实用篇day05-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
这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，这个镜像体积非常大，接近1G。不建议大家自己pull。
课前资料提供了镜像的tar包：
大家将其上传到虚拟机中，然后运行命令加载即可：
同理还有kibana的tar包也需要这样做。
1.3 运行
运行docker命令，部署单点es：
命令解释：
-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-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"：内存大小-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
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
--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_HOSTS=http://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：
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）
3.2 离线安装ik插件（推荐）
3.2.1 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:
显示结果：
说明plugins目录被挂载到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data 这个目录中。
3.2.2 解压缩分词器安装包
下面我们需要把课前资料中的ik分词器解压缩，重命名为ik
3.2.3 上传到es容器的插件数据卷中
也就是/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data ：
3.2.4 重启容器
3.2.5 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
结果：
3.3 扩展词词典
随着互联网的发展，“造词运动”也越发的频繁。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：
3）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
4）重启elasticsearch
日志中已经成功加载ext.dic配置文件
5）测试效果：
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
在互联网项目中，在网络间传输的速度很快，所以很多语言是不允许在网络上传递的，如：关于宗教、政治等敏感词语，那么我们在搜索时也应该忽略当前词汇。
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。
1）IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：
3）在 stopword.dic 添加停用词
4）重启elasticsearch
日志中已经成功加载stopword.dic配置文件
5）测试效果：
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
我们会在单机上利用docker容器运行多个es实例来模拟es集群。不过生产环境推荐大家每一台服务节点仅部署一个es的实例。
部署es集群可以直接使用docker-compose来完成，但这要求你的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：
es运行需要修改一些linux系统权限，修改/etc/sysctl.conf文件
添加下面的内容：
然后执行命令，让配置生效：
通过docker-compose启动集群：
4.2 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
课前资料已经提供了安装包：
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：
双击其中的cerebro.bat文件即可启动服务。
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
4.3.1 利用kibana的DevTools创建索引库
在DevTools中输入指令：
4.3.2 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：
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