【云原生】Docker 部署 Elasticsearch 9 操作详解-EW帮帮网

Elasticsearch 9.x 版本是一个非常强大且功能丰富的搜索引擎，它广泛用于全文搜索、日志分析、安全监控等场景。要在你的环境中搭建 Elasticsearch 9.x，你需要遵循以下步骤。这里我将以在 Linux 系统上安装 Elasticsearch 为例，因为 Elasticsearch 支持多种操作系统，但 Linux 因其稳定性和性能优化而成为首选。

二、Elasticsearch 9 新特性介绍

Elasticsearch 9相比之前的版本带来了很多新特性的补充，下面分别做简单的介绍。官网：Elastic — The Search AI Company | Elastic

2.1 基于 Lucene 10 重大升级

Elasticsearch 9.0 基于 Lucene 10.1.0 构建，带来了显著的性能提升和资源优化 Lucene 10 引入了更好的并行处理、更智能的索引机制和硬件优化，使得 Elasticsearch 在处理大规模数据时更加高效。

2.2 Better Binary Quantization（BBQ）

Elastic 自主研发的 BBQ 技术，现已正式发布，性能比 OpenSearch 快 5 倍。

该技术通过高效的二进制量化算法，显著提升了向量搜索的速度和准确性，特别适用于大规模生产环。

Elastic 的 BBQ 更好的二进制量化技术通过将每个向量维度压缩为单个位，极大地减少了存储空间和内存占用，同时保持了高质量的搜索结果。这使得在进行大规模向量搜索时，既节省了资源，又提高了效率。

2.3 Elastic Distributions of OpenTelemetry（EDOT）

EDOT 提供了原生的 OpenTelemetry 架构支持，简化了数据采集和分析流它支持统一的信号格式，增强了跨系统的可观测性，特别适用于多云和混合云环。

EDOT 是 Elastic 提供的工具，可以帮助更轻松地收集和分析不同系统的数据，它支持统一的数据格式，特别适合在多云和混合云环境中使用，提升了整体的监控和可视化能力。参考：Introducing Elastic Distributions of OpenTelemetry — Elastic Observability Labs

2.4 LLM 可观测性

新增的 LLM 可观测性功能，支持对生成式 AI 模型（如 Amazon Bedrock、Google Vertex AI、Azure OpenAI 和 OpenAI）进行性能、错误、提示、响应、使用情况和成本的全面监，这对于构建和维护 AI 驱动的应用至关重要。

2.5 攻击发现与自动导入

Elastic Security 引入了“攻击发现”和“自动导入”功能，利用 AI 驱动的安全分析，帮助安全运营团队快速识别和响应。这些功能提高了检测效率，减少了手动干预。

2.6 ES|QL 增强

ES|QL（Elasticsearch Query Language）在 9.0 中进行了多项增强，包括：

引入了 INLINESTATS 命令，支持内联统计，简化查询语法。
引入语义搜索功能，支持对 semantic_text 字段类型进行查询，提升搜索的相关性。
新增 KQL 函数支持，允许在 ES|QL 查询中使用 KQL（Kibana Query Language），提高查询的灵活性和兼容性。
支持评分（_score）字段，允许根据相关性对结果进行排序。

2.7 语义检索

Elasticsearch 9.0 在语义搜索领域带来了重大升级，通过原生支持 semantic_text 字段类型、改进的查询方式以及与向量搜索的深度整合，为用户提供了更强大、更灵活的语义检索能力。

三、基于Docker部署Elasticsearch 9

接下来通过实际操作详细演示下基于Docker搭建Elasticsearch9的完整过程。

3.1 Elasticsearch 搭建方式一

3.1.1 创建docker网络

使用下面的命令创建一个docker 网络

docker network create elastic

3.1.2 获取es9镜像

使用下面的命令拉取es9镜像

docker pull elasticsearch:9.0.1

3.1.3 启动 es容器

使用下面的命令启动一个es容器

注意，如果你的服务器内存不足，建议启动容器的时候在参数中限制一下容器占用的内存大小

docker run -d \
--name es9 \
--network elastic \
-p 9200:9200 \
-p 9300:9300 \
--privileged \
-e "discovery.type=single-node" \
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
elasticsearch:9.0.1

容器启动成功后，使用docker ps 命令检查一下

3.2 搭建kibana过程

为了后续操作es索引数据方便，这里使用es的可视化操作工具kibana，下面使用下面的命令启动kibana容器

docker run -d \
--name kibana_09 \
--network elastic \
-p 5601:5601 \
--privileged \
kibana:9.0.1

使用docker ps命令检查是否启动成功

3.3 创建es访问账户和密码

为了确保es的数据安全，默认情况下，es开启了数据安全访问测试，在yms配置文件中可以看到

使用下面的命令创建一个账户和密码，输入命令之后，在最后会随机生成一个密码，注意妥善保管

docker exec -it es9 /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-reset-password -u elastic

3.4 为kibana创建访问es 的token令牌

还记得在使用kibana操作es的时候，在kibana中需要设置连接es的IP，端口等信息，在这里需要为kibana设置一个访问的token令牌，参考下面的命令

docker exec -it es9 /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-create-enrollment-token -s kibana

执行之后稍等一会，就会生成一长串token字符串

3.5 生成访问kibana的验证码

这么做的目的还是为了访问数据的安全考虑，执行下面的命令，生成验证码

docker exec kibana_09 /usr/share/kibana/bin/kibana-verification-code

3.6 访问kibana

输入 IP:5601 ，访问kibana控制台

将前面生成的token粘贴到输入框，跳转到下面的界面后，再将生成的验证码输入进去

验证成功后，跳转到下面的页面进行初始化相关的设置

初始化完成后跳转到下面的登录界面，输入前面设置的账户和密码进行登录

登录成功后，就来到下面熟悉的界面了

点击左侧的Dev Tools菜单，就到了熟悉的界面，在这个界面就可以操作ES相关的命令了

3.7 搭建方式2

3.7.1 启动容器

使用下面的命令启动容器

docker run -d \
--name es9 \
--network elastic \
-p 9200:9200 \
-p 9300:9300 \
--privileged \
-e "discovery.type=single-node" \
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
elasticsearch:9.0.1

3.7.2 拷贝容器内部的文件

将容器内部的文件拷贝出来后面使用

docker cp es9:/usr/share/elasticsearch/data  /usr/local/soft/es
docker cp es9:/usr/share/elasticsearch/plugins /usr/local/soft/es
docker cp es9:/usr/share/elasticsearch/config /usr/local/soft/es

3.7.3 文件授权

后续会用到

chmod 777 -R config/ data/ plugins/

3.7.4 移除镜像

使用下面的命令移除镜像

docker stop es9 && docker rm es9

3.7.5 重启es容器

执行下面的命令重启es

docker run -d \
--name es9 \
--network elastic \
-p 9200:9200 \
-p 9300:9300 \
--privileged \
-v /usr/local/soft/es/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /usr/local/soft/es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-v /usr/local/soft/es/config:/usr/share/elasticsearch/config \
-e "discovery.type=single-node" \
-e "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" \
elasticsearch:9.0.1

3.7.6 修改es配置参数

在挂载目录中修改yml配置，调整下面的参数，调整完毕后注意重启es容器

3.7.7 启动kibana容器

使用下面的命令启动kibana容器

docker run -d \
--name kibana \
--network elastic \
-p 5601:5601 \
--privileged \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200 \
kibana:9.0.1

3.7.8 拷贝容器内的文件

将容器内的文件拷贝出来

3.7.9 文件目录授权

为确保后续访问权限，给文件做下授权

然后移除容器

docker stop kibana && docker rm kibana

3.7.10 创建kibana账户

创建为kibana创建新账户，用于访问elasticsearch，容器内 /usr/share/elasticsearch/bin 目录下

对账户授权(123456)

3.7.11 修改容器外挂载目录中的kibana.yml

新增

xpack.screenshotting.browser.chromium.disableSandbox: true
elasticsearch.username: admin
elasticsearch.password: 123456

3.7.12 重启kibana容器

使用下面的命令重启容器

docker run -d \
--name kibana \
--network elastic \
-p 5601:5601 \
--privileged \
-v /usr/local/soft/kibana/data:/usr/share/kibana/data \
-v /usr/local/soft/kibana/config:/usr/share/kibana/config \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200 \
kibana:9.0.1

四、写在文末

本文通过实际操作详细介绍了Elasticsearch 9 的详细搭建过程，希望对看到的同学有用哦，本篇到此结束，感谢观看。

【云原生】Docker 部署 Elasticsearch 9 操作详解

一、前言