现在elasticsearch是比较火的,很多公司都在用,所以如果说还不知道es可能就会被人鄙视了。所以这里我就下决心来学习es,我比较钟爱于docker所有也就使用了docker来安装es,这里会详细介绍下安装的细节以及需要注意的地方。关于docker的安装在这里我就不去说明了,可以自行安装一下就可以了,很简单的,我保证你真的可能会爱上它。这里我使用的电脑是MacBook Pro 如果是linux的话其实基本相同,如果是Windows的话,可能就不太一样了,这里我也没有实际操作过,感兴趣的也可以自己去尝试一下。 

1.安装elasticsearch

pull elasticsearch镜像

docker pull elasticsearch

docker安装elasticsearch和kibana的方法步骤

创建一个交接模式网络

docker network create elasticsearch_net

安装

docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 --network elasticsearch_net -v elasticsearch_volume:/root -e "privileged=true" -e "discovery.type=single-node" elasticsearch

# -d 后台运行
# --name elasticsearch 容器名称
# -p 9200:9200 -p 9300:9300 映射端口 
# --network elasticsearch_net 指定网络
# -v elasticsearch_volume:/root 具名共享目录
# -e "privileged=true" 配置访问权限
# -e "discovery.type=single-node" 指定elasticsearch部署模式
# elasticsearch 指定镜像

----
# -v elasticsearch_volume:/root 具名共享目录
# -e "privileged=true" 配置访问权限
开始没有配置访问权限,es一直起不起来,加了权限就可以起来了

docker安装elasticsearch和kibana的方法步骤

docker安装elasticsearch和kibana的方法步骤

修改配置

echo 'http.cors.allow-origin: "*"'  elasticsearch.yml
echo "http.cors.enabled: true"  elasticsearch.yml

重启es

docker restart elasticsearch

安装ik分词器

通过共享目录或者直接wget下载相同版本的ik分词器zip包,链接

docker安装elasticsearch和kibana的方法步骤

解压到/usr/share/elasticsearch/plugins目录中

重启es

docker restart elasticsearch
启动日志中可以看到加载到ik分词器插件

docker安装elasticsearch和kibana的方法步骤

安装kibana

docker 拉取kibana 5.6.12镜像

docker pull kibana:5.6.12

docker安装elasticsearch和kibana的方法步骤

运行kibana

docker run -d --name kibana --network elasticsearch_net -e ELASTICSEARCH_URL=http://192.168.159.3:9200 -p 5601:5601 kibana:5.6.12

访问kibana

docker安装elasticsearch和kibana的方法步骤

安装elasticsearch-head

docker pull mobz/elasticsearch-head:5
docker run -d -p 9100:9100 docker.io/mobz/elasticsearch-head:5

docker安装elasticsearch和kibana的方法步骤

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docker安装elasticsearch,docker安装kibana

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。