Docker部署ElasticSearch7.11.1并挂载+配置X-Pack设置帐号密码+Kibana7.11.1+IK插件

一、ElasticSearch是什么

Elasticsearch也使用Java开发并使用Lucene作为其核心来实现所有索引和搜索的功能，但是它的目的是通过简单的RESTful API来隐藏Lucene的复杂性，从而让全文搜索变得简单。不过，Elasticsearch不仅仅是Lucene和全文搜索，我们还能这样去描述它：

分布式的实时文件存储，每个字段都被索引并可被搜索
分布式的实时分析搜索引擎，可以扩展到上百台服务器，处理PB级结构化或非结构化数据

二、Docker 部署 ElasticSearch

拉取镜像

docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.11.1

运行容器
ElasticSearch的默认端口是9200，我们把宿主环境9200端口映射到Docker容器中的9200端口，就可以访问到Docker容器中的ElasticSearch服务了，同时我们把这个容器命名为es。
这里有一点要注意，需要修改-e ES_JAVA_OPTS配置JVM参数 Xmx 最大堆大小和 -Xms 最小堆大小，防止启动占用内存过大默认2g而出现的服务闪退

这里一般会占用9200和9300两个端口：

9200作为Http协议，主要用于外部通讯

9300作为Tcp协议，jar之间就是通过tcp协议通讯

ES集群之间是通过9300进行通讯

创建挂载目录
我创建在/mnt下，这个自己选择，然后对目录进行授权

创建的目录：

授权：不然挂载的时候会因为权限不足导致服务无法启动

启动命令：

docker run -d --restart=always --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /mnt/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data -v /mnt/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -v /mnt/elasticsearch/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -e "discovery.type=single-node"  docker.io/elasticsearch:7.11.1

elasticsearch.yml:

cluster.name: elasticsearch-cluster
# 节点名称
node.name: elasticsearch-node1
# # 绑定host，0.0.0.0代表当前节点的ip
network.host: 0.0.0.0
# # 设置其它节点和该节点交互的ip地址，如果不设置它会自动判断，值必须是个真实的ip地址(本机ip)，因为我使用的是docker启动，不是简单127.0.0.1，要查看具体分配的ip
network.publish_host: 172.18.0.2
# # 设置对外服务的http端口，默认为9200
http.port: 9200
# # 设置节点间交互的tcp端口，默认是9300
transport.tcp.port: 9300
# # 是否支持跨域，默认为false
http.cors.enabled: true
# # 当设置允许跨域，默认为*,表示支持所有域名，如果我们只是允许某些网站能访问，那么可以使用正则表达式。比如只允许本地地址。 /https?:\/\/localhost(:[0-9]+)?/
http.cors.allow-origin: "*"
# # 表示这个节点是否可以充当主节点
node.master: true
# # 是否充当数据节点
node.data: true
# # 所有主从节点ip:port
discovery.seed_hosts: ["172.18.0.2:9300"]
# # 这个参数决定了在选主过程中需要 有多少个节点通信  预防脑裂
discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
# 跨域允许设置的头信息，默认为X-Requested-With,Content-Type,Content-Lengt
http.cors.allow-headers: Authorization
# 这条配置表示开启xpack认证机制,使用密码登录
xpack.security.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.enabled: true

重启容器

由于修改了配置，因此需要重启ElasticSearch容器。

docker restart es

访问9200端口，如下服务便启动成功

三、配置X-Pack设置es用户密码

为什么要配置X-Pack，外网裸奔这么刺激容易被攻击。正式环境建议内网访问、内网访问、内网访问
打开 elasticsearch.yml文件

vim /mnt/elasticsearch/elasticsearch.yml

在最后增加如下参数

# 跨域允许设置的头信息，默认为X-Requested-With,Content-Type,Content-Lengt
http.cors.allow-headers: Authorization
# 这条配置表示开启xpack认证机制
xpack.security.enabled: true
xpack.security.transport.ssl.enabled: true

接着在容器在容器中，来到

/usr/share/elasticsearch/bin

执行

./elasticsearch-setup-passwords interactive

进行各种密码的配置

重启服务，访问如下便成功：

四、docker安装kibana

kibana主要是用来编辑请求语句的，方便学习操作es的语法，虽然使用curl也可以，但是总感觉不是很直观和方便。有时在进行编写程序，`写查询语句时，可以使用kibana进行书写，然后再粘贴到程序中。同时使用Kibana能执行高级的数据分析，并能以图表、表格和地图的形式查看数据

安装的时候一定要注意，kibana的版本一定要和elasticsearch匹配，我这里都是7.11.1版本

docker pull kibana:7.11.1

创建如下目录，并授权，用于挂载

授权

kibana.yml

server.name: kibana
# kibana的主机地址 0.0.0.0可表示监听所有IP
server.host: "0.0.0.0"
# kibana访问es的URL
elasticsearch.hosts: [ "http://172.18.0.2:9200" ]
#这里是在elasticsearch设置密码时的值
elasticsearch.username: 'elastic'
elasticsearch.password: '**************'
# # 显示登陆页面
xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true
# # 语言
i18n.locale: "zh-CN"

启动：

docker run -d -it --restart=always --privileged=true --name=kibana -p 5601:5601 -v/mnt/kibana/config/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml docker.io/kibana:7.11.1

访问5601端口，如下便成功

五、Docker 部署 ElasticSearch-Head

ElasticSearch-head就是一款能连接ElasticSearch搜索引擎，并提供可视化的操作页面对ElasticSearch搜索引擎进行各种设置和数据检索功能的管理插件，如在head插件页面编写RESTful接口风格的请求，就可以对ElasticSearch中的数据进行增删改查、创建或者删除索引等操作。类似于使用navicat工具连接MySQL这种关系型数据库，对数据库做操作。head同时也是集群管理工具。

拉取镜像

docker pull mobz/elasticsearch-head:5

运行容器

docker run -d --name es_admin -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5

展示如下：

上图为概览页面效果，简单说明下以上5个画了红框的地方

集群健康值。Elasticsearch 中其实有专门的衡量索引健康状况的标志，分为三个等级：

green，绿色。这代表所有的主分片和副本分片都已分配。你的集群是 100% 可用的。

yellow，黄色。所有的主分片已经分片了，但至少还有一个副本是缺失的。不会有数据丢失，所以搜索结果依然是完整的。不过，你的高可用性在某种程度上被弱化。如果更多的分片消失，你就会丢数据了。所以可把yellow 想象成一个需要及时调查的警告。

red，红色。至少一个主分片以及它的全部副本都在缺失中。这意味着你在缺少数据：搜索只能返回部分数据，而分配到这个分片上的写入请求会返回一个异常。如果只有一台主机的话，其实索引的健康状况也是yellow，所有上图显示为yellow。因为一台主机，集群没有其他的主机可以防止副本，所以说，这就是一个不健康的状态，因此集群也是十分有必要的。

表示在Elasticsearch已经创建的索引（index）。包含了索引的名称、索引的大小（size）、索引的数据量（docs），并且通过【信息】和【动作】可以查看索引信息或者给索引建别名。

表示Elasticsearch节点。上图中的带有感叹号的Unassigned表示未分配的节点，带有星号的表示是主节点，其节点名称叫：Hu9Suoy，并能查看节点信息。

表示索引分片，Elasticsearch数据就存储在这些分片中。

查看Elasticsearch相关的信息和刷新head插件。

这样，我们就完成了用Docker提供Elasticsearch服务，而不污染宿主机环境了，这样还有一个好处，如果想同时启动多个不同版本的Elastcsearch或者其他服务，Docker也是一个理想的解决方案。

六、安装IK分词器

默认的分词器对中文并不友好，因此我们需要自己安装一个对中文友好的IK分词器，github链接，一定要注意，elasticsearch的版本一定要与ik的版本匹配。我的elasticsearch版本是7.11.1，那么对应的ik版本也是7.11.1.
进入运行elascticsearch的docker容器，来到/usr/share/elasticsearch/bin目录下：运行

./elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.11.1/elasticsearch-analysis-ik-7.11.1.zip

便自己安装上ik分词器了，然后重启es
参考文章
关于ik的测试及遇到的问题，参考我另一篇文章