elasticsearch
1. 拉取镜像
1)在https://hub.docker.com上搜索elasticsearch,查看对应Tag版本
如图 命令为 docker pull elasticsearch:7.4.2
2.启动
直接启动,容器会自动闪退,因为ES需要jvm内存比较大大
代码语言:javascript复制docker run -d -e ES_JAVA_POTS="-Xms256m -Xmx256m" -e "discovery.type=single-node" -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name elasticsearch elasticsearch:7.4.2
启动成功后访问:http://192.168.xx.xx:9200/,显示如图说明启动成功
代码语言:javascript复制{
"name" : "4cbd80c5d91f",
"cluster_name" : "docker-cluster",
"cluster_uuid" : "G7fyOgPmSom0xB4XWZ9Oow",
"version" : {
"number" : "7.4.2",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "docker",
"build_hash" : "2f90bbf7b93631e52bafb59b3b049cb44ec25e96",
"build_date" : "2019-10-28T20:40:44.881551Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "8.2.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
安装中文分词
- 进入容器内
docker exec -it elasticsearch /bin/bash
- 查看安装的elasticsearch版本
elasticsearch -version
- 在线安装对应版本
./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip
- 退出,重启容器
先
exit
然后docker restart elasticsearch
- 检测
curl -X GET -H "Content-Type: application/json" "http://localhost:9200/_analyze?pretty=true" -d'{"text":"中华五千年华夏"}';
默认是每个汉字进行分词
ik_max_word和ik_smart
安装完分词器后默认是每个汉字,添加参数analyzer进行组词,ik_max_word和ik_smart 为参数值,ik_max_word 所得结果颗粒度更小。
curl -X GET -H "Content-Type: application/json" "http://localhost:9200/_analyze?pretty=true" -d'{"text":"五千年华夏","analyzer": "ik_max_word"}';
kibana
Kibana是一个开源的分析与可视化平台,设计出来用于和Elasticsearch一起使用的。你可以用kibana搜索、查看存放在Elasticsearch中的数据。Kibana与Elasticsearch的交互方式是各种不同的图表、表格、地图等,直观的展示数据,从而达到高级的数据分析与可视化的目的。
下载运行 启动
代码语言:javascript复制docker run --name kibana --link=elasticsearch -p 5601:5601 -d kibana:7.4.2
docker start kibana
访问地址
http://192.168.xx.xx:5601/app/kibana