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Linux 中使用 Docker 安装 Elasticsearch 及 Kibana

Linux 中使用 Docker 安装 Elasticsearch 及 Kibana

安装 Elasticsearch 和 Kibana

查看当前运行的镜像及本地已经下载的镜像,确认之前没有安装过 ES 和 Kibana 镜像

docker ps
docker images

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从远程镜像仓库拉取 ES 镜像到本地

docker pull elasticsearch:7.4.2

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从远程镜像仓库拉取 Kibana 镜像到本地

docker pull kibana:7.4.2

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查看本地仓库中的镜像

docker images

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查看内存空间使用情况

free -m

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创建后续挂载的文件夹

mkdir -p /mydata/elasticsearch/config
mkdir -p /mydata/elasticsearch/data

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添加 elasticsearch.yml 配置

cd /mydata/elasticsearch/config
echo "http.host: 0.0.0.0" >> /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
cat elasticsearch.yml

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修改 /mydata/elasticsearch/ 目录权限(一定要加上,否则之后ES镜像可能无法启动)

chmod -R 777 /mydata/elasticsearch/

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挂载镜像文件

docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \ 
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx1024m" \ 
-v /mydata/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \ 
-v /mydata/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \ 
-v /mydata/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-d elasticsearch:7.4.2

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启动 ES 和 Kibana 镜像

docker start 89a
docker start f60

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在浏览器中访问 kibana 地址

192.168.56.10:9200
192.168.56.10:5601

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最后,设置虚拟机重启后 ES 和 Kibana 自动重启

docker update elasticsearch --restart=always
docker update kibana --restart=always

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安装分词插件 ik_smart

首先准备好工具,安装 wget

yum install wget

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进入 plugins 文件夹

cd /mydata/elasticsearch/plugins

新建一个文件夹 ik

注意:一定要新建一个文件夹,名字可以自定义,但是分词插件的解压包必须放在文件夹目录中,不可以直接暴露在 plugins 目录中,否则后面会报错:

  • Caused by: java.nio.file.FileSystemException: /usr/share/elasticsearch/plugins/plugin-descriptor.properties/plugin-descriptor.properties: Not a directory
mkdir ik

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安装 elasticsearch-analysis-ik 分词插件

wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.2/elasticsearch-anal
ysis-ik-7.4.2.zip

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下载安装之后,为了能够解压,需要安装 unzip 命令

yum install unzip

然后使用 unzip 命令解压下载的分词压缩包

unzip elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip

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解压完成之后,为了节省空间,可以删除之前下载的压缩包

rm elasticsearch-analysis-ik-7.4.2.zip

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安装完成之后,重启 elasticsearch 镜像

docker restart 89a

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并在 Kibana 中使用 ik_smart 分词器对中文进行分词测试
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可以看到,对中文正确分词成功。

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