USB迷 | 专注于互联网分享

    最新消息： USBMI致力于为网友们分享Windows、安卓、IOS等主流手机系统相关的资讯以及评测、同时提供相关教程、应用、软件下载等服务。
    你的位置： 首页 > 业界 > 最新docker搭建elasticsearch7搜索系统+Springboot整合es

    最新docker搭建elasticsearch7搜索系统+Springboot整合es

    业界 admin 1浏览 0评论

    哪些企业在用ES

    国内现在有大量的公司都在使用 Elasticsearch，包括京东、58、携程、滴滴、今日头条、饿了么、360安全、小米、vivo等诸多知名公司。

    除了搜索之外，结合Kibana、Logstash、Beats，Elastic Stack还被广泛运用在大数据和实时分析领域，包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。
    它可以帮助你探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，甚至通过使用机器学习技术，自动识别异常状况。

    那什么是elasticsearch

    Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单，它不仅包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作:

    • 分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。
    • 实时分析的分布式搜索引擎。
    • 可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。

    大名鼎鼎的Lucene 搜索引擎被广泛用于搜索领域，但是操作复杂繁琐，总是让开发者敬而远之。而 Elasticsearch将 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，通过简单的 RESTful 语法来隐藏掉 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
    ES在Lucene基础上，提供了一些分布式的实现：集群，分片，复制等。

    搜索为什么不用mysql而用es

    MySQL默认使用innodb引擎，底层采用b+树的方式来实现，而Es底层使用倒排索引的方式实现，使用倒排索引支持各种维度的分词，可以掌控不同粒度的搜索需求。（MYSQL8版本也支持了全文检索，使用倒排索引实现，有兴趣可以去看看两者的差别）。
    如果使用MySQL的%key%的模糊匹配来与es的搜索进行比较，在8万数据量时他们的耗时已经达到40:1左右，毫无疑问在速度方面es完胜。

    综上所述 在搜索领域非常火的elasticsearch，很多公司都在使用，所以如果说你还不知道es可能就会被人鄙视哦，下面就跟着我一起练习起来。

    这里我使用docker容器进行安装部署
    建议先关闭防火墙

    systemctl stop firewalld

    查看防火墙状态

    systemctl status firewalld


    然后重启docker

    systemctl restart docker

    Elasticsearch安装

    docker安装es

    我们这里安装的是最新的7.6.2版本

    docker pull elasticsearch:7.6.2

    启动es

    这里需要注意一下，在启动的时候加上-e ES_JAVA_OPTS="-Xms=256m -Xms=256m" 参数，给es分配256m的内存大小。不然后面在es中安装其它应用如IK分词器可能会报错，如下图！

    docker run  -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "cluster.name=elasticsearch" -e "discovery.type=single-node" -d elasticsearch:7.6.2

    检查es是否安装完成

    curl http://localhost:9200

    或者在浏览器中打开
    http://192.168.232.132:9200
    这个网址，注意替换成你自己的主机ip。
    看到如下内容即表示安装成功！

    {
  "name" : "0cd29a7c4694",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "5r9QcaUjQGyykvIPHGkZsg",
  "version" : {
    "number" : "7.6.2",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "docker",
    "build_hash" : "ef48eb35cf30adf4db14086e8aabd07ef6fb113f",
    "build_date" : "2020-03-26T06:34:37.794943Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.4.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

    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 es 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: "*"



    修改配置后退出重启容器即可

    exit
docker restart es

    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。

    docker exec -it es bash
cd /usr/share/elasticsearch/plugins/
elasticsearch-plugin install https://github/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.6.2/elasticsearch-analysis-ik-7.6.2.zip

    kibana安装

    docker安装kibana

    docker pull kibana:7.6.2

    启动kibana

    docker run --name kibana --link=es:es  -p 5601:5601 -d kibana:7.6.2

    进入kibana容器后台，配置kibana.yml

    docker exec -it kibana bash
cd config/
vi kibana.yml



    重启kibana

    docker restart kibana

    启动以后可以打开浏览器输入

    http://192.168.232.132:5601
    就可以打开kibana的界面了。
    kibana启动会有点慢，先出下下图所示

    等待一会儿，即可看到kibana界面

    测试es使用ik分词

    POST /_analyze
{
 "analyzer": "ik_max_word", 
  "text": "欢迎关注厚溥技术微信公众号栈，伴随你一起学习成长！"
}


    到这里我们的es就部署成功了

    下一篇：关于Springboot整合es，请移步微信公众号"厚溥技术栈"

    哪些企业在用ES

    国内现在有大量的公司都在使用 Elasticsearch，包括京东、58、携程、滴滴、今日头条、饿了么、360安全、小米、vivo等诸多知名公司。

    除了搜索之外，结合Kibana、Logstash、Beats，Elastic Stack还被广泛运用在大数据和实时分析领域，包括日志分析、指标监控、信息安全等多个领域。
    它可以帮助你探索海量结构化、非结构化数据，按需创建可视化报表，对监控数据设置报警阈值，甚至通过使用机器学习技术，自动识别异常状况。

    那什么是elasticsearch

    Elasticsearch 是一个分布式可扩展的实时搜索和分析引擎,一个建立在全文搜索引擎 Apache Lucene™ 基础上的搜索引擎.当然 Elasticsearch 并不仅仅是 Lucene 那么简单，它不仅包括了全文搜索功能，还可以进行以下工作:

    • 分布式实时文件存储，并将每一个字段都编入索引，使其可以被搜索。
    • 实时分析的分布式搜索引擎。
    • 可以扩展到上百台服务器，处理PB级别的结构化或非结构化数据。

    大名鼎鼎的Lucene 搜索引擎被广泛用于搜索领域，但是操作复杂繁琐，总是让开发者敬而远之。而 Elasticsearch将 Lucene 作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，通过简单的 RESTful 语法来隐藏掉 Lucene 的复杂性，从而让全文搜索变得简单。
    ES在Lucene基础上，提供了一些分布式的实现：集群，分片，复制等。

    搜索为什么不用mysql而用es

    MySQL默认使用innodb引擎，底层采用b+树的方式来实现，而Es底层使用倒排索引的方式实现，使用倒排索引支持各种维度的分词，可以掌控不同粒度的搜索需求。（MYSQL8版本也支持了全文检索，使用倒排索引实现，有兴趣可以去看看两者的差别）。
    如果使用MySQL的%key%的模糊匹配来与es的搜索进行比较，在8万数据量时他们的耗时已经达到40:1左右，毫无疑问在速度方面es完胜。

    综上所述 在搜索领域非常火的elasticsearch，很多公司都在使用，所以如果说你还不知道es可能就会被人鄙视哦，下面就跟着我一起练习起来。

    这里我使用docker容器进行安装部署
    建议先关闭防火墙

    systemctl stop firewalld

    查看防火墙状态

    systemctl status firewalld


    然后重启docker

    systemctl restart docker

    Elasticsearch安装

    docker安装es

    我们这里安装的是最新的7.6.2版本

    docker pull elasticsearch:7.6.2

    启动es

    这里需要注意一下，在启动的时候加上-e ES_JAVA_OPTS="-Xms=256m -Xms=256m" 参数，给es分配256m的内存大小。不然后面在es中安装其它应用如IK分词器可能会报错，如下图！

    docker run  -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "cluster.name=elasticsearch" -e "discovery.type=single-node" -d elasticsearch:7.6.2

    检查es是否安装完成

    curl http://localhost:9200

    或者在浏览器中打开
    http://192.168.232.132:9200
    这个网址，注意替换成你自己的主机ip。
    看到如下内容即表示安装成功！

    {
  "name" : "0cd29a7c4694",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "5r9QcaUjQGyykvIPHGkZsg",
  "version" : {
    "number" : "7.6.2",
    "build_flavor" : "default",
    "build_type" : "docker",
    "build_hash" : "ef48eb35cf30adf4db14086e8aabd07ef6fb113f",
    "build_date" : "2020-03-26T06:34:37.794943Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "8.4.0",
    "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0",
    "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

    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 es 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: "*"



    修改配置后退出重启容器即可

    exit
docker restart es

    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。

    docker exec -it es bash
cd /usr/share/elasticsearch/plugins/
elasticsearch-plugin install https://github/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.6.2/elasticsearch-analysis-ik-7.6.2.zip

    kibana安装

    docker安装kibana

    docker pull kibana:7.6.2

    启动kibana

    docker run --name kibana --link=es:es  -p 5601:5601 -d kibana:7.6.2

    进入kibana容器后台，配置kibana.yml

    docker exec -it kibana bash
cd config/
vi kibana.yml



    重启kibana

    docker restart kibana

    启动以后可以打开浏览器输入

    http://192.168.232.132:5601
    就可以打开kibana的界面了。
    kibana启动会有点慢，先出下下图所示

    等待一会儿，即可看到kibana界面

    测试es使用ik分词

    POST /_analyze
{
 "analyzer": "ik_max_word", 
  "text": "欢迎关注厚溥技术微信公众号栈，伴随你一起学习成长！"
}


    到这里我们的es就部署成功了

    下一篇：关于Springboot整合es，请移步微信公众号"厚溥技术栈"

    继续浏览有关 的文章

    与本文相关的文章

    发布评论

    评论列表 (0)

    1. 暂无评论