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网站开发需求分析文档网络推广服务外包公司

news 2025/7/4 21:23:24

网站开发需求分析文档,网络推广服务外包公司,做旅游网站的写手,wordpress服务端1.1 创建网络（单点部署） 因为我们还需要部署 kibana 容器，因此需要让 es 和 kibana 容器互联，所有先创建一个网络： docker network create es-net 1.2.加载镜像采用的版本为 7.12.1 的 elasticsearch；…

1.1 创建网络（单点部署）

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

docker network create es-net

1.2.加载镜像

采用的版本为 7.12.1 的 elasticsearch；自己 pull 是非常大的有 1G 左右

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提取码：fbzs

docker load -i es.tar

1.3 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 \-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=-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

浏览路径为：9200 端口

2.部署 kibana

kibana是elasticsearch 的可视化界面，便于我们学习。

2.1.部署

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提取码：bayq

docker load -i es.tar

运行 docker 命令，部署 kibana

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启动一般比较慢，需要多等待一会，可以通过命令：

docker logs -f kibana

如果有下面，说明成功了

浏览路径为：5601 端口

2.2.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。

3.安装 IK 分词器

3.1.在线安装 ik 插件(方法一)

# 进入容器内部
docker exec -it elasticsearch /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 elasticsearch

3.2.离线安装 ik 插件(方法二)

1.查询数据卷目录

docker volume inspect es-plugins

显示结果：

[{"CreatedAt": "2022-05-06T10:06:34+08:00","Driver": "local","Labels": null,"Mountpoint": "/var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data","Name": "es-plugins","Options": null,"Scope": "local"}
]

百度网盘：链接：百度网盘请输入提取码百度网盘为您提供文件的网络备份、同步和分享服务。空间大、速度快、安全稳固，支持教育网加速，支持手机端。注册使用百度网盘即可享受免费存储空间https://pan.baidu.com/s/1lq3Pk0ScKmlo40n45Oj1ag?pwd=7fym

提取码：7fym

cd /var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data

2.解压分词器安装包

3. 重启容器

docker restart es

docker logs -f es

4.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

4. 扩展词词典

在IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

<?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>

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

重启elasticsearch

docker restart es# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

日志中已经成功加载ext.dic配置文件

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

5. 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。

IKAnalyzer.cfg.xml配置文件内容添加：

在 stopword.dic 添加停用词

重启elasticsearch

# 重启服务
docker restart elasticsearch
docker restart kibana# 查看 日志
docker logs -f elasticsearch

日志中已经成功加载stopword.dic配置文件

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

6.部署es集群

部署es集群可以直接使用docker-compose来完成，不过要求你的Linux虚拟机至少有4G的内存空间

version: '2.2'
services:es01:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1container_name: es01environment:- node.name=es01- cluster.name=es-docker-cluster- discovery.seed_hosts=es02,es03- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03- bootstrap.memory_lock=true- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"ulimits:memlock:soft: -1hard: -1volumes:- data01:/usr/share/elasticsearch/dataports:- 9200:9200networks:- elastices02:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1container_name: es02environment:- node.name=es02- cluster.name=es-docker-cluster- discovery.seed_hosts=es01,es03- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03- bootstrap.memory_lock=true- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"ulimits:memlock:soft: -1hard: -1volumes:- data02:/usr/share/elasticsearch/datanetworks:- elastices03:image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1container_name: es03environment:- node.name=es03- cluster.name=es-docker-cluster- discovery.seed_hosts=es01,es02- cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03- bootstrap.memory_lock=true- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"ulimits:memlock:soft: -1hard: -1volumes:- data03:/usr/share/elasticsearch/datanetworks:- elasticvolumes:data01:driver: localdata02:driver: localdata03:driver: localnetworks:elastic:driver: bridge

Run docker-compose to bring up the cluster: