В последнее время конкуренция на собеседованиях становится все более жесткой. Будучи широко используемым промежуточным программным обеспечением, Elasticsearch стал почти обязательным источником знаний на собеседованиях. В последнее время AIGC также привлек большое внимание, и многие проекты искусственного интеллекта также используют Elasticsearch в качестве векторной базы данных, поэтому мы стремимся изучить Elasticsearch. Для обучения мы решили начать с создания среды. В этой статье мы покажем, как использовать Docker Compose для быстрого создания среды обучения Elasticsearch.

Введение

Elasticsearch обеспечивает поиск и анализ практически в реальном времени для всех типов поиска. Независимо от того, есть ли у вас структурированный или неструктурированный текст, числовые данные или геопространственные данные.,Elasticsearch может эффективно хранить и индексировать данные.,для поддержки быстрого поиска. Вы можете делать гораздо больше, чем просто искать данные,Информацию также можно агрегировать для выявления тенденций и закономерностей в данных. С ростом данных и запросов,Распределенный характер Elasticsearch позволяет беспрепятственно расширять возможности развертывания.

Elasticsearch имеет следующие распространенные сценарии использования:

• Добавьте окно поиска в свое приложение или на сайт
• хранить и анализировать логи, индикаторы и данные о событиях безопасности
• Автоматически моделировать поведение данных в реальном времени с помощью машинного обучения
• Используйте Elasticsearch в качестве библиотеки векторных данных для создания, хранения и поиска векторных вложений.
• Автоматизируйте бизнес-процессы, используя Elasticsearch в качестве механизма хранилища.
• Используйте Elasticsearch в качестве географической информационной системы (ГИС) для управления, интеграции и анализа пространственной информации.
• Использование Elasticsearch в качестве инструмента биоинформатических исследований. Хранение и обработка данных генов.

Адрес документа: https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html.

развертывать

Шаг 1. Создайте сеть и извлеките изображение.

Создать сеть

docker network create elastic

Скиньте образ, здесь мы используем последнюю версию 8.12.2.

docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.12.2

Шаг 2. Создайте docker-compose.yml.

Создайте каталог развертывания в существующем каталоге развертывания и создайте файл docker-compose.yml в существующем каталоге развертывания.

docker-compose.yml

version: '3.8'
services:
  es01:
    container_name: es01
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.12.2
    environment:
      - discovery.type=single-node
      - ELASTIC_PASSWORD=xj2024
      - TZ=Asia/Shanghai
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    mem_limit: 1g
    volumes:
      - ./es/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
      - ./es/data:/usr/share/elasticsearch/data
      - ./es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins
    networks:
      - elastic

networks:
  elastic:
    external: true

Шаг 3. Создайте каталог тома данных.

Создайте каталоги монтирования ./es/config, ./es/data, ./es/plugins и предоставьте разрешения на чтение и запись.

chmod -R 777 ./es

Создайте файл конфигурации elasticsearch.yml со следующим содержимым:

# Настройте хост как 0.0.0.0 Разрешить удаленный доступ
http.host: 0.0.0.0
# Междоменная конфигурация
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
# Включить доступ по паролю
xpack.security.enabled: true

Шаг 4. Запустите службу.

Выполните следующую команду в том же каталоге, что и docker-compose.yml, чтобы запустить службу:

docker-compose up -d 

Если больше ничего не происходит, наш сервис должен быть запущен.

Шаг 5. Проверьте услугу

Когда мы посещаем http://192.168.10.172:9200 в браузере, появляется следующее всплывающее окно входа:

#Имя пользователя по умолчанию elastic
Имя пользователя: Эластик
# Пароль: us существующийdocker-compose.yml. Значение переменной среды ELASTIC_PASSWORD, настроенной в
Пароль:ваш password

Если после входа в систему появится следующая информация, это означает, что наш сервис запустился нормально.

здесь,Наша развертывание окончено,Позже мы поделимся тем, что мы понимаем при использовании существования.

Подвести итог

Прочитав эту статью, мы понимаем, Elasticsearch Docker Compose Основные шаги по развертыванию. Эластичный поиск Как мощная система поиска и анализа, она обеспечивает удобство обработки больших объемов данных и имеет широкие перспективы применения в реальных проектах. Конечно, мы можем использовать Docker в среде обучения. быстрыйразвертывать,существуют в реальной производственной среде,По-прежнему рекомендуется с осторожностью использовать развертывание Docker в производственной среде.