docker 下，一行命令搭建 elasticsearch6.5.0 集群 (带 head 插件和 ik 分词器)

2022 年 8 月 07 日
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这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos

搭建一个 elasticsearch6.5.0 集群环境，再把 elasticsearch-head 插件和 ik 分词器装好，在 docker 环境下完成这些工作需要多久？
答案是：只需下面这一行命令：

wget https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/elasticsearch_docker_compose/docker-compose.yml && \docker-compose up -d

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接下来就试试这一行命令吧；

环境信息

操作系统：CentOS 7.6
docker：17.03.2-ce
docker-compose：version 1.23.2
elasticsearch：这里选用的是 6.5.0 版本的 elasticsearch，因为目前 ik 分词器官方最高只支持到 6.5.0 版本

验证

在上述环境下，输入上面提到的那行命令，即可创建 elasticsearch6.5.0 集群环境，如下：

[root@hedy 003]# wget https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/elasticsearch_docker_compose/docker-compose.yml && \> docker-compose up -d--2019-01-27 20:38:10--  https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_demos/master/elasticsearch_docker_compose/docker-compose.yml正在解析主机 raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)... 151.101.24.133正在连接 raw.githubusercontent.com (raw.githubusercontent.com)|151.101.24.133|:443... 已连接。已发出 HTTP 请求，正在等待回应... 200 OK长度：1227 (1.2K) [text/plain]正在保存至: “docker-compose.yml”
100%[=======================================================================================================================================================================>] 1,227       --.-K/s 用时 0s      
2019-01-27 20:38:11 (61.9 MB/s) - 已保存 “docker-compose.yml” [1227/1227])
Creating network "003_esnet" with the default driverCreating head           ... doneCreating elasticsearch2 ... doneCreating elasticsearch  ... done

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假设 docker 所在电脑的 IP 地址是 192.168.1.101，如下图，浏览器访问此地址可以查看 es 信息：http://192.168.1.101:9200
如下图，浏览器访问此地址可以使用 head 插件：http://192.168.1.101:9100
执行以下命令来创建一个索引：

curl -X PUT http://192.168.1.101:9200/test001

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执行以下命令验证 ik 分词器效果：

curl -X POST \'http://192.168.1.101:9200/test001/_analyze?pretty=true' \-H 'Content-Type: application/json' \-d '{"text":"我们是软件工程师","tokenizer":"ik_smart"}'

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收到的响应如下，可见 ik 分词器已经生效：

{  "tokens" : [    {      "token" : "我们",      "start_offset" : 0,      "end_offset" : 2,      "type" : "CN_WORD",      "position" : 0    },    {      "token" : "是",      "start_offset" : 2,      "end_offset" : 3,      "type" : "CN_CHAR",      "position" : 1    },    {      "token" : "软件",      "start_offset" : 3,      "end_offset" : 5,      "type" : "CN_WORD",      "position" : 2    },    {      "token" : "工程师",      "start_offset" : 5,      "end_offset" : 8,      "type" : "CN_WORD",      "position" : 3    }  ]}

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验证完毕，集群、head 插件、ik 分词器都是正常的；

一行命令如何能实现上述功能

首先来看看 docker-compose.yml 文件的内容，这里面决定了整个构成整个功能的容器：

version: '2.2'services:  elasticsearch:    image: bolingcavalry/elasticsearch-with-ik:6.5.0    container_name: elasticsearch    environment:      - cluster.name=docker-cluster      - bootstrap.memory_lock=true      - http.cors.enabled=true      - http.cors.allow-origin=*      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"    ulimits:      memlock:        soft: -1        hard: -1    volumes:      - esdata1:/usr/share/elasticsearch/data    ports:      - 9200:9200    networks:      - esnet  elasticsearch2:    image: bolingcavalry/elasticsearch-with-ik:6.5.0    container_name: elasticsearch2    environment:      - cluster.name=docker-cluster      - bootstrap.memory_lock=true      - http.cors.enabled=true      - http.cors.allow-origin=*      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"      - "discovery.zen.ping.unicast.hosts=elasticsearch"    ulimits:      memlock:        soft: -1        hard: -1    volumes:      - esdata2:/usr/share/elasticsearch/data    networks:      - esnet  head:    image: bolingcavalry/elasticsearch-head:6    container_name: head    ports:      - 9100:9100    networks:      - esnetvolumes:  esdata1:    driver: local  esdata2:    driver: local
networks:  esnet:

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上述 yml 文件中，使用了镜像 bolingcavalry/elasticsearch-head:6 来实现 head 插件，关于此镜像的细节，请参考《自己动手制作elasticsearch-head的Docker镜像》；
上述 yml 文件中，使用了镜像 bolingcavalry/elasticsearch-with-ik:6.5.0 来集成 ik 分词器，关于此镜像的细节，请参考《自己动手制作elasticsearch的ik分词器的Docker镜像》；
希望这一行简单的命令能帮助您快速搭建所需的 elasticsearch 环境；