elasticsearch

elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容。
elasticsearch结合kibana、Logstash、Beats，统称elastic stack（ELK），被广泛应用在日志数据分析、实时监控等领域。
elasticsearch是elastic stack的核心，负责存储、搜索、分析数据，kibana负责数据可视化，Logstash、Beats负责数据抓取。

一、创建docker局域网络

docker network 为容器新增了一张指定网络的虚拟网卡。
创建一个局域网让elasticsearch和kibana进行网络互联，存放在同一个网络，kibana可以直接通过容器访问到es
1. 创建局域网

docker network create es-net

2. 连接局域网
可以在创建容器的时候使用–network进行连接网络，也可以在创建完容器之后进入容器进行连接网络

docker exec -it es bash
docker network connect es-net

二、安装elasticsearch

1. 拉取es镜像

//拉取elasticsearch的7.12.1版本的镜像
docker pull elasticsearch:7.12.1

可以自己pull，也可以提前下载好镜像上传到服务器使用docker load -i elasticsearch.tar 加载镜像（下载链接放在文章最后）

2. 创建es容器

docker run 
	--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 \
    -d elasticsearch:7.12.1

3. 参数说明

-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小
es默认为1g内存，最低不能低于512，否则可能出现内存不足的情况，服务器内存足够的可以往上条
-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
elasticsearch 走HTTP 协议的 RESTful 接口使用 9200 端口； 9300 是 TCP 通讯端口，集群间和 TCP Client走9300
-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

三、安装kibana

1. 拉取kibana镜像

kibana版本号要和elasticsearch保持一致，也可以加载kibana存在虚拟机的镜像包，下载链接在文章最后
docker pull kibana:7.12.1

2. 创建kibana容器

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

3. 参数说明

--network es-net ：与elasticsearch在同一个网络中
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200"：elasticsearch的地址，kibana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

4.访问kibana
通过IP加5601端口访问kibana
在这里插入图片描述
5. 测试使用DSL语句向es发送查询请求
在左侧栏下拉框有一个 Dev Tools，可以向es发送查询请求，左侧语句为DSL语句

6. 用户搜索时，对输入的内容进行分词
可以通过分词的结果知道使用es默认的分词器对中文语义分词不生效
在这里插入图片描述

四、分词器

1. 分词器的作用：
（1）创建倒排索引时对文档进行分词
（2）用户搜索时，对输入的内容进行分词
2.IK分词器下载
处理中文分词一般会使用IK分词器，这里有两种方式
（1）切换到容器内部进行在线下载

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

（2）直接将下载好的ik解压到es的plugins目录下(推荐使用这种方式)
在这里插入图片描述
3.IK分词器的模式
ik_smart：最少切分，粗粒度
ik_max_word：最细切分，细粒度