Docker下安装ElasticSearch和Kibana的示例代码
1.前言
现在elasticsearch是比较火的,很多公司都在用,所以如果说还不知道es可能就会被人鄙视了。所以这里我就下决心来学习es,我比较钟爱于docker所有也就使用了docker来安装es,这里会详细介绍下安装的细节以及需要注意的地方。关于docker的安装在这里我就不去说明了,可以自行安装一下就可以了,很简单的,我保证你真的可能会爱上它。这里我使用的电脑是MacBook Pro 如果是linux的话其实基本相同,如果是Windows的话,可能就不太一样了,这里我也没有实际操作过,感兴趣的也可以自己去尝试一下。
2.ElasticSearch安装
2.1 docker安装es
要使用es肯定是需要安装的,由于用惯了docker,所以也想在docker上尝试一下,主要是因为我的好多软件都以及选择了docker。docker安装其实是很简单的,至于要一行命令即可。这里我选择的是es的7.2.0版本镜像镜像安装,具体安装命令如下:
docker pull elasticsearch:7.2.0
敲完命令以后回车,只需要等带镜像下载完成就可以了。
2.2 启动es
安装完成以后当然需要去启动我们的es了,这里启动也是很方便的只需要一行命令即可。如下:
docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -d elasticsearch:7.2.0
这样es就启动好了。我们可以去检查es是否安装完成,可以输入命令:
curl http://localhost:9200
或者在浏览器中打开http://localhost:9200这个网址,如果能看到以下信息则说明我们的es是已经安装好了的。
{ "name" : "530dd7820315", "cluster_name" : "docker-cluster", "cluster_uuid" : "7O0fjpBJTkmn_axwmZX0RQ", "version" : { "number" : "7.2.0", "build_flavor" : "default", "build_type" : "docker", "build_hash" : "508c38a", "build_date" : "2019-06-20T15:54:18.811730Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "8.0.0", "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0", "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1" }, "tagline" : "You Know, for Search" }
如果你是在服务器上安装,想要对外访问还必须打开你服务器的9200端口,然后将localhost换成你服务器的ip地址即可。
2.3 修改配置,解决跨域访问问题
首先进入到容器中,然后进入到指定目录修改elasticsearch.yml文件。
docker exec -it elasticsearch /bin/bash cd /usr/share/elasticsearch/config/ vi elasticsearch.yml
在elasticsearch.yml的文件末尾加上:
http.cors.enabled: true http.cors.allow-origin: "*"
修改配置后重启容器即可。
docker restart elasticsearch
2.4 安装ik分词器
es自带的分词器对中文分词不是很友好,所以我们下载开源的IK分词器来解决这个问题。首先进入到plugins目录中下载分词器,下载完成后然后解压,再重启es即可。具体步骤如下:
注意:elasticsearch的版本和ik分词器的版本需要保持一致,不然在重启的时候会失败。可以在这查看所有版本,选择合适自己版本的右键复制链接地址即可。点击这里
cd /usr/share/elasticsearch/plugins/ elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.2.0/elasticsearch-analysis-ik-7.2.0.zip exit docker restart elasticsearch
然后可以在kibana界面的dev tools中验证是否安装成功;
POST test/_analyze { "analyzer": "ik_max_word", "text": "你好我是东邪Jiafly" }
不添加"analyzer": "ik_max_word",则是每个字分词,可以在下面kibana安装完成以后尝试一下。
3.kibana安装
3.1 docker安装kibana
同样适用docker安装kibana命令如下:
docker pull kibana:7.2.0
等待所有镜像下载完成即可。
3.2 启动kibana
安装完成以后需要启动kibana容器,使用--link连接到elasticsearch容器,命令如下:
docker run --name kibana --link=elasticsearch:test -p 5601:5601 -d kibana:7.2.0 docker start kibana
启动以后可以打开浏览器输入http://localhost:5601就可以打开kibana的界面了。
4.结语
经过以上步骤就安装好了es和kibana,是不是很简单?这就是docker的好用处之一,也是我比较钟爱docker的原因之一。当然docker远不止这些功能,更多的我们以后慢慢写到,总之肯定是都能用上的。哈哈
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另外一部分,则需要先做聚类、分类处理,将聚合出的分类结果存入ES集群的聚类索引中。数据处理层的聚合结果存入ES中的指定索引,同时将每个聚合主题相关的数据存入每个document下面的某个field下。