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环境准备：VMware docker 创建一个linux虚拟机，使用docker pull elasticsearch 部署单体服务： docker pull elasticsearch:6.8.13 #elasticsearch十分占用内存，用这种方式启动会导致Linux卡机 docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:6.8.13 #所以需要限制内存(-e ES_JAVA_OPTS='-Xms64m -Xmx512m') docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS='-Xms64m -Xmx512m' elasticsearch:6.8.13 可采用其他文章的创建ealsticsearch 测试是否创建成功：...

ELK技术：elasticsearch + logstash + kibana ELK基础 ELK 是 Elasticsearch、Logstash、 Kibana 三大开源框架首字母大写简称。其中 Elasticsearch 是一个基于 Lucene、分布式、通过 Restful方式进行交互的近实时搜索平台框架。 像类似百度、谷歌这种大数据全文搜索引擎的场景都可以使用 Elasticsearch 作为底层支持框架。 Logstash 是 ELK 的中央数据流引擎，用于从不同目标(文件/数据存储/MQ )收集的不同格式数据，经过过滤后支持输出到不同目的地(文件/MQ/redis/elasticsearch/kafka等)。 Kibana可以将 elasticsearch 的数据通过友好的页面展示出来 ,提供实时分析的功能。 一般认为 ELK 是一个日志分析架构技术栈总称，但实际上 ELK 不仅仅适用于日志分析，它还可以支持其它任何数据分析和收集的场景。 即 Logstash 收集数据，ES 过滤数据，Kibana 配合展示数据。 以前我们查数据查信息，是用的 SQL，然后用的是...

为了加快搜索效率从es数据库中查询 实现的效果，要求从标题和内容中搜索关键词，然后让关键词高亮 ElasticSearch环境搭建 索引库创建 文章搜索多条件复合查询 索引数据同步 ElasticSearch环境搭建 这些都是死步骤，直接cv ik分词器下载地址： https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik 下载完后，解压安装包到 ElasticSearch 所在文件夹中的plugins目录中 注意：IK分词器插件的版本要和ElasticSearch的版本一致 拉取镜像 docker pull elasticsearch:7.4.0 创建容器 docker run -id --name elasticsearch -d --restart=always -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /usr/share/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -e "discovery.type=single-node"...