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Elasticsearch02-安装7.x
1、Windows安装Elasticsearch
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Elasticsearch是基于java开发的#xff0c;所以需要安装JDK。我们安装的Elasticsearch版本是7.15#xff0c;对应JDK至少1.8版本以上。也可以不安装jdk#xff0c;…零、文章目录
Elasticsearch02-安装7.x
1、Windows安装Elasticsearch
1JDK安装
Elasticsearch是基于java开发的所以需要安装JDK。我们安装的Elasticsearch版本是7.15对应JDK至少1.8版本以上。也可以不安装jdk程序启动会自动到es目录下启动内置的jdk。安装完成验证版本java -version
2下载
下载地址https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-7-15-0 3安装
Windows 版的 Elasticsearch 的安装很简单解压即安装完毕目录结构如下 目录结构说明如下
文件夹/文件名称说明bin存放可执行文件和脚本的目录。config存放配置文件的目录通常包含应用程序的设置。jdk存放Java开发工具包JDK的目录可能包含Java运行环境和开发工具。lib存放库文件的目录通常包含应用程序运行所需的依赖库。logs存放日志文件的目录用于记录应用程序的运行信息和错误信息。modules存放模块文件的目录可能包含应用程序的可插拔组件或插件。plugins存放插件的目录通常用于扩展应用程序的功能。LICENSE.txt许可证文件包含有关软件使用权限和限制的法律信息。NOTICE.txt通知文件可能包含有关软件的额外信息如版权声明、第三方库的致谢等。README.asciidoc说明文件通常以ASCIIDoc格式编写提供有关如何安装、配置和使用软件的指导。
4配置文件
配置文件在config/elasticsearch.yml常用的配置项如下
cluster.name: 配置elasticsearch的集群名称默认是elasticsearch。建议修改成一个有意义的名称。
node.name:节点名通常一台物理服务器就是一个节点es会默认随机指定一个名字建议指定一个有意义的名称方便管理一个或多个节点组成一个cluster集群集群是一个逻辑的概念节点是物理概念后边章节会详细介绍。
path.conf: 设置配置文件的存储路径tar或zip包安装默认在es根目录下的config文件夹rpm安装默认在/etc/ elasticsearch
path.data:设置索引数据的存储路径默认是es根目录下的data文件夹可以设置多个存储路径用逗号隔开。
path.logs:设置日志文件的存储路径默认是es根目录下的logs文件夹
path.plugins: 设置插件的存放路径默认是es根目录下的plugins文件夹
bootstrap.memory_lock: true设置为true可以锁住ES使用的内存避免内存与swap分区交换数据。
network.host: 设置绑定主机的ip地址设置为0.0.0.0表示绑定任何ip允许外网访问生产环境建议设置为具体的ip。
http.port: 9200设置对外服务的http端口默认为9200。
transport.tcp.port: 9300 集群结点之间通信端口
node.master: 指定该节点是否有资格被选举成为master结点默认是true如果原来的master宕机会重新选举新的master。
node.data: 指定该节点是否存储索引数据默认为true。
discovery.zen.ping.unicast.hosts: [host1:port, host2:port, ...]设置集群中master节点的初始列表。
discovery.zen.ping.timeout: 3s设置ES自动发现节点连接超时的时间默认为3秒如果网络延迟高可设置大些。
discovery.zen.minimum_master_nodes:主结点数量的最少值 ,此值的公式为(master_eligible_nodes / 2) 1 比如有3个符合要求的主结点那么这里要设置为2。
node.max_local_storage_nodes: 单机允许的最大存储结点数通常单机启动一个结点建议设置为1开发环境如果单机启动多个节点可设置大于1。5启动并检查
进入 bin 目录点击 elasticsearch.bat 启动 ES 服务 9300 端口为 Elasticsearch 集群间组件的通信端口。9200 端口为浏览器访问的 http协议 RESTful 端口。 浏览器输入访问地址http://localhost:9200/如下表示启动成功。 说明 name: 节点名称取自机器的hostnamecluster_name: 集群名称默认的集群名称就是elasticsearchversion.number: es版本号version.lucene_version:封装的lucene版本号
6集群检查
浏览器输入访问地址 http://localhost:9200/_cluster/health?prettystatus集群状态green 所有分片可用。yellow所有主分片可用。red主分片不可用集群不可用。 2、Windows安装Kibana
1概述
Kibana 是 ELK 官方的可视化 ES 管理工具
2下载
下载地址https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/kibana-7-15-0 3安装
Windows 版的 Kibana 的安装很简单解压即安装完毕目录结构如下 目录结构说明如下
文件/文件夹名称说明bin包含Kibana的可执行文件config包含Kibana的配置文件dataKibana可能会将一些数据存储在这个目录中node包含Node.js的可执行文件如果通过NPM安装node_modules包含Kibana项目依赖的所有Node.js模块plugins存放Kibana插件的目录src包含了Kibana的源代码如果源码安装x-packX-Pack扩展包的相关文件.j18nrc.json配置国际化i18n的资源文件LICENSE.txt包含Kibana的许可证信息NOTICE.txt关于Kibana的版权和商标信息以及第三方库的版权声明package.json定义了Kibana项目的元数据README.txt提供关于Kibana的基本信息和使用说明
4启动并检查
启动Kibanabin\kibana.bat浏览器输入http://localhost:5601/进入kibana表示启动成功 6数据操作
进入http://localhost:5601/app/dev_tools#/console就可以对数据进行操作左边输入命令执行在右面可以看到结果 7中文汉化
config\kibana.yml 配置文件中加上汉化配置
i18n.locale: zh-CN修改完成重启生效 3、Windows安装head插件
1概述
head插件是ES的一个可视化管理插件用来监视ES的状态并通过head客户端和ES服务进行交互比如创建映射、创建索引等。head的项目地址https://github.com/mobz/elasticsearch-head 。head插件是一个基于node.js 的前端项目。
2安装node.js
node 相关知识请参考 node 详解https://blog.csdn.net/liyou123456789/article/details/131240626
3下载并运行
git clone git://github.com/mobz/elasticsearch-head.git
cd elasticsearch-head
npm install
npm run start 4浏览器访问
浏览器打开地址 http://localhost:9100/ 5配置跨域
F12 打开浏览器调试工具发现报错 Origin null is not allowed by Access-Control-Allow-Origin. 原因是head插件作为客户端要连接ES服务localhost:9200此时存在跨域问题elasticsearch默认不允许跨域访问。解决方案设置elasticsearch允许跨域访问。在config/elasticsearch.yml 后面增加以下参数
#开启跨域支持
http.cors.enabled: true
#设置允许的来源
http.cors.allow-origin: *配置完成重启 ES重新连接成功连接ES 4、Windows安装IK 分词器
1概述
分词Tokenization是文本处理中的一个关键步骤特别是在自然语言处理NLP和搜索引擎技术中。分词是将连续的文本字符串拆分成一个个独立的、有意义的单元通常是单词或短语的过程。这个过程对于文本的进一步分析和理解至关重要。IK分词器是专门为中文文本设计的分词工具尤其适用于搜索引擎和自然语言处理领域。IK分词器提供了两种分词算法ik_smart和ik_max_word。 ik_smart进行粗粒度的分词尽量少的对文档进行拆分适合短语查询。ik_max_word进行最细粒度的拆分会将文本拆分成尽可能多的词适合术语查询
2下载
下载地址https://release.infinilabs.com/analysis-ik/stable/选择和 es 一致的版本下载
3安装
将下载的压缩包解压放到 es 的插件文件夹中ik 分词器文件夹重新命名 ik重新启动 ES发现 IK 分词器被加载了 4使用分词器
ik_smart最少切分测试
# 请求
GET _analyze
{analyzer: ik_smart,text: 道德制高点
}#返回
{tokens : [{token : 道德,start_offset : 0,end_offset : 2,type : CN_WORD,position : 0},{token : 制高点,start_offset : 2,end_offset : 5,type : CN_WORD,position : 1}]
}ik_max_word最细粒度划分测试
# 请求
GET _analyze
{analyzer: ik_max_word,text: 道德制高点
}# 返回
{tokens : [{token : 道德,start_offset : 0,end_offset : 2,type : CN_WORD,position : 0},{token : 制高点,start_offset : 2,end_offset : 5,type : CN_WORD,position : 1},{token : 高点,start_offset : 3,end_offset : 5,type : CN_WORD,position : 2}]
}5自定义分词
在 ik 插件的 config 文件夹中添加自己的分词文件 liyou.dic在分词文件中添加自己的分词 6配置自定义分词
在 ik 分词器配置文件中配置自己的分词文件配置完成重启 ES 7测试自定义分词
自己造出来的词“德制”已经出现在分词中
# 请求
GET _analyze
{analyzer: ik_max_word,text: 道德制高点
}# 返回
{tokens : [{token : 道德,start_offset : 0,end_offset : 2,type : CN_WORD,position : 0},{token : 德制,start_offset : 1,end_offset : 3,type : CN_WORD,position : 1},{token : 制高点,start_offset : 2,end_offset : 5,type : CN_WORD,position : 2},{token : 高点,start_offset : 3,end_offset : 5,type : CN_WORD,position : 3}]
}
