Elasticsearch ist eine Open-Source-Suchmaschine, die auf Apache Lucene(TM) basiert und als die fortschrittlichste, leistungsstärkste und funktionskräftigste Suchmaschinenbibliothek bis heute gilt, sowohl im Open-Source- als auch im proprietären Bereich.
Lucene ist jedoch nur eine Bibliothek. Um es leistungsfähig zu machen, musst du Java verwenden und es in deine Anwendung integrieren. Lucene ist sehr komplex, und man braucht ein tiefes Verständnis der Retrieval, um zu verstehen, wie sie funktioniert.
Elasticsearch ist ebenfalls in Java geschrieben und nutzt Lucene, um Suchfunktionen zu indexieren und umzusetzen, zielt jedoch darauf ab, die Volltextsuche einfach zu machen und die Komplexität von Lucene durch eine einfache und kohärente RESTful-API zu verbergen.
Rezension:
Nun bereit, Serveranwendungen und Middleware in containerisierte Deployments umzuwandeln, erfordert die Docker-Image-Bereitstellung nur wenige einfache Befehle oder eine YML-Datei, und das gesamte System kann laufen, wodurch der Aufwand einer traditionellen Bereitstellung wie verschiedene Konfigurationsdatei-Änderungen entfällt. Am wichtigsten ist, dass die Migration einfacher ist, wenn man den Dienst stateless macht.
Dieser Artikel verwendet das Bild elasticsearch:6.5.2 als Demonstrationsanleitung für CentOS 8
Docker installieren
Zuerst musst du den Docker-Dienst installieren, und das Tutorial ist wie folgt:
Start der Elasticsearch-App
Der Hyperlink-Login ist sichtbar.Eine Liste aller veröffentlichten Docker-Images und -Tags wird bereitgestellt
Mit elasticsearch:6.5.2 als Basisbild lautet der Startbefehl wie folgt:
Nutzen Sie Ihren Browser, um auf den Intranetserver zuzugreifenip:9200Sie können Folgendes sehen:
{
"name": "YDBU8PG",
"cluster_name": "docker-cluster",
"cluster_uuid": "VexaBtA2Q-qAZlwbvUHjXA",
"Version" : {
"Zahl" : "6.5.2",
"build_flavor" : "Standard",
"build_type" : "tar",
"build_hash" : "9434 Bett",
"build_date" : "2018-11-29T23:58:20.891072Z",
"build_snapshot": falsch,
"lucene_version" : "7.5.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "5.6.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "5.0.0"
},
"Slogan": "Du weißt schon, für Suche"
}
Installieren Sie das Wortsegmentierungs-Plugin elasticsearch-analysis-ik
Wir müssen in den Container gehen, um das IK Participle-Plugin zu installieren, der Befehl lautet wie folgt:
Sobald du den Container betrittst, betrittst du ihn standardmäßig/usr/share/elasticsearchUnter dem Verzeichnis lautet der Befehl zum Installieren des Plugins wie folgt:
Hinweis: Die Version von elasticsearch-analysis-ik muss der aktuellen Elasticsearch-Version entsprechen!
Sobald die Installation abgeschlossen ist, kannst du sie eingeben/usr/share/elasticsearch/config/analysis-ikUnter dem Inhaltsverzeichnis finden SieIKAnalyzer.cfg.xml Datei, um den Thesaurus anzupassen, zum Beispiel:
Nachdem die Konfiguration abgeschlossen ist, laden Sie Ihre eigene my.dic-Datei unter /usr/share/elasticsearch/config/analysis-ik hoch und können die Dateien des Hosts über den docker cp-Befehl wie folgt in den Container kopieren:
Starte die elasticsearch-head-App
Ähnlich können Sie eine elasticsearch-head-Anwendung mit dem docker-Befehl erstellen, um sich über elasticsearch-head mit dem elasticsearch-Dienst zu verbinden, mit folgendem Befehl:
Start der Kibana-App
Natürlich können Sie auch Kibana installieren, um den Elasticsearch-Dienst zu verwalten, eine Open-Source-Analyse- und Visualisierungsplattform, die für die Zusammenarbeit mit Elasticsearch entwickelt wurde. Sie können Kibana nutzen, um in Elasticsearch-Indizes gespeicherte Daten zu suchen, anzuzeigen und mit ihnen zu interagieren. Sie können ganz einfach eine fortgeschrittene Datenanalyse durchführen und Ihre Daten in verschiedenen Diagrammen, Tabellen und Karten visualisieren. Die Quellen sind wie folgt:
Sie können auch schnell eine Kibana-App mit Docker-Befehlen erstellen, die wie folgt sind:
Hinweis: --Link-Aliase müssen Elasticsearch verwenden, und die Verwendung anderer Aliase führt zu folgendem Fehler:
Sobald der Start abgeschlossen ist, Zugriffhttp://ip:5601/Wie unten gezeigt:
Die Kompatibilität mit Elasticsearch-bezogenen Produkten (5.x, 6.x, 7.x) kann wie folgt referenziert werden:Der Hyperlink-Login ist sichtbar.
(Ende)
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Veröffentlicht am 10.11.2021 22:10:14
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Veröffentlicht am 11.11.2021 08:42:01
