1：下载 ElasticSearch 镜像
docker pull docker.io/elasticsearch:5.6.8
2：创建 ElasticSearch 容器：
注意：5.0默认分配jvm空间大小为2g 5.0之前好像是1g
docker run -di --name=my_es -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:5.6.8
启动成功后在浏览器地址栏输入：http://宿主机ip:9200 出现如下，表示启动成功
3：但是如果 Java 使用 9300 端口连接ES 会出现如下错误
NoNodeAvailableException[None of the configured nodes are available:
[{#transport#‐1}{exvgJLR‐RlCNMJy‐hzKtnA}{192.168.184.135}{192.168.184.135:9300}]]
at org.elasticsearch.client.transport.TransportClientNodesService.ensureNodes AreAvailable
at org.elasticsearch.client.transport.TransportClientNodesService.execute
at org.elasticsearch.client.transport.TransportProxyClient.execute
4：修改docker容器中的配置文件：
docker exec -it my_es /bin/bash
进入 config 文件夹有一个 elasticsearch.yml 文件，但是发现 vim / vi 命令失效（因为是在docker容器中）
5 ：首先退出容器，然后执行命令，拷贝配置文件到宿主机（必须保证容器中的ES是启动状态）：
docker cp my_es:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml /usr/share/elasticsearch.yml
6：停止 和 删除原来创建的容器
docker stop elasticsearch:5.6.8
docker rm my_es
7：重新执行创建容器命令（重点：挂载文件）
docker run -di --name=my_es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /usr/share/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml elasticsearch:5.6.8
8： 修改 /usr/share/elasticsearch.yml 将 transport.host: 0.0.0.0 前的 # 去掉后保存文件退出。 其作用是允许任何ip地址访问 elasticsearch 开发测试阶段可以这么做，生产环境下指定具体的IP
9：重启后发现重启启动失败了（纯宿主机问题），这与我们刚才修改的配置有关，因为elasticsearch在启动的时候会进行一些检查，比如最多打开的文件的个数以及虚拟内存区域数量等等
10：系统调优
（1）修改 /etc/security/limits.conf 追加内容
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
说明：nofile是单个进程允许打开的最大文件个数 soft nofile 是软限制 hard nofile是硬限制
（2）修改 /etc/sysctl.conf 追加内容
vm.max_map_count=655360
说明：限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量
11： 执行下面命令 修改内核参数马上生效：sysctl ‐p 重新启动虚拟机，再次启动容器，发现已经可以启动并远程访问
使用 RestApi 操作 ElasticSearch
（PUT）创建索引：http://localhost:9200/index_name
（GET）查询所有：http://localhost:9200/index_name/type_name/_search
（GET）根据id查询：http://localhost:9200/index_name/type_name/1
（GET）条件查询：http://localhost:9200/index_name/type_name/_search?q=title:Spring
（GET）模糊查询：http://localhost:9200/index_name/type_name/_search?q=title:*spring*
（DELETE）删除：http://localhost:9200/index_name/type_name/1
（POST）新增类型和文档：http://localhost:9200/index_name/type_name
{
"title": "Spring框架",
"content" : "Spring框架是由于软件开发的复杂性而创建的"
}
（PUT）修改id不存在新增：http://localhost:9200/type_name/article/1
{
"title": "Spring框架",
"content" : "Spring框架是由于软件开发的复杂性而创建的"
}
安装IK分词器
docker cp ik my_es:/usr/share/elasticsearch/plugins
默认分词：http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=chinese&pretty=true&text=我是程序员
最少切分：http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=我是程序员
最细切分：http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=我是程序员
定制词汇
（1）：elasticsearch-5.6.8\plugins\ik\config 文件夹下创建文件名 xxx.dic
（2）：修改 IKAnalyzer.cfg.xml 文件：<entry key="ext_dict">xxx.dic</entry>
使用 ElasticSearch Head 连接ES会出现跨域问题的解决方法： 在 elasticsearch.yml 文件 添加
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
使用 LogStash 实现索引库和数据库同步
（1）：安装 LogStash （直接解压）
（2）：启动命令：logstash -e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'
（3）：配置同步 创建 xxx.conf 文件：
input {
jdbc {
# mysql jdbc connection string to our backup databse
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.2.130:3306/article?characterEncoding=UTF8"
# the user we wish to excute our statement as
jdbc_user => "root"
jdbc_password => "root"
# the path to our downloaded jdbc driver
jdbc_driver_library => "D:\logstash-5.6.8\mysqletc\mysql-connector-java-5.1.46.jar"
# the name of the driver class for mysql
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_paging_enabled => "true"
jdbc_page_size => "50"
#以下对应着要执行的sql的绝对路径。
#statement_filepath => ""
statement => "select id, title, content, state FROM tb_article"
#定时字段 各字段含义（由左至右）分、时、天、月、年，全部为*默认含义为每分钟都更新（测试结果，不同的话请留言指出）
schedule => "* * * * *"
}
} output {
elasticsearch {
#ESIP地址与端口
hosts => "127.0.0.1:9200"
#ES索引名称（自己定义的）
index => "tensquare_article"
#自增ID编号
document_id => "%{id}"
document_type => "article"
}
stdout {
#以JSON格式输出
codec => json_lines
}
} 启动 logstash：logstash -f conf.xml
ElaticSearch配套软件（安装包，Head，LogStash，Node,js）：
链接：https://pan.baidu.com/s/1JhL75TGtxkVXplZqrluAWw
提取码：7a69