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⛄引言
本文参考黑马 分布式Elastic search
Elasticsearch是一款非常强大的开源搜索引擎，具备非常多强大功能，可以帮助我们从海量数据中快速找到需要的内容
一、使用Elastic Search 的好处
用数据库，也可以实现搜索的功能，为什么还需要搜索引擎呢？
数据库（理论上来讲，ES 也是数据库，这里的数据库，指的是关系型数据库），首先是存储，搜索只是顺便提供的功能，
而搜索引擎，首先是搜索，但是不把数据存下来就搜不了，所以只好存一存。
术业有专攻，专攻搜索的搜索引擎，必然会提供更强大的搜索能力。
ElasticSearch 的 优势
- 分布式的文件存储，每个字段都被索引且可用于搜索。
- 分布式的实时分析搜索引擎，海量数据下近实时秒级响应。
- 简单的restful api，天生的兼容多语言开发。
- 易扩展，处理PB级结构化或非结构化数据。（pb指petabyte，1PB=1024TB）
二、部署ES
本案例通过云服务器 Docker 容器来进行部署 单点ES
创建Docker 网络
因为我们需要部署kibana容器，需要让es和kibana容器互联。这里先创建一个网络：
docker network create es-net
我们采用 ES 7.12.1 版本
安装 ES 镜像并运行
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 \-p9200:9200 \-p9300:9300 \
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
云服务器进行测试
我用的是腾讯云，所以需要 设置 腾讯云开放规则端口
输入ip地址+端口号 进行测试
⛅部署kibana
kibana是Elastic Stack 的技术栈，kibana为我们提供了一个可视化的界面，因此我们需要 部署kibana。
运行Docker 命令，部署kibana
docker run -d\--name kibana \-eELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \--network=es-net \-p5601:5601 \
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
kibana 启动会比较慢，可以通过docker 命令来查看执行日志
docker logs -f kibana
测试kibana
腾讯云服务器开放端口
进行测试
DevTools
kibana中提供了一个DevTools界面：
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。
测试DevTools
⚡部署分词器
离线安装分词器
由于在线安装比较慢，我就直接上传之前下载好的分词器到云服务器。
安装分词器需要知道 ElasticSearch 的 plugins 目录
通过docker命令查看挂载目录
docker volume inspect es-plugins
使用FileZilla上传ik分词器文件
上传完成 重启生效
# 重启esdocker restart es
进行测试
IK分词器包含两种模式：
ik_smart：最少切分ik_max_word：最细切分
GET/_analyze
{"analyzer":"ik_max_word","text":"你好，我是Bug 终结者"}
完成测试，但是我想要分出的词为Bug终结者，而不拆分，是一个词，该如何实现呢？
三、词典扩展与停用
⛅扩展词典
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”，“传智播客” 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。
打开IK分词器 config 目录
在配置文件增加以下配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPEpropertiesSYSTEM"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 --><entrykey="ext_dict">ext.dic</entry></properties>
新建 ext.dic 扩展字典文件
Bug 终结者
字节跳动
抖音集团
重启 es
# 重启服务docker restart es
进行测试
⚡停用词典
打开IK分词器 config 目录
图片10
在配置文件增加以下配置
图片13
新建 stopword.dic 扩展字典文件
的
啊
嗯
嘿
中
重启 es
# 重启服务docker restart es
docker restart kibana
# 查看 日志docker logs -f es
进行测试
⛵小结
以上就是【Bug 终结者】对 Docker 部署 分布式搜索引擎 Elastic Search 的简单介绍，ES搜索引擎无疑是最优秀的分布式搜索引擎，使用它，可大大提高项目的灵活、高效性！**
技术改变世界！！！
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