式后存储在elasticsearch中，原本数据库中的一行数据就是ES中的一个JSON文档；而数据库中每行数据都包含很多列，这些列就转换为JSON文档中的字段（Field）；

索引和映射：将类型相同的文档集中在一起管理，称为索引（Index），我们可以把索引当做是数据库中的表；

数据库的表会有约束信息，用来定义表的结构、字段的名称、类型等信息。因此，索引库中就有映射（mapping），是索引中文档的字段约束信息，类似表的结构约束。

2、ElasticSearch、Kibana和IK分词器部署

1.1、安装ElasticSearch（版本：7.12.1）

1、在虚拟机中找到一个用于存放所有镜像的文件夹位置，进入到选中的文件夹层级拉取镜像到本地服务器；（推荐root~）

docker pull elasticsearch:7.12.1

2、通过下面的Docker命令安装单机版的ElasticSearch；

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 hm-net \
  -p 9200:9200 \
  -p 9300:9300 \
  elasticsearch:7.12.1

注释：

• docker run：运行一个新的容器。
• -d：以“后台模式”（detached mode）运行容器。
• --name es：为容器指定一个名称，这里命名为es。
• -e：设置环境变量。
• ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m：为 ElasticSearch 的 JVM 设置堆内存大小。
• discovery.type=single-node：将 ElasticSearch 配置为单节点模式，适合开发或测试环境，避免集群配置的复杂性。
• -v：挂载数据卷。
• es-data:/usr/share/elasticsearch/data：将主机的 es-data 数据卷挂载到容器内的 /usr/share/elasticsearch/data 目录。
• es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins：将主机的 es-plugins 数据卷挂载到容器内的 /usr/share/elasticsearch/plugins 目录。
• --privileged：赋予容器特权模式。
• --network hm-net：将容器连接到名为 hm-net 的 Docker 网络。
• -p：映射端口。
• 9200:9200：将主机的 9200 端口映射到容器的 9200 端口。
• 9300:9300：将主机的 9300 端口映射到容器的 9300 端口。
• elasticsearch:7.12.1：指定要运行的镜像名称和版本。这里使用的是 ElasticSearch 的 7.12.1 版本。

3、验证ElasticSearch是否运行；

# 检查容器是否正常运行
docker ps
# 查看容器运行日志文件（-f 实时查看）
docker logs -f es

4、最后可以访问ElasticSearch的接口：http://localhost:9200，返回如下内容表示成功启动了；

{
  "name" : "node-1",
  "cluster_name" : "docker-cluster",
  "cluster_uuid" : "abc123",
  "version" : {
    "number" : "8.10.0",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "docker",
    "build_hash" : "abc123",
    "build_date" : "2023-10-01T00:00:00.000Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "9.7.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "7.17.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "7.0.0"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

注：8以上版本的JavaAPI变化很大，有需要的自行研究；

1.2、安装Kibana（ElasticSearch官方提供的可视化工具）

1、通过下面的Docker命令拉取Kibana镜像（注：Kibana的版本号要和ElasticSearch一致，后面提到的ik分词器也是一样）

docker pull kibana:7.12.1

2、通过下面的docker命令部署Kibana工具

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

3、检查完成后，访问5601端口即可

• 选择Explore on my own之后，进入主页面；
• 然后选中Dev tools，进入开发工具页面；

1.3、安装IK分词器（版本保持一致）

方法一、在线安装

执行以下命令：

docker exec -it es ./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

重启es容器：

docker restart es

方法二、离线安装（网速差的情况）

先查看之前安装的ElasticSearch容器的plugins数据卷目录：

docker volume inspect es-plugins

结果如下：

[
    {
        "CreatedAt": "2024-11-06T10:06:34+08:00",
        "Driver": "local",
        "Labels": null,
        "Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data",
        "Name": "es-plugins",
        "Options": null,
        "Scope": "local"
    }
]

可以看到elasticsearch的插件挂载到了/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录，我们需要把IK分词器上传至这个目录。

这里的ik分词器需要自己找，直接将ik分词器上传到/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录下；

最后重启es容器：

docker restart es

关于ik分词器 主要包含两种模式：

• ik_smart：智能语义切分
• ik_max_word：最细粒度切分

但有时ik分词器也无法做到对一些网络热词拆分，这就需要ik分词器的扩展词汇的功能；（/_data/ik/config） 注意，如果采用在线安装的通过，默认是没有config目录的，需要找网络上的资料提供的ik下的config上传至对应目录。 在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容中添加：

<?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 *** 添加扩展词典-->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
</properties>

在IK分词器的config目录新建一个 ext.dic，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改，文件中就是需要组合的词语了；

再次重启es：

docker restart es

到此这篇关于ElasticSearch+Kibana通过Docker部署到Linux服务器中的文章就介绍到这了,更多相关ElasticSearch+Kibana通过Docker部署内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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