Docker安装Elasticsearch、kibana、IK分词器

一、部署单点es

1. 创建网络

因为我们还需要部署kibana容器，因此需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：

bash 复制代码

docker network create es-net

如果不理解docker网络，可参考我的 Docker文章中的自定义网络。

2. 拉取镜像

这里我们采用elasticsearch的7.12.1版本的镜像，这个镜像体积非常大，接近1G，拉取（pull）会很慢。

bash 复制代码

docker pull elasticsearch:7.12.1

同理还有kibana的tar包也需要这样做。

Elasticsearch 和 Kibana 属于同一技术栈，官方强烈建议使用完全相同的版本，以确保兼容性和功能匹配。

对于 Elasticsearch 7.12.1，最佳搭配的 Kibana 版本是 7.12.1。

3. 运行

运行docker命令，部署单点es：

bash 复制代码

docker run -d \
    --name es \
    -e "ES_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g" \
    -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=-Xms1g -Xmx1g"：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，供我们用户访问。
-p 9300:9300：用于es容器之间各个节点互联的端口。

在浏览器中输入：http://192.168.85.128:9200 即可看到elasticsearch的响应结果：

二、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。

Elasticsearch 和 Kibana 属于同一技术栈，官方强烈建议使用完全相同的版本，以确保兼容性和功能匹配。

对于 Elasticsearch 7.12.1，最佳搭配的 Kibana 版本是 7.12.1。

1. 部署

运行docker命令，部署kibana。

bash 复制代码

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在同一个网络，因此可以用容器名(上面创建elasticsearch容器的名字)直接访问elasticsearch。（原理见文章：Docker 自定义网络章节）
-p 5601:5601：端口映射配置。

kibana启动一般比较慢，需要多等待一会，可以通过命令：

bash 复制代码

docker logs -f kibana

查看运行日志，当查看到下面的日志，说明启动成功：

日志太多可以使用Ctrl+C命令退出。

此时，在浏览器输入地址访问：http://192.168.85.128:5601，即可看到结果

2. DevTools

kibana中提供了一个DevTools界面：

本质就是发送一个restful的请求到es。

这个界面中可以编写DSL来操作elasticsearch。并且对DSL语句有自动补全功能。

三、安装IK分词器

IK分词器官网：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

在使用 Elasticsearch 7.12.1 时，推荐使用与 Elasticsearch 版本完全一致的 IK 分词器版本，即 IK 分词器 7.12.1。

IK 分词器作为 Elasticsearch 的插件，其版本需要与 Elasticsearch 主版本完全对应（包括主版本、次版本和修订号）。不同版本的 IK 分词器可能与 Elasticsearch 的内部 API 存在兼容性差异，版本不匹配可能导致插件加载失败、分词功能异常甚至集群启动报错。

IK 分词器的官方仓库（medcl/elasticsearch-analysis-ik）严格按照 Elasticsearch 的版本进行迭代，每个 Elasticsearch 版本都有对应的 IK 分词器发布包。对于 7.12.1 版本的 Elasticsearch，官方明确提供了 7.12.1 版本的 IK 分词器。

1. 在线安装ik插件（较慢）

bash 复制代码

# 进入容器内部
docker exec -it es /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 es

2. 离线安装ik插件（推荐）

1. 查看数据卷目录

安装插件需要知道elasticsearch的plugins目录位置，而我们用了数据卷挂载，因此需要查看elasticsearch的数据卷目录，通过下面命令查看：

bash 复制代码

docker volume inspect es-plugins

显示结果：

说明plugins目录被挂载到了：/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data这个目录中。

2. 解压缩分词器安装包

IK分词器官方仓库：https://release.infinilabs.com/analysis-ik/stable/

把下载的ik分词器解压缩，重命名为ik：

3. 上传到es容器的插件数据卷中

通过FinalShell把解压的ik分词器文件上传到虚拟机中的/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data目录

4. 重启es容器

bash 复制代码

docker restart es

bash 复制代码

# 查看es日志
docker logs -f es

ctrl+c退出日志。

5. 测试（IK分词器的两种模式）

IK分词器包含两种模式：

ik_smart：最少切分
- 分的词少，被搜索到的概率低
- 占用内存空间少
ik_max_word：最细切分
- 分的词更多，更容易被搜索到
- 占用内存更多

3. 扩展词词典

分词器既然能分词，其底层一定会有一个字典，这个字典中有着各种各样的词语。在分词的时候拿着要分词的字进行匹配，如果匹配到则进行分词。

总之，无论哪一种分词器都依赖于一个字典来去做分词。

随着互联网的发展，"造词运动"也越发的频繁。出现了很多新的词语，在原有的词汇列表中并不存在。比如："奥力给"，"白嫖" 等。

所以我们的词汇也需要不断的更新，IK分词器提供了扩展词汇的功能。

要拓展ik分词器的词库，只需要修改一个ik分词器目录中的config目录中的IkAnalyzer.cfg.xml文件：

1. 打开IK分词器config目录

通过FinalShell打开IK分词器config目录

2. 在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加

xml 复制代码

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典-->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
</properties>

3. 新建一个ext.dic文件，可以参考config目录下复制一个配置文件进行修改

双击打开ext.dic文件，在里面添加要扩展的词语

txt 复制代码

奥力给
白嫖

4. 重启elasticsearch

bash 复制代码

docker restart es

bash 复制代码

# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

5. 测试效果

注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑。

4. 停用词词典

在互联网项目中，在网络间传输的速度很快，所以很多语言是不允许在网络上传递的，如：关于宗教、政治等敏感词语，那么我们在搜索时也应该忽略当前词汇。

IK分词器也提供了强大的停用词功能，让我们在索引时就直接忽略当前的停用词汇表中的内容。

1. IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加

xml 复制代码

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE properties SYSTEM "http://java.sun.com/dtd/properties.dtd">
<properties>
        <comment>IK Analyzer 扩展配置</comment>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展字典 *** 添加扩展词典-->
        <entry key="ext_dict">ext.dic</entry>
        <!--用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典 *** 添加停用词词典-->
        <entry key="ext_stopwords">stopword.dic</entry>
</properties>

2. 在stopword.dic文件(有现成的就不用创建了)中添加停用词

txt 复制代码

的
了
啊
哦
嗯

3. 重启elasticsearch

bash 复制代码

# 重启服务
docker restart elasticsearch

# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

4. 测试效果

会发现停用的词并没有被分词。

注意当前文件的编码必须是 UTF-8 格式，严禁使用Windows记事本编辑。