微服务——elasticsearch

初识ES------什么是elasticsearch

elasticsearch的发展

初识ES------正向索引和倒排索引

初识ES------es与mysql的概念对比

类比到mysql中是表结构约束

概念对比

初始ES------安装es和kibana

1.部署单点es

1.1创建网络

要安装es容器和kibana容器并让他们之间相连,这里就要先创建一个网络

docker network create es-net

1.2拉取es镜像

docker pull elasticsearch:7.12.1

1.3运行

docker run -d \
	--name es \
    -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
    -e "discovery.type=single-node" \
    -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data \
    -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
    --privileged \
    --network es-net \
    -p 9200:9200 \
    -p 9300:9300 \
elasticsearch:7.12.1

docker run -d 	--name es      -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"     -e "discovery.type=single-node"      -v es-data:/usr/share/elasticsearch/data      -v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins      --privileged      --network es-net      -p 9200:9200      -p 9300:9300  elasticsearch:7.12.1

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://xxx.xxx.xxx.xxx: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.拉取镜像

docker pull kibana:7.12.1

2.2部署

docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601  \
kibana:7.12.1
  • --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

此时,在浏览器输入地址访问:http://xxx.xxx.xxx.xxx:5601,即可看到结果

2.2.DevTools

kibana中提供了一个DevTools界面:

如果一直是这个界面的话说明苟日的内存炸了.....tmd,不就是开了个nacos,rabbitmq,redis,然后就顶不住了es+kibana

正常进来之后如下

进入DevTools

下面的DSL命令就是查询es中的所有数据,

模拟发送一个GET请求,和上面的es:9200得到的东西一样。

初始ES------安装IK分词器

如下所见对中文的分词支持不友好,完全逐字来分

一般中文分词用的是IK分词器

在线安装ik插件

java 复制代码
# 进入容器内部
docker exec -it elasticsearch /bin/bash

# 在线下载并安装
./bin/elasticsearch-plugin  install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.12.1/elasticsearch-analysis-ik-7.12.1.zip

#退出
exit
#重启容器
docker restart elasticsearch

IK分词器包含两种模式:

  • ik_smart:最少切分

  • ik_max_word:最细切分

java 复制代码
GET /_analyze
{
  "analyzer": "ik_max_word",
  "text": "北岭山脚鼠鼠学习java"
}

再次测试得到如下结果,

java 复制代码
{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "北",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "岭",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "山脚",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "鼠",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "鼠",
      "start_offset" : 5,
      "end_offset" : 6,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 4
    },
    {
      "token" : "学习",
      "start_offset" : 6,
      "end_offset" : 8,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 5
    },
    {
      "token" : "java",
      "start_offset" : 8,
      "end_offset" : 12,
      "type" : "ENGLISH",
      "position" : 6
    }
  ]
}

IK分词器的扩展和停用词典

在IK分词器的底层会依赖一个词典,比如一些网络用语组成的词语。什么鸡你太美。。。

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

java 复制代码
奥力给
北岭山
北岭山脚鼠鼠

在 stopword.dic 添加停用词

java 复制代码
蔡徐坤

重启elasticsearch

java 复制代码
# 重启服务
docker restart elasticsearch
docker restart kibana
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