分布式搜索引擎ElasticSearch

• • 学习目标：
• 1 ElasticSearch简介
• • 1.1 什么是ElasticSearch
  • 1.2 ElasticSearch特点
  • 1.3 ElasticSearch体系结构
• 2 走进ElasticSearch
• • 2.1 ElasticSearch下载、部署、与启动
  • • 安装配置：
  • 2.2 Postman调用RestAPI
  • • 2.2.1 新建索引
    • 2.2.2 新建文档
    • 2.2.3 查询全部文档
    • 2.2.4 修改文档
    • 2.2.5 按ID查询文档
    • 2.2.6 基本匹配查询
    • 2.2.7 模糊查询
    • 2.2.8 删除文档
• 3 Head插件的安装与使用
• • 3.1 Head插件安装
  • 3.2 Head插件操作
  • • 3.2.1 新建索引
    • 3.2.2 新建或修改文档
    • 3.2.3 搜索文档
    • 3.2.4 删除文档
• 4 IK分词器
• • 4.1什么是IK分词器
  • 4.2 IK分词器安装
  • 4.3 IK分词器测试
  • 4.4 自定义词库
• 5 搜索微服务开发
• • 5.1 需求分析
  • 5.2 代码编写
  • • 5.2.1 模块搭建
  • 5.2.2 添加文章
  • 5.2.3 文章搜索
• 6 elasticsearch与MySQL数据同步
• • 6.1 Logstash
  • • 6.1.1什么是Logstash
    • 6.1.2 Logstash安装与测试
  • 6.2 MySQL数据导入Elasticsearch
• 7 Elasticsearch Docker环境下安装
• • 7.1 容器的创建与远程连接
  • 7.2 IK分词器安装
  • 7.3 HEAD插件安装

学习目标：

1. 了解Elasticsearch的特点及体系结构
2. 完成Elasticsearch安装，能够调用RestAPI完成基本增删改查操作
3. 完成Head插件安装，熟悉Head插件的基本使用方法
4. 完成IK分词器的安装，能够使用IK分词器进行分词
5. 使用SpringDataElasticsearch完成搜索微服务的开发（重点）
6. 使用logstash完成mysql与Elasticsearch的同步工作
7. 完成Elasticsearch在docker下的安装

1 ElasticSearch简介

1.1 什么是ElasticSearch

Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速

度去处理大规模数据。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分

布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发

的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用

于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便。

1.2 ElasticSearch特点

（1）可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级数据，服务大公

司；也可以运行在单机上

（2）将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的ES；

（3）开箱即用的，部署简单

（4）全文检索，同义词处理，相关度排名，复杂数据分析，海量数据的近实时处理

1.3 ElasticSearch体系结构

下表是Elasticsearch与MySQL数据库逻辑结构概念的对比

Elasticsearch	关系型数据库Mysql
索引(index)	数据库(databases)
类型(type)	表(table)
文档(document)	行(row)

2 走进ElasticSearch

2.1 ElasticSearch下载、部署、与启动

安装配置：

1、新版本要求至少jdk1.8以上。

2、支持tar、zip、rpm等多种安装方式。

在windows下开发建议使用ZIP安装方式。

3、支持docker方式安装

详细参见：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/install-elasticsearch.html

下载ES: Elasticsearch 6.2.1

https://www.elastic.co/downloads/past-releases

解压 elasticsearch-6.2.1.zip

bin：脚本目录，包括：启动、停止等可执行脚本

config：配置文件目录

data：索引目录，存放索引文件的地方

logs：日志目录

modules：模块目录，包括了es的功能模块

plugins :插件目录，es支持插件机制

在命令提示符下，进入ElasticSearch安装目录下的bin目录,执行命令

elasticsearch

即可启动。

我们打开浏览器，在地址栏输入http://127.0.0.1:9200/ 即可看到输出结果:

{
  "name" : "uV2glMR",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "RdV7UTQZT1‐Jnka9dDPsFg",
  "version" : {
    "number" : "5.6.8",
    "build_hash" : "688ecce",
    "build_date" : "2018‐02‐16T16:46:30.010Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "6.6.1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}
           

2.2 Postman调用RestAPI

2.2.1 新建索引

例如我们要创建一个叫articleindex的索引 ,就以put方式提交

http://127.0.0.1:9200/articleindex/

2.2.2 新建文档

新建文档：

以post方式提交

http://127.0.0.1:9200/articleindex/article

body:

{
    "title":"SpringBoot2.0",
    "content":"发布啦"
}
           

返回结果如下：

{
    "_index": "articleindex",
    "_type": "article",
    "_id": "AWPKsdh0FdLZnId5S_F9",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "created": true
}
           

_id是由系统自动生成的。 为了方便之后的演示，我们再次录入几条测试数据。

2.2.3 查询全部文档

查询某索引某类型的全部数据，以get方式请求

http://127.0.0.1:9200/articleindex/article/_search

返回结果如下：

{
    "took": 5,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 2,
        "max_score": 1,
        "hits": [
            {
                "_index": "articleindex",
                "_type": "article",
                "_id": "AWPKrI4pFdLZnId5S_F7",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "title": "SpringBoot2.0",
                    "content": "发布啦"
                }
            },
            {
                "_index": "articleindex",
                "_type": "article",
                "_id": "AWPKsdh0FdLZnId5S_F9",
                "_score": 1,
                "_source": {
                    "title": "elasticsearch入门",
                    "content": "零基础入门"
                }
            }
        ]
    }
}
           

2.2.4 修改文档

以put形式提交以下地址：

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/AWPKrI4pFdLZnId5S_F7

body:

{
    "title":"SpringBoot2.0正式版",
    "content":"发布了吗"
}
           

返回结果：

{
    "_index": "articleindex",
    "_type": "article",
    "_id": "AWPKsdh0FdLZnId5S_F9",
    "_version": 2,
    "result": "updated",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "created": false
}
           

如果我们在地址中的ID不存在，则会创建新文档

以put形式提交以下地址：

body:

{
    "title":"十次方课程好给力",
    "content":"知识点很多"
}
           

返回信息：

{
    "_index": "articleindex",
    "_type": "article",
    "_id": "1",
    "_version": 1,
    "result": "created",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    },
    "created": true
}
           

再次查询，看是否有新增的这条文档

2.2.5 按ID查询文档

GET方式请求

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1

2.2.6 基本匹配查询

根据某列进行查询 get方式提交下列地址：

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/_search?q=title:十次方课程

好给力

以上为按标题查询，返回结果如下：

{
    "took": 10,
    "timed_out": false,
    "_shards": {
        "total": 5,
        "successful": 5,
        "skipped": 0,
        "failed": 0
    },
    "hits": {
        "total": 1,
        "max_score": 2.0649285,
        "hits": [
            {
                "_index": "articleindex",
                "_type": "article",
                "_id": "1",
                "_score": 2.0649285,
                "_source": {
                    "title": "十次方课程好给力",
                    "content": "知识点很多"
                }
            }
        ]
    }
}
           

2.2.7 模糊查询

我们可以用*代表任意字符：

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/_search?q=title:s

2.2.8 删除文档

根据ID删除文档,删除ID为1的文档 DELETE方式提交

http://192.168.184.134:9200/articleindex/article/1

返回结果如下:

{
    "found": true,
    "_index": "articleindex",
    "_type": "article",
    "_id": "1",
    "_version": 2,
    "result": "deleted",
    "_shards": {
        "total": 2,
        "successful": 1,
        "failed": 0
    }
}
           

再次查看全部是否还存在此记录

3 Head插件的安装与使用

3.1 Head插件安装

如果都是通过rest请求的方式使用Elasticsearch，未免太过麻烦，而且也不够人性化。我

们一般都会使用图形化界面来实现Elasticsearch的日常管理，最常用的就是Head插件

步骤1：

下载head插件：https://github.com/mobz/elasticsearch-head

配套资料中已提供。 elasticsearch-head-master.zip

步骤2：

解压到任意目录，但是要和elasticsearch的安装目录区别开。

步骤3：

安装node js ,安装cnpm

npm install ‐g cnpm ‐‐registry=https://registry.npm.taobao.org

步骤4：

将grunt安装为全局命令 。Grunt是基于Node.js的项目构建工具。它可以自动运行你所

设定的任务

npm install ‐g grunt‐cli

步骤5：安装依赖

cnpm install

步骤6：

进入head目录启动head，在命令提示符下输入命令

grunt server

步骤7：

打开浏览器，输入 http://localhost:9100

步骤8：

点击连接按钮没有任何相应，按F12发现有如下错误

No ‘Access-Control-Allow-Origin’ header is present on the requested

resource

这个错误是由于elasticsearch默认不允许跨域调用，而elasticsearch-head是属于前端工

程，所以报错。

我们这时需要修改elasticsearch的配置，让其允许跨域访问。

修改elasticsearch配置文件：elasticsearch.yml，增加以下两句命令：

http.cors.enabled: true
http.cors.allow‐origin: "*"
           

此步为允许elasticsearch跨越访问 点击连接即可看到相关信息

3.2 Head插件操作

3.2.1 新建索引

选择“索引”选项卡，点击“新建索引”按钮

输入索引名称点击OK

3.2.2 新建或修改文档

在复合查询中提交地址，输入内容，提交方式为PUT

点击数据浏览 ,点击要查询的索引名称，右侧窗格中显示文档信息

点击文档信息：

我们再次回到刚才的界面

修改数据后重新提交请求 , 此时因为ID已经存在，所以执行的是修改操作。

重新查询此记录，发现版本为2 。也就是说每次修改后版本都会增加1.

3.2.3 搜索文档

3.2.4 删除文档

4 IK分词器

4.1什么是IK分词器

我们在浏览器地址栏输入http://127.0.0.1:9200/_analyze?

analyzer=chinese&pretty=true&text=我是程序员，浏览器显示效果如下

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "程",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "序",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "员",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "<IDEOGRAPHIC>",
      "position" : 4
    }
  ]
}
           

默认的中文分词是将每个字看成一个词，这显然是不符合要求的，所以我们需要安装中

文分词器来解决这个问题。

IK分词是一款国人开发的相对简单的中文分词器。虽然开发者自2012年之后就不在维护

了，但在工程应用中IK算是比较流行的一款！我们今天就介绍一下IK中文分词器的使用。

4.2 IK分词器安装

下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases 下载5.6.8版

本 课程配套资源也提供了: 资源\配套软件\elasticsearch\elasticsearch-analysis-ik-

5.6.8.zip

（1）先将其解压，将解压后的elasticsearch文件夹重命名文件夹为ik

（2）将ik文件夹拷贝到elasticsearch/plugins 目录下。

（3）重新启动，即可加载IK分词器

4.3 IK分词器测试

IK提供了两个分词算法ik_smart 和 ik_max_word

其中 ik_smart 为最少切分，ik_max_word为最细粒度划分

我们分别来试一下

（1）最小切分：在浏览器地址栏输入地址

http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=我是程序员

输出的结果为：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "程序员",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    }
  ]
}
           

（2）最细切分：在浏览器地址栏输入地址

http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=我是程序

员

输出的结果为：

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "我",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "是",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "程序员",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "程序",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 3
    },
    {
      "token" : "员",
      "start_offset" : 4,
      "end_offset" : 5,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 4
    }
  ]
}
           

4.4 自定义词库

我们现在测试"传智播客"，浏览器的测试效果如下：

http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=传智播客

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "传",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 1,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 0
    },
    {
      "token" : "智",
      "start_offset" : 1,
      "end_offset" : 2,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 1
    },
    {
      "token" : "播",
      "start_offset" : 2,
      "end_offset" : 3,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 2
    },
    {
      "token" : "客",
      "start_offset" : 3,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_CHAR",
      "position" : 3
    }
  ]
}
           

默认的分词并没有识别“传智播客”是一个词。如果我们想让系统识别“传智播客”是一个

词，需要编辑自定义词库。

步骤：

（1）进入elasticsearch/plugins/ik/config目录

（2）新建一个my.dic文件，编辑内容：

传智播客

修改IKAnalyzer.cfg.xml（在ik/config目录下）

<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 ‐‐>
    <entry key="ext_dict">my.dic</entry>
     <!‐‐用户可以在这里配置自己的扩展停止词字典‐‐>
    <entry key="ext_stopwords"></entry>
</properties>
           

重新启动elasticsearch,通过浏览器测试分词效果

{
  "tokens" : [
    {
      "token" : "传智播客",
      "start_offset" : 0,
      "end_offset" : 4,
      "type" : "CN_WORD",
      "position" : 0
    }
  ]
}
           

5 搜索微服务开发

5.1 需求分析

5.2 代码编写

5.2.1 模块搭建

（1）创建模块tensquare_search ，pom.xml引入依赖

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.data</groupId>
            <artifactId>spring‐data‐elasticsearch</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.tensquare</groupId>
            <artifactId>tensquare_common</artifactId>
            <version>1.0‐SNAPSHOT</version>
        </dependency>
    </dependencies>
           

（2）application.yml

server:
  port: 9007
spring:
  application:
    name: tensquare‐search #指定服务名
  data:
    elasticsearch:
      cluster‐nodes: 127.0.0.1:9300
           

（3）创建包com.tensquare.search ，包下创建启动类

@SpringBootApplication
public class RecruitApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(RecruitApplication.class, args);
    }

    @Bean
    public IdWorker idWorkker(){
        return new IdWorker(1, 1);
    }   
}
           

5.2.2 添加文章

（1）创建实体类

创建com.tensquare.search.pojo包，包下建立类

/**
 * 文章实体类
 */
@Document(indexName="tensquare",type="article")
public class Article implements Serializable{
    @Id
    private String id;//ID

    @Field(index= true 
,analyzer="ik_max_word",searchAnalyzer="ik_max_word")
    private String title;//标题

    @Field(index= true 
,analyzer="ik_max_word",searchAnalyzer="ik_max_word")
    private String content;//文章正文
   
    private String state;//审核状态
  
    //getter and setter ......

}
           

（2）创建数据访问接口

创建com.tensquare.search.dao包，包下建立接口

/**
 * 文章数据访问层接口
 */
public interface ArticleSearchDao extends 
ElasticsearchRepository<Article,String> {
    
}
           

（3）创建业务逻辑类

创建com.tensquare.search.service包，包下建立类

@Service
public class ArticleSearchService {

    @Autowired
    private ArticleSearchDao articleSearchDao;

    /**
     * 增加文章
     * @param article
     */
    public void add(Article article){
        articleSearchDao.save(article);
    }

}
           

（4）创建控制器类

创建com.tensquare.search.controller包，包下建立类

@RestController
@CrossOrigin
@RequestMapping("/article")
public class ArticleSearchController {

    @Autowired
    private ArticleSearchService articleSearchService;

    @RequestMapping(method= RequestMethod.POST)
    public Result save(@RequestBody Article article){
        articleSearchService.save(article);
        return new Result(true, StatusCode.OK, "操作成功");
    }

}
           

5.2.3 文章搜索

（1）ArticleSearchRepository新增方法定义

/**
     * 检索
     * @param
     * @return
     */
    public Page<Article> findByTitleOrContentLike(String title, String 
content, Pageable pageable);
           

（2）ArticleSearchService新增方法

public Page<Article> findByTitleLike(String keywords, int page, int size)
{
   PageRequest pageRequest = PageRequest.of(page‐1, size);
   return 
articleSearchRepository.findByTitleOrContentLike(keywords,keywords, 
pageRequest);  
}
           

（3）ArticleSearchController方法

@RequestMapping(value="/search/{keywords}/{page}/{size}",method= 
RequestMethod.GET)
public Result findByTitleLike(@PathVariable String keywords, 
@PathVariable int page, @PathVariable int size){
        Page<Article> articlePage = 
articleSearchService.findByTitleLike(keywords,page,size);
        return new Result(true, StatusCode.OK, "查询成功",
                new PageResult<Article>(articlePage.getTotalElements(), 
articlePage.getContent()));
}
           

6 elasticsearch与MySQL数据同步

6.1 Logstash

6.1.1什么是Logstash

Logstash是一款轻量级的日志搜集处理框架，可以方便的把分散的、多样化的日志搜集

起来，并进行自定义的处理，然后传输到指定的位置，比如某个服务器或者文件。

6.1.2 Logstash安装与测试

解压，进入bin目录

logstash ‐e ‘input { stdin { } } output { stdout {} }’

控制台输入字符，随后就有日志输出

stdin，表示输入流，指从键盘输入

stdout，表示输出流，指从显示器输出

命令行参数:

-e 执行

–config 或 -f 配置文件，后跟参数类型可以是一个字符串的配置或全路径文件名或全路径

路径(如：/etc/logstash.d/，logstash会自动读取/etc/logstash.d/目录下所有*.conf 的文

本文件，然后在自己内存里拼接成一个完整的大配置文件再去执行)

6.2 MySQL数据导入Elasticsearch

（1）在logstash-5.6.8安装目录下创建文件夹mysqletc （名称随意）

（2）文件夹下创建mysql.conf （名称随意） ，内容如下：

input { 
  jdbc { 
 # mysql jdbc connection string to our backup databse 后面的test
对应mysql中的test数据库 
 jdbc_connection_string => 
"jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/tensquare_article?characterEncoding=UTF8" 
 # the user we wish to excute our statement as 
 jdbc_user => "root" 
 jdbc_password => "123456" 
 # the path to our downloaded jdbc driver 
 jdbc_driver_library => "D:/logstash‐5.6.8/mysqletc/mysql‐
connector‐java‐5.1.46.jar" 
 # the name of the driver class for mysql 
 jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver" 
 jdbc_paging_enabled => "true" 
 jdbc_page_size => "50000" 
 #以下对应着要执行的sql的绝对路径。 
 statement => "select id,title,content from tb_article" 
 #定时字段 各字段含义（由左至右）分、时、天、月、年，全部为*默认含义为
每分钟都更新 
      schedule => "* * * * *" 
  } 
} 

output { 
  elasticsearch { 
 #ESIP地址与端口 
 hosts => "localhost:9200" 
 #ES索引名称（自己定义的） 
 index => "tensquare" 
 #自增ID编号 
 document_id => "%{id}" 
 document_type => "article" 
  } 
  stdout { 
      #以JSON格式输出 
      codec => json_lines 
  } 
}
           

3）将mysql驱动包mysql-connector-java-5.1.46.jar拷贝至D:/logstash-

5.6.8/mysqletc/ 下 。D:/logstash-5.6.8是你的安装目录

（4）命令行下执行

logstash ‐f …/mysqletc/mysql.conf

观察控制台输出，每间隔1分钟就执行一次sql查询。

再次刷新elasticsearch-head的数据显示，看是否也更新了数据。

7 Elasticsearch Docker环境下安装

7.1 容器的创建与远程连接

（1）下载镜像（此步省略）

docker pull elasticsearch:5.6.8

（2）创建容器

docker run ‐di ‐‐name=tensquare_elasticsearch ‐p 9200:9200 ‐p

9300:9300 elasticsearch:5.6.8

（3）浏览器输入地址：

http://192.168.184.134:9200/ 即可看到如下信息

{
  "name" : "WmBn0H‐",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "2g‐VVbm9Rty7J4sksZNJEg",
  "version" : {
    "number" : "5.6.8",
    "build_hash" : "688ecce",
    "build_date" : "2018‐02‐16T16:46:30.010Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "6.6.1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}
           

（4）我们修改demo的application.yml

spring:
  data:
    elasticsearch:
      cluster‐nodes: 192.168.184.135:9300
           

（5）运行测试程序，发现会报如下错误

NoNodeAvailableException[None of the configured nodes are available:

[{#transport#‐1}{exvgJLR‐RlCNMJy‐hzKtnA}{192.168.184.135}

{192.168.184.135:9300}] ] at

org.elasticsearch.client.transport.TransportClientNodesService.ensureNodes

AreAvailable(TransportClientNodesService.java:347) at

org.elasticsearch.client.transport.TransportClientNodesService.execute(TransportClientNodesService.java:245)

at

org.elasticsearch.client.transport.TransportProxyClient.execute(TransportProxyClient.java:59)

这是因为elasticsearch从5版本以后默认不开启远程连接，需要修改配置文件

（6）我们进入容器

docker exec ‐it tensquare_elasticsearch /bin/bash

此时，我们看到elasticsearch所在的目录为/usr/share/elasticsearch ,进入config看到了

配置文件

elasticsearch.yml

我们通过vi命令编辑此文件，尴尬的是容器并没有vi命令 ，咋办？我们需要以文件挂载的

方式创建容器才行，这样我们就可以通过修改宿主机中的某个文件来实现对容器内配置

文件的修改

（7）拷贝配置文件到宿主机

首先退出容器，然后执行命令：

docker cp tensquare_elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml /usr/share/elasticsearch.yml

（8）停止和删除原来创建的容器

docker stop tensquare_elasticsearch

docker rm tensquare_elasticsearch

（9）重新执行创建容器命令

docker run ‐di ‐‐name=tensquare_elasticsearch ‐p 9200:9200 ‐p 9300:9300 ‐v /usr/share/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml elasticsearch:5.6.8

10）修改/usr/share/elasticsearch.yml 将 transport.host: 0.0.0.0 前的#去掉后保

存文件退出。其作用是允许任何ip地址访问elasticsearch .开发测试阶段可以这么做，生

产环境下指定具体的IP

（11）重启启动

docker restart tensquare_elasticsearch

重启后发现重启启动失败了，这时什么原因呢？这与我们刚才修改的配置有关，因为

elasticsearch在启动的时候会进行一些检查，比如最多打开的文件的个数以及虚拟内存

区域数量等等，如果你放开了此配置，意味着需要打开更多的文件以及虚拟内存，所以

我们还需要系统调优。

（12）系统调优

我们一共需要修改两处

修改/etc/security/limits.conf ，追加内容

• soft nofile 65536
• hard nofile 65536

nofile是单个进程允许打开的最大文件个数 soft nofile 是软限制 hard nofile是硬限制

修改/etc/sysctl.conf，追加内容

vm.max_map_count=655360

限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量

执行下面命令 修改内核参数马上生效

sysctl ‐p

（13）重新启动虚拟机，再次启动容器，发现已经可以启动并远程访问

7.2 IK分词器安装

（1）快捷键alt+p进入sftp , 将ik文件夹上传至宿主机

sftp> put ‐r d:\setup\ik

（2）在宿主机中将ik文件夹拷贝到容器内 /usr/share/elasticsearch/plugins 目录下。

docker cp ik tensquare_elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins/

（3）重新启动，即可加载IK分词器

docker restart tensquare_elasticsearch

7.3 HEAD插件安装

（1）修改/usr/share/elasticsearch.yml ,添加允许跨域配置

http.cors.enabled: true

http.cors.allow‐origin: “*”

（2）重新启动elasticseach容器

（3）下载head镜像（此步省略）

docker pull mobz/elasticsearch‐head:5

（4）创建head容器

docker run ‐di ‐‐name=myhead ‐p 9100:9100 docker pull mobz/elasticsearch‐ head:5