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docker下安装elasticsearch
1、搜索redis镜像
docker search elasticsearch
2.拉取镜像（下载elasticsearch:5.6.8版本）
#拉取最新版本可能会报错
docker pull docker pull docker pull docker.io/elasticsearch:5.6.8
3.创建容器
docker run -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name unicorn_elasticsearch 6c0bdf761f3b
到此elasticsearch镜像容器安装完成
打开浏览器，输入http://192.168.93.132:9200/，可以看到
{
"name" : "lPe4kdy",
"cluster_name" : "elasticsearch",
"cluster_uuid" : "zHDrMcltTfGi4xXLthVpcQ",
"version" : {
"number" : "5.6.8",
"build_hash" : "688ecce",
"build_date" : "2018-02-16T16:46:30.010Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "6.6.1"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}
安装elasticsearch head插件监控管理
使用图形化界面来实现Elasticsearch的日常管理
1、搜索elasticsearch head镜像
docker search elasticsearch-head
2.拉取镜像（）
docker pull mobz/elasticsearch-head:5
3.创建容器
docker run -d --name elasticsearch-head -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5
如果尝试连接elaseticsearch会发现无法连接上，由于是前后端分离开发，所以会存在跨域问题，需要在服务端做CORS的配置，如下修改docker中elasticsearch的elasticsearch.yml文件
#命令
docker exec -it （elasticsearch的id） /bin/bash #进入容器内部
vi config/elasticsearch.yml #编辑配置文件
#在elasticsearch.yml中添加
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
#如果无法编辑，请安装vim
#vim安装步骤（时间比较漫长请耐心等待）
apt-get update#更新操作
apt-get install vim #安装操作
#vi保存命令：wq
到此elasticsearch head镜像容器安装完成
Docker安装IK中文分词器
1.1下载ik分词器
elasticsearch-analysis-ik-7.1.0.zip
1.2将ik分词器上传到虚拟机上
1.3进入容器
docker exec -it es /bin/bash
1.4在plugins目录下创建ik文件夹
mkdir /usr/share/elasticsearch/plugins/ik
1.5退出容器
exit
1.6在宿主机中将ik文件夹拷贝到容器内 /usr/share/elasticsearch/plugins 目录下##
docker cp ik tensquare_elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins/
1.7重新启动，即可加载IK分词器
docker restar
到此Ik分词器安装完成
1.1 什么是ElasticSearch
Elasticsearch是一个实时的分布式搜索和分析引擎。它可以帮助你用前所未有的速 度去处理大规模数据。ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分 布式多用户能力的全文搜索引擎，基于RESTful web接口。Elasticsearch是用Java开发 的，并作为Apache许可条款下的开放源码发布，是当前流行的企业级搜索引擎。设计用 于云计算中，能够达到实时搜索，稳定，可靠，快速，安装使用方便
1.2 ElasticSearch特点
（ 1）可以作为一个大型分布式集群（数百台服务器）技术，处理PB级数据，服务大公 司；也可以运行在单机上
（2）将全文检索、数据分析以及分布式技术，合并在了一起，才形成了独一无二的ES；
（3）开箱即用的，部署简单
（4）全文检索，同义词处理，相关度排名，复杂数据分析，海量数据的近实时处理
