Docker安装ElasticSearch和Elasticsearch-Head以及IK分词器，

Docker安装ElasticSearch和Elasticsearch-Head以及IK分词器，

ElasticSearch 是一个分布式、高扩展、高实时的搜索引擎。它能很方便的使大量数据具有搜索、分析和探索的能力。充分利用ElasticSearch的水平伸缩性，能使数据在生产环境变得更有价值。ElasticSearch 的实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Elastic Search 数据库中，再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据，当用户搜索数据时候，再根据权重将结果排名，打分，再将返回结果呈现给用户，本文介绍如果通过Docker进行安装Elasticsearch单节点和集群

一、安装单节点Elasticsearch

1、拉取Elasticsearch

docker pull elasticsearch:6.8.7

2、创建数据卷

主要用于将容器内的数据和宿主机进行挂载，避免容器重启和挂掉的时候数据丢失

• 创建目录

# -p是创建多级目录
mkdir -p /data/es

• 进入刚刚创建的es目录，创建数据存放目录和日志存放目录

# 进入目录
cd /data/es
# 创建数据目录和日志目录
mkdir data log
# 这两个目录的用户权限要与启动es的用户相同，否则会出现没有权限读取，这里为了方便直接给开放最大权限
chmod 777 data log

• 创建配置文件

vim es.yml

• 文件中加入以下内容

cluster.name: elasticsearch-cluster
node.name: es-node
http.port: 9200
network.host: 0.0.0.0
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

3、启动

docker run -d --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 --restart always -v /data/es/data/:/usr/share/elasticsearch/data -v /data/es/log/:/usr/share/elasticsearch/logs -v /data/es/es.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:6.8.7

• 最后通过浏览器测试是否启动成功

4、安装IK分词器

Elasticsearch分词器，对中文分词不是太友好。这里我们可以下载开源的IK分词器

• 进入es容器

docker exec -it es bash

• 进入plugin目录并安装分词器

# 进入目录
cd plugins/
# 安装分词器
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.8.7/elasticsearch-analysis-ik-6.8.7.zip

5、安装Elasticsearch-Head

提供了操作Elasticsearch的界面

• 拉取镜像

docker pull mobz/elasticsearch-head:5

• 运行

docker run -d -p --name eshead 9100:9100 docker.io/mobz/elasticsearch-head:5

最后通过浏览器打开，并进行连接测试是否连接成功，这时候对ES集群进行操作时会出现406异常，需要我们去配置下

# 进入head容器
docker exec -it eshead bash

# 编辑配置文件，如果没有vim命令自行安装vim
vim _site/vendor.js

# 在未编辑的模式下使用以下命令查询
/contentType
输入i开启编辑模式，application/x-www-form-urlencoded 改为 application/json;charset=UTF-8

# 按键盘的ESC健退出编辑模式，然后查询下一个
/var inspectData = s.contentType
输入i开启编辑模式，将application/x-www-form-urlencoded 改为 application/json;charset=UTF-8

# 输入wq保存并退出，最后退出容器并重启容器
exit
docker restart eshead

到此就安装好单节点的Elasticsearch啦，但是有个地方要注意，ES的版本号一定要和分词器的版本对应

二、安装集群版的Elasticsearch

这里只介绍如何安装集群，不再介绍安装分词器等。。

1、创建配置文件

这里还是延续安装单节点，在/data/es目录中创建，如果服务器没有该目录就自行创建

vim es.yml

加入以下内容

cluster.name: elasticsearch-cluster
node.name: es-node1
network.host: 0.0.0.0
network.publish_host: 192.168.1.97
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
node.master: true
node.data: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.1.97:9300","192.168.1.98:9300"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

• 在第二台服务器也创建该配置文件并加入以下内容

cluster.name: elasticsearch-cluster
node.name: es-node2
network.host: 0.0.0.0
network.publish_host: 192.168.1.98
http.port: 9200
transport.tcp.port: 9300
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
node.master: true
node.data: true
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.1.98:9300","192.168.1.97:9300"]
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

以下为配置的描述

配置	描述
cluster.name	用于唯一标识一个集群，不同的集群，其 cluster.name 不同，集群名字相同的所有节点自动组成一个集群
node.name	节点名，默认随机指定一个name列表中名字。一个集群中node名字不能重复
network.host	允许访问的IP，默认为0.0.0.0
network.publish_host	设置其它结点和该结点交互的ip地址，如果不设置它会自动判断，值必须是个真实的ip地址
http.port	设置对外服务的http端口，默认为9200
transport.tcp.port	设置节点之间交互的tcp端口，默认是9300
http.cors.enabled	是否允许跨域
http.cors.allow-origin	允许的域名，*表示所有
node.master	该结点是否有资格被选举为主结点（候选主结点），用于处理请求和管理集群。如果结点没有资格成为主结点，那么该结点永远不可能成为主结点；如果结点有资格成为主结点，只有在被其他候选主结点认可和被选举为主结点之后，才真正成为主结点
node.data	配置该结点是数据结点，用于保存数据，执行数据相关的操作
discovery.zen.ping.unicast.hosts	集群中节点的IP地址
discovery.zen.minimum_master_nodes	自动发现master节点的最小数，如果这个集群中配置进来的master节点少于这个数目，es的日志会一直报master节点数目不足，甚至会出现主备切换时误认为有两个激活的master节点。最好为主节点总数 / 2 + 1，默认1

2、运行

分别运行两台服务器中的Elasticsearch，这里不在介绍拉取镜像

docker run -d --name es -p 9200:9200 -p 9300:9300 --restart always -v /data/es/data/:/usr/share/elasticsearch/data -v /data/es/log/:/usr/share/elasticsearch/logs -v /data/es/es.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml elasticsearch:6.8.7

这里的命令比安装单节点少了个环境变量-e "discovery.type=single-node "，运行成功后通过head去测试下连接，如果都连接成功的话就算是成功啦，如果失败，就自己去看看哪里配置错了哦

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本文到此就结束咯，有任何疑问欢迎在评论区发表