Docker单点部署[8.11.3] Elasticsearch + Kibana + ik分词器 + pinyin分词器

Docker单点部署[8.11.3] Elasticsearch + Kibana + ik分词器 + pinyin分词器

这里记录一次成功简单登陆Kibana的实际经验。

一、Elasticsearch

运行Elasticsearch容器

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docker run -d \
--name es \
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
-e "discovery.type=single-node" \
-e "xpack.security.enabled=true" \
-e "xpack.security.enrollment.enabled=true" \
-v your_host_es_data_path:/usr/share/elasticsearch/data \ #宿主机绝对路径挂载
-v your_host_es_plugins_path:/usr/share/elasticsearch/plugins \ #宿主机绝对路径挂载
--privileged \
--network es-net \
-p 9200:9200 \
-p 9300:9300 \
elasticsearch:8.11.3

重置elastic密码,记住这段密码

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docker exec -it es /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-reset-password -u elastic

重置kibana_system 密码,记住这段密码

language-shell
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docker exec -it es /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-reset-password -u kibana_system 

二、Kibana

运行Kibana容器,账户密码填kibana_system

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docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://es:9200 \
-e ELASTICSEARCH_USERNAME=kibana_system \
-e ELASTICSEARCH_PASSWORD=kibana_system_passwrod \ #刚才获得的kibana_system 密码
--network=es-net \
-p 5601:5601 \
kibana:8.11.3

三、访问

访问http://localhost:5601
elastic的账号密码登录。

四、其他

关于一些报错

  1. kibana容器创建时不允许用elastic用户连接elasticsearch
  2. 运行docker exec -it es01 /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-create-enrollment-token -s kibana报错SSL错误
  3. 等等各种因为使用了不是8.11.3版本的安全验证方法遇到的错误

这里是官方的install with docker教程,也是一坨shit。
https://www.elastic.co/guide/en/kibana/current/docker.html

这里是官方关于安全配置的docs,遇到什么问题就多翻翻。
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/manually-configure-security.html

或者来社区多讨论讨论。
https://discuss.elastic.co/latest

五、ik分词器

这里是官方仓库
https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik
推荐有两种安装方式

第一种:在线安装

language-bash
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# 进入容器内部
docker exec -it es /bin/bash

# 在线下载并安装

#退出
exit
#重启容器
docker restart es
docker restart kibana

如果遇到ik版本和es版本不匹配问题请看下面

第二种:离线安装

  1. 在发行版下载页面,找到和es版本最接近的ik版本(博主这里是ik8.11.1 + es8.11.3)
    https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

  2. 在您的 your_host_es_plugins_path 目录下,创建一个名为 ik 的新文件夹。

  3. 将下载的 elasticsearch-analysis-ik-8.11.1.zip 文件解压到刚刚创建的 ik 文件夹中

  4. 修改plugin-descriptor.properties文件

!如无需要请跳过,可能造成无法预估的bug

language-bash
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# 'version': plugin's version
version=8.11.3
# 'elasticsearch.version' version of elasticsearch compiled against
# You will have to release a new version of the plugin for each new
# elasticsearch release. This version is checked when the plugin
# is loaded so Elasticsearch will refuse to start in the presence of
# plugins with the incorrect elasticsearch.version.
elasticsearch.version=8.11.3
  1. 重启容器
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docker restart es
docker restart kibana

安装好了之后,登录kinaba,找到Dev Tools - Console

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#测试分词器
GET /_analyze
{

"text":"我爱吃冰淇淋,也喜欢小淇,i want to eat her",
"analyzer":"ik_smart"
}

#测试分词器
GET /_analyze
{

"text":"我爱吃冰淇淋,也喜欢小淇,i want to eat her",
"analyzer":"ik_max_word"
}

这里的句子分词ik_smart和ik_max_word区别不明显,可以换用”程序员”试试。

六、ik分词器的扩展和停用

1. 配置

ik分词器并不能准确识别最新的网络流行词,以及禁用敏感词。
我们可以手动配置来实现这两点。

修改IKAnalyzer.cfg.xml文件如下

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<?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 -->
<entry key="ext_dict">ext.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">stopword.dic</entry>
<!--用户可以在这里配置远程扩展字典 -->
<!-- <entry key="remote_ext_dict">words_location</entry> -->
<!--用户可以在这里配置远程扩展停止词字典-->
<!-- <entry key="remote_ext_stopwords">words_location</entry> -->
</properties>

这里的意思是,使用同目录下的ext.dic作为扩展词汇;使用同目录下的stopword.dic作为禁用词汇。这两个文件有就用,没有就新建。

最后记得重启es容器

2. 测试

language-bash
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#测试分词器
GET /_analyze
{

"text":"程序员墨扛教育的课程可以白嫖啊,而且就业率高达95%哦,奥利给!嘤",
"analyzer":"ik_smart"
}
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{

"tokens": [
{

"token": "程序员",
"start_offset": 0,
"end_offset": 3,
"type": "CN_WORD",
"position": 0
},
{

"token": "墨扛教育",
"start_offset": 3,
"end_offset": 7,
"type": "CN_WORD",
"position": 1
},
{

"token": "课程",
"start_offset": 8,
"end_offset": 10,
"type": "CN_WORD",
"position": 2
},
{

"token": "可以",
"start_offset": 10,
"end_offset": 12,
"type": "CN_WORD",
"position": 3
},
{

"token": "白嫖",
"start_offset": 12,
"end_offset": 14,
"type": "CN_WORD",
"position": 4
},
{

"token": "而且",
"start_offset": 16,
"end_offset": 18,
"type": "CN_WORD",
"position": 5
},
{

"token": "就业率",
"start_offset": 18,
"end_offset": 21,
"type": "CN_WORD",
"position": 6
},
{

"token": "高达",
"start_offset": 21,
"end_offset": 23,
"type": "CN_WORD",
"position": 7
},
{

"token": "95",
"start_offset": 23,
"end_offset": 25,
"type": "ARABIC",
"position": 8
},
{

"token": "奥利给",
"start_offset": 28,
"end_offset": 31,
"type": "CN_WORD",
"position": 9
}
]
}

七、pinyin分词器

离线安装

  1. 在发行版下载页面,找到和es版本最接近的版本(博主这里是pinyin8.11.1 + es8.11.3)
    https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin

  2. 在您的 your_host_es_plugins_path 目录下,创建一个名为 py 的新文件夹。

  3. 将下载的 elasticsearch-analysis-pinyin-8.11.1.zip 文件解压到刚刚创建的 py 文件夹中

  4. 修改plugin-descriptor.properties文件

!如无需要请跳过,可能造成无法预估的bug

language-bash
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# 'version': plugin's version
version=8.11.3
# 'elasticsearch.version' version of elasticsearch compiled against
# You will have to release a new version of the plugin for each new
# elasticsearch release. This version is checked when the plugin
# is loaded so Elasticsearch will refuse to start in the presence of
# plugins with the incorrect elasticsearch.version.
elasticsearch.version=8.11.3
  1. 重启容器
language-bash
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docker restart es
docker restart kibana

安装好了之后,登录kinaba,找到Dev Tools - Console

language-bash
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#测试分词器
POST /_analyze
{

"text":"如家酒店还不错",
"analyzer":"pinyin"
}

注意事项

pinyin分词器默认时有很多缺点,比如每个字都拆分变成拼音,不符合一般需求,并且如果使用pinyin分词器,默认的中文索引就没了,只剩下pinyin索引了。所以,需要完善以下几点:

  1. 分词时不仅包含汉字,还需包含拼音
  2. 分词时按词分,不是字
  3. 使用汉字查询时,不会查询到同音词条目docs

为了做到这几点,需要在创建索引库时构建一个自定义分词器,如下

language-json
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PUT /test
{

"settings": {

"analysis": {

"analyzer": {

"my_analyzer":{

"tokenizer":"ik_max_word",
"filter":"py"
}
},
"filter": {

"py":{

"type":"pinyin",
"keep_full_pinyin":false,
"keep_joined_full_pinyin":true,
"keep_original":true,
"limit_first_letter_length":16,
"remove_duplicated_term":true,
"none_chinese_pinyin_tokenize":false
}
}
}
},
"mappings": {

"properties": {

"name":{

"type": "text",
"analyzer": "my_analyzer",
"search_analyzer": "ik_smart"
}
}
}
}

我们自定义了三步之中的tokenizerfilter,前者用ik分词,后者用pinyin分词,同时自定义了pinyin分词器的一些设置,分词时同时保留汉字和拼音,具体设置看pinyin分词器的github官网。同时设定了存入数据时使用分词器my_analyzer,搜索时,使用分词器ik_smart

存入两个数据,如下

language-json
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POST /test/_doc/1
{

"id":1,
"name":"狮子"
}

POST /test/_doc/2
{

"id":2,
"name":"虱子"
}

那么现在,索引库的具体内容如下所示
因为搜索时使用的是ik_smart分词器,不是自定义分词器,所以这里已经解决了同音词的问题。