[Elasticsearch] Synonym filter position 문제 개선

Elastic/Elasticsearch 2018.04.24 15:52

이미 synonym filter 테스트 관련 글을 공유 했었습니다.

- [Elasticsearch] Synonym filter 테스트


이 테스트에서 발생한 문제는 동의어에 대한 position 정보가 잘 못되는 것입니다.

테스트 환경은 기본 Elasticsearch 6.x 에서 진행 되었습니다. 


아래는 SynonymFilter 코드 내 주석 입니다.


[SynonymFilter.java]

 Matches single or multi word synonyms in a token stream.

 This token stream cannot properly handle position

 increments != 1, ie, you should place this filter before

 filtering out stop words.


그리고 아래는 동의어 처리 시 문제가 발생 하는 부분의 코드 입니다.


[SynonymMap.java]

 /** Sugar: analyzes the text with the analyzer and

 *  separates by {@link SynonymMap#WORD_SEPARATOR}.

 *  reuse and its chars must not be null. */

public CharsRef analyze(String text, CharsRefBuilder reuse) throws IOException {

  try (TokenStream ts = analyzer.tokenStream("", text)) {

    CharTermAttribute termAtt = ts.addAttribute(CharTermAttribute.class);

    PositionIncrementAttribute posIncAtt = ts.addAttribute(PositionIncrementAttribute.class);

    ts.reset();

    reuse.clear();

    while (ts.incrementToken()) {

      int length = termAtt.length();

      if (length == 0) {

        throw new IllegalArgumentException("term: " + text + " analyzed to a zero-length token");

      }

      if (posIncAtt.getPositionIncrement() != 1) {

        throw new IllegalArgumentException("term: " + text + " analyzed to a token (" + termAtt +

                                           ") with position increment != 1 (got: " + posIncAtt.getPositionIncrement() + ")");

      }

      reuse.grow(reuse.length() + length + 1); /* current + word + separator */

      int end = reuse.length();

      if (reuse.length() > 0) {

        reuse.setCharAt(end++, SynonymMap.WORD_SEPARATOR);

        reuse.setLength(reuse.length() + 1);

      }

      System.arraycopy(termAtt.buffer(), 0, reuse.chars(), end, length);

      reuse.setLength(reuse.length() + length);

    }

    ts.end();

  }

  if (reuse.length() == 0) {

    throw new IllegalArgumentException("term: " + text + " was completely eliminated by analyzer");

  }

  return reuse.get();

}


기본적으로 동의어 처리에 대한 문제는 이미 lucene 레벨에서 개선이 되었습니다.

관련 참고 링크는 아래와 같습니다.


[Reference links]

https://issues.apache.org/jira/browse/LUCENE-6664

http://blog.mikemccandless.com/2012/04/lucenes-tokenstreams-are-actually.html


이와 같이 개선된 synonym filter 를 elasticsearch 에서는 아래와 같이 사용 할 수 있습니다.


[Reference links]

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/analysis-synonym-graph-tokenfilter.html



[Create index]

PUT /syngtest

{

  "settings": {

    "index.number_of_shards": 1,

    "index.number_of_replicas": 0,

    "index": {

      "analysis": {

        "analyzer": {

          "arirang_custom": {

            "tokenizer": "arirang_tokenizer",

            "filter": [

              "lowercase",

              "trim",

              "arirang_filter",

              "custom_synonym"

            ]

          }

        },

        "filter": {

          "custom_synonym": {

            "type": "synonym_graph",

            "synonyms": [

              "henry,헨리,앙리",

              "신해철,마왕"

            ]

          }

        }

      }

    }

  }

}


[Request analyze]

GET /syngtest/_analyze

{

  "tokenizer": "arirang_tokenizer",

  "filter": [

    "lowercase",

    "trim",

    "arirang_filter",

    "custom_synonym"

  ],

  "text": "신해철은 henry"

}


[Analyzed result]

{

  "tokens": [

    {

      "token": "마왕",

      "start_offset": 0,

      "end_offset": 3,

      "type": "SYNONYM",

      "position": 0

    },

    {

      "token": "신해철",

      "start_offset": 0,

      "end_offset": 3,

      "type": "korean",

      "position": 0

    },

    {

      "token": "헨리",

      "start_offset": 5,

      "end_offset": 10,

      "type": "SYNONYM",

      "position": 1

    },

    {

      "token": "앙리",

      "start_offset": 5,

      "end_offset": 10,

      "type": "SYNONYM",

      "position": 1

    },

    {

      "token": "henry",

      "start_offset": 5,

      "end_offset": 10,

      "type": "word",

      "position": 1

    }

  ]

}


특별히 코드를 수정 하거나 하지 않고 문제가 해결 된 것을 확인 하실 수 있습니다.

왜 해결 되었는지는 위 synonym graph filter 에 대해서 문서를 보시면 되겠습니다.


Trackback 0 : Comment 0

[Logstash] Logstash 를 이용한 CSV 파일 Import를 하려면

Elastic/Logstash 2018.04.24 11:14

Elastic 사의 공식 문서를 보시면 쉽게 하실 수 있습니다.


기본 flow 는 아래와 같습니다.


CSV -> logstash input file -> Logstash filter csv -> logstash output elasticsearch


각각에 필요한 참조문서는

[Logstash Input File]

https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-inputs-file.html


[Logstash Filter CSV]

https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-filters-csv.html


[Logstash Output Elasticsearch]

https://www.elastic.co/guide/en/logstash/current/plugins-outputs-elasticsearch.html


[Elasticsearch Indices Templates]

https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/master/indices-templates.html


Template 이 필요한 이유는 csv 파일 데이터에 대한 dynamic mapping 시 의도치 않은 데이터에 대한 형변환 오류를 방지 하기 위함 입니다.

사전에 꼭 정의 하셔서 reindexing 하는 일이 없도록 주의 하시면 좋을 것 같습니다.


Trackback 0 : Comment 0

[Elasticsearch] Synonym filter 테스트

Elastic/Elasticsearch 2018.04.19 16:19

커뮤니티에 질문 주신 내용이 있어서 바쁘지만 테스트 결과 공유 드립니다.

커뮤니티에 질문 올려 주신 분이 계셔서 직접 테스트 진행 했습니다.

제가 position 관련 에러 수정을 위한 테스트 시간이 없어서 인명 사전 등록 방법으로 처리 했는데요.

수정이 필요 하시면 KoreanFilter 코드를 수정 하시면 됩니다.


설치 및 테스트 Elasticsearch Version)

6.0.0


Arirang plugin 설치)

$ bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/HowookJeong/elasticsearch-analysis-arirang/releases/download/6.0.0/elasticsearch-analysis-arirang-6.0.0.zip


Index 삭제)

DELETE syntest


{

  "error": {

    "root_cause": [

      {

        "type": "index_not_found_exception",

        "reason": "no such index",

        "resource.type": "index_or_alias",

        "resource.id": "syntest",

        "index_uuid": "_na_",

        "index": "syntest"

      }

    ],

    "type": "index_not_found_exception",

    "reason": "no such index",

    "resource.type": "index_or_alias",

    "resource.id": "syntest",

    "index_uuid": "_na_",

    "index": "syntest"

  },

  "status": 404

}


Index 생성)

PUT /syntest

{

  "settings": {

    "index.number_of_shards": 1,

    "index.number_of_replicas": 0,

    "index": {

      "analysis": {

        "analyzer": {

          "arirang_custom": {

            "tokenizer": "arirang_tokenizer",

            "filter": [

              "lowercase",

              "trim",

              "custom_synonym",

              "arirang_filter"

            ]

          }

        },

        "filter": {

          "custom_synonym": {

            "type": "synonym",

            "synonyms": [

              "henry,헨리,앙리",

              "신해철,마왕"

            ]

          }

        }

      }

    }

  }

}


{

  "acknowledged": true,

  "shards_acknowledged": true,

  "index": "syntest"

}


Analyze 실행)

GET /syntest/_analyze

{

  "tokenizer": "arirang_tokenizer",

  "filter": [

    "lowercase",

    "trim",

    "custom_synonym",

    "arirang_filter"

  ],

  "text": "신해철"

}


{

  "tokens": [

    {

      "token": "신해철",

      "start_offset": 0,

      "end_offset": 3,

      "type": "korean",

      "position": 0

    },

    {

      "token": "신해",

      "start_offset": 0,

      "end_offset": 2,

      "type": "korean",

      "position": 0

    },

    {

      "token": "해철",

      "start_offset": 1,

      "end_offset": 3,

      "type": "korean",

      "position": 1

    },

    {

      "token": "마왕",

      "start_offset": 0,

      "end_offset": 3,

      "type": "SYNONYM",

      "position": 1

    }

  ]

}


동의어 처리가 되지 않은 이유)

GET /syntest/_analyze

{

  "tokenizer": "arirang_tokenizer",

  "text": "신해철은 henry"

}


{

  "tokens": [

    {

      "token": "신해철은",

      "start_offset": 0,

      "end_offset": 4,

      "type": "korean",

      "position": 0

    },

    {

      "token": "henry",

      "start_offset": 5,

      "end_offset": 10,

      "type": "word",

      "position": 1

    }

  ]

}


tokenizer 에서 추출한 토큰은 위와 같이 두개 입니다.

아래는 filter 를 적용한 내용입니다.


GET /syntest/_analyze

{

  "tokenizer": "arirang_tokenizer",

  "filter": [

    "lowercase",

    "trim",

    "custom_synonym",

    "arirang_filter"

  ],

  "text": "신해철은 henry"

}


{

  "tokens": [

    {

      "token": "신해철",

      "start_offset": 0,

      "end_offset": 3,

      "type": "korean",

      "position": 0

    },

    {

      "token": "신해철은",

      "start_offset": 0,

      "end_offset": 4,

      "type": "korean",

      "position": 0

    },

    {

      "token": "신해",

      "start_offset": 0,

      "end_offset": 2,

      "type": "korean",

      "position": 0

    },

    {

      "token": "해철",

      "start_offset": 1,

      "end_offset": 3,

      "type": "korean",

      "position": 1

    },

    {

      "token": "철은",

      "start_offset": 2,

      "end_offset": 4,

      "type": "korean",

      "position": 2

    },

    {

      "token": "henry",

      "start_offset": 5,

      "end_offset": 10,

      "type": "word",

      "position": 3

    },

    {

      "token": "헨리",

      "start_offset": 5,

      "end_offset": 10,

      "type": "SYNONYM",

      "position": 3

    },

    {

      "token": "앙리",

      "start_offset": 5,

      "end_offset": 10,

      "type": "SYNONYM",

      "position": 3

    }

  ]

}


위에 추출된 term 목록을 보면 "마왕" 이라는 동의어가 추가 되지 않은것을 볼 수 있습니다.

이것은 두 가지 방법으로 해결이 가능 합니다.

사전에 "신해철" 이라는 인명 사전 정보를 등록 하시면 됩니다.

기본적으로 tokenzier 과정 후 filter 처리가 되면서 사전에 등록된 정보로 term 구성이 되기 때문에 사전에 누락 된 경우는 일반적으로 KoreanFilter 에 의해서 bigram 처리가 됩니다.

다른 한 가지는 position 정보가 구성 시 오류가 나지 않도록 코드를 수정 하는 것입니다.

KoreanFilter 코드를 참고 하셔서 테스트 및 수정 하시면 됩니다.


아래는 사전에 "신해철" 추가 후 실행한 방법 입니다.


GET /syntest/_analyze

{

  "tokenizer": "arirang_tokenizer",

  "filter": [

    "lowercase",

    "trim",

    "arirang_filter",

    "custom_synonym"

  ],

  "text": "신해철은 henry"

}


{

  "tokens": [

    {

      "token": "신해철",

      "start_offset": 0,

      "end_offset": 3,

      "type": "korean",

      "position": 0

    },

    {

      "token": "마왕",

      "start_offset": 0,

      "end_offset": 3,

      "type": "SYNONYM",

      "position": 0

    },

    {

      "token": "henry",

      "start_offset": 5,

      "end_offset": 10,

      "type": "word",

      "position": 1

    },

    {

      "token": "헨리",

      "start_offset": 5,

      "end_offset": 10,

      "type": "SYNONYM",

      "position": 1

    },

    {

      "token": "앙리",

      "start_offset": 5,

      "end_offset": 10,

      "type": "SYNONYM",

      "position": 1

    }

  ]

}


Trackback 0 : Comment 0

[Elasticsearch] elasticsearch-docker plugin 설치는 어떻게?

Elastic/Elasticsearch 2018.04.18 15:44

Elasticsearch docker 만들어 보기 참고하세요.


초간단 예제를 보여 드리겠습니다.

Dockerfile 에 추가해 주시면 됩니다.


# plugin 을 설치 합니다.

RUN bin/elasticsearch-plugin install --batch analysis-icu


$ docker run elasticsearch-6.2.3-ubuntu-14.04-jdk8u152 ls -al plugins/

total 12

drwxr-xr-x 1 elasticsearch elasticsearch 4096 Apr 18 06:38 .

drwxr-xr-x 1 elasticsearch elasticsearch 4096 Apr 18 06:37 ..

drwxr-xr-x 2 elasticsearch elasticsearch 4096 Apr 18 06:38 analysis-icu


참 쉽습니다.

Trackback 0 : Comment 0

[Elasticsearch] elasticsearch-docker 만들어 보기

Elastic/Elasticsearch 2018.04.17 18:14

이미 Elastic 사에서 docker 를 제공하고 있습니다.

정보는 아래 링크를 참고하세요.


https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docker.html

https://github.com/elastic/elasticsearch-docker

https://docs.docker.com/get-started/


Docker 를 이용해서 이미지를 만들어 보고 실행 및 클러스터 구성을 어떻게 하는지 단계 별 실행 코드를 따라 하면서 배워 보도록 하겠습니다.

그냥 따라만 하시면 될 겁니다. (Maybe)


제 개발 환경은 mac 입니다.

- docker 당연히 설치가 되어 있어야 합니다.

그 이외는 음... 그냥 개발자시면 쉽게 하실 수 있을 실거예요. ^^


Step 1) 이미지를 만들기 위한 repo 를 하나 만듭니다.

$ mkdir elasticsearch-docker

$ cd elasticsearch-docker


Step 2) 이미지에 패키징 할 패키지들을 준비해 둡니다.

$ wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-6.2.3.tar.gz

$ download jdk-8u152-linux-x64.tar.gz


Step 3) 혹시 커스텀 설정을 하실 거라면 만들어 보세요.

$ mkdir config

$ touch elasticsearch.yml

$ touch jvm.options

$ touch log4j2.properties


# elasticsearch default config 파일로 구성을 합니다.

# 또는 변경이 필요할 경우 작성을 합니다.


Step 4) 이미지 생성을 위한 도커 파일을 만듭니다.

$ vi Dockerfile

From ubuntu:14.04

MAINTAINER HENRY JEONG sophistlv@gmail.com


ARG arg_user_home

ARG arg_es_version


ENV PATH $arg_user_home/apps/elasticsearch/bin:$arg_user_home/apps/jdk/bin:$PATH

ENV ES_HOME $arg_user_home/apps/elasticsearch

ENV JAVA_HOME $arg_user_home/apps/jdk


RUN groupadd -g 1000 elasticsearch && useradd elasticsearch -u 1000 -g 1000 -m -b $arg_user_home -d $arg_user_home -s /bin/bash

USER 1000


# 기본 디렉토리를 생성 합니다.

WORKDIR $arg_user_home

RUN mkdir apps


# 현재 작업 디렉토리를 선언 합니다.

WORKDIR $arg_user_home/apps


# 아래와 같이 다운로드를 받거나 이미 받아 놓은 파일을 추가 합니다.

#RUN wget https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-$arg_es_version.tar.gz

COPY elasticsearch-$arg_es_version.tar.gz .

COPY jdk-8u152-linux-x64.tar.gz .


# 압축을 해제 합니다.(자동으로 해제 됩니다.)

RUN tar -xvzf elasticsearch-$arg_es_version.tar.gz

RUN tar -xvzf jdk-8u152-linux-x64.tar.gz

RUN rm -f elasticsearch-$arg_es_version.tar.gz

RUN rm -f jdk-8u152-linux-x64.tar.gz


# 설정 파일을 추가 합니다.

COPY config/elasticsearch.yml elasticsearch-$arg_es_version/config/

COPY config/jvm.options elasticsearch-$arg_es_version/config/

COPY config/log4j2.properties elasticsearch-$arg_es_version/config/


# symlink 를 설정 합니다.

RUN ln -s elasticsearch-$arg_es_version elasticsearch

RUN ln -s jdk1.8.0_152 jdk


# WORKDIR 을 변경 합니다.

WORKDIR elasticsearch-$arg_es_version

RUN set -ex && for path in data logs config/scripts; do \

        mkdir -p "$path"; \

        chown -R elasticsearch:elasticsearch "$path"; \

    done


# 데몬을 실행 합니다.

#CMD bin/elasticsearch


EXPOSE 9200 9201 9300 9301


Step 5) 이미지를 생성 합니다.

$ docker build -t elasticsearch-6.2.3-ubuntu-14.04-jdk8u152 . --build-arg arg_user_home=/home/es --build-arg arg_es_version=6.2.3

Sending build context to Docker daemon  218.9MB

Step 1/26 : From ubuntu:14.04

---> 67759a80360c

Step 2/26 : MAINTAINER HENRY JEONG sophistlv@gmail.com

---> Using cache

---> be0de8404ce2

Step 3/26 : ARG arg_user_home

---> Using cache

---> 9cad1b4a18c5

Step 4/26 : ARG arg_es_version

---> Using cache

---> 693e1b4ae411

Step 5/26 : ENV PATH $arg_user_home/apps/elasticsearch/bin:$arg_user_home/apps/jdk/bin:$PATH

---> Using cache

---> 5a249008ab07

Step 6/26 : ENV ES_HOME $arg_user_home/apps/elasticsearch

---> Using cache

---> 095bc65a6dfb

Step 7/26 : ENV JAVA_HOME $arg_user_home/apps/jdk

---> Using cache

---> cb02bd60ea16

Step 8/26 : RUN groupadd -g 1000 elasticsearch && useradd elasticsearch -u 1000 -g 1000 -m -b $arg_user_home -d $arg_user_home -s /bin/bash

---> Running in 64ebd0c6b8cf

Removing intermediate container 64ebd0c6b8cf

---> 49759958cddd

Step 9/26 : USER 1000

---> Running in 849c7bde5f44

Removing intermediate container 849c7bde5f44

---> e0f04944d08c

Step 10/26 : WORKDIR $arg_user_home

Removing intermediate container a7e04ccfe107

---> c5b262000886

Step 11/26 : RUN mkdir apps

---> Running in 0272f8c59b01

Removing intermediate container 0272f8c59b01

---> 5e860b3ae335

Step 12/26 : WORKDIR $arg_user_home/apps

Removing intermediate container 093bbfc52201

---> 541e34eb3f99

Step 13/26 : COPY elasticsearch-$arg_es_version.tar.gz .

---> b7f35e466950

Step 14/26 : COPY jdk-8u152-linux-x64.tar.gz .

---> d47f3d93cfd6

Step 15/26 : RUN tar -xvzf elasticsearch-$arg_es_version.tar.gz

---> Running in ec1b02ec10b4

...중략...

Removing intermediate container ec1b02ec10b4

---> 79d8bec8ee89

Step 16/26 : RUN tar -xvzf jdk-8u152-linux-x64.tar.gz

---> Running in c8ae086e2868

Removing intermediate container b94059a73a2c

---> 6fa8928d2367

...중략...

Step 17/26 : RUN rm -f elasticsearch-$arg_es_version.tar.gz

---> Running in beec4cdec4eb

Removing intermediate container beec4cdec4eb

---> 0c30468566ea

Step 18/26 : RUN rm -f jdk-8u152-linux-x64.tar.gz

---> Running in 998cd2eb3d33

Removing intermediate container 998cd2eb3d33

---> 8e1d588a3bbc

Step 19/26 : COPY config/elasticsearch.yml elasticsearch-$arg_es_version/config/

---> b2faa21e1692

Step 20/26 : COPY config/jvm.options elasticsearch-$arg_es_version/config/

---> 36c3ce020763

Step 21/26 : COPY config/log4j2.properties elasticsearch-$arg_es_version/config/

---> 48314fe634e1

Step 22/26 : RUN ln -s elasticsearch-$arg_es_version elasticsearch

---> Running in 2f7610ab8ce4

Removing intermediate container 2f7610ab8ce4

---> 539eb5fce438

Step 23/26 : RUN ln -s jdk1.8.0_152 jdk

---> Running in 1f4585206800

Removing intermediate container 1f4585206800

---> f61c467a833b

Step 24/26 : WORKDIR elasticsearch-$arg_es_version

Removing intermediate container 786de237b577

---> a92587ddf7bf

Step 25/26 : RUN set -ex && for path in data logs config/scripts; do         mkdir -p "$path";         chown -R elasticsearch:elasticsearch "$path";     done

---> Running in dfe771b1d02d

+ mkdir -p data

+ chown -R elasticsearch:elasticsearch data

+ mkdir -p logs

+ chown -R elasticsearch:elasticsearch logs

+ mkdir -p config/scripts

+ chown -R elasticsearch:elasticsearch config/scripts

Removing intermediate container dfe771b1d02d

---> 90193d0f5dcc

Step 26/26 : EXPOSE 9200 9201 9300 9301

---> Running in b14404086bc4

Removing intermediate container b14404086bc4

---> a2c69d28a015

Successfully built a2c69d28a015

Successfully tagged elasticsearch-6.2.3-ubuntu-14.04-jdk8u152:latest


Step 6) Elasticsearch 가 사용할 네트워크를 생성 합니다.

$ docker network create es-net

$ docker network ls

NETWORK ID          NAME                DRIVER              SCOPE

ed35ea6eb949        bridge              bridge              local

a6c8b4fd7996        es-net              bridge              local

f3ab4273e30a        host                host                local

9d6aa0be922f        none                null                local


Step 7) 만들어진 이미지가 잘 되었는지 한번 명령어를 실행 시켜 봅니다.

$ docker run elasticsearch-6.2.3-ubuntu-14.04-jdk8u152 ls -al

total 248

drwxr-xr-x  1 elasticsearch elasticsearch   4096 Apr 17 07:45 .

drwxr-xr-x  1 elasticsearch elasticsearch   4096 Apr 17 07:45 ..

-rw-r--r--  1 elasticsearch elasticsearch  11358 Mar 13 10:02 LICENSE.txt

-rw-r--r--  1 elasticsearch elasticsearch 191887 Mar 13 10:07 NOTICE.txt

-rw-r--r--  1 elasticsearch elasticsearch   9268 Mar 13 10:02 README.textile

drwxr-xr-x  2 elasticsearch elasticsearch   4096 Apr 17 07:44 bin

drwxr-xr-x  1 elasticsearch elasticsearch   4096 Apr 17 07:45 config

drwxr-xr-x  2 elasticsearch elasticsearch   4096 Apr 17 07:45 data

drwxr-xr-x  2 elasticsearch elasticsearch   4096 Mar 13 10:08 lib

drwxr-xr-x  1 elasticsearch elasticsearch   4096 Mar 13 10:08 logs

drwxr-xr-x 16 elasticsearch elasticsearch   4096 Mar 13 10:08 modules

drwxr-xr-x  2 elasticsearch elasticsearch   4096 Mar 13 10:08 plugins


Step 8) 마지막으로 클러스터 구성을 테스트 합니다.

# -d 를 추가 하면 daemonize 로 동작


$ docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch-6.2.3-ubuntu-14.04-jdk8u152 bin/elasticsearch

# Single node 실행


$ docker run --memory=2g -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" -p 9200:9200 -p 9300:9300 -u 1000 elasticsearch-6.2.3-ubuntu-14.04-jdk8u152:latest \

bin/elasticsearch \

-Ecluster.name=cluster-docker \

-Enode.name=node-docker1 \

-Enode.master=true \

-Enode.data=true \

-Ediscovery.zen.minimum_master_nodes=1 \

-Enetwork.host=0.0.0.0 \

-Ediscovery.zen.ping.unicast.hosts=192.168.221.237:9301 \

-Ehttp.port=9200 \

-Etransport.tcp.port=9300


$ docker run --memory=2g -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" -p 9201:9200 -p 9301:9300 -u 1000 elasticsearch-6.2.3-ubuntu-14.04-jdk8u152:latest \

bin/elasticsearch \

-Ecluster.name=cluster-docker \

-Enode.name=node-docker2 \

-Enode.master=false \

-Enode.data=true \

-Ediscovery.zen.minimum_master_nodes=1 \

-Enetwork.host=0.0.0.0 \

-Ediscovery.zen.ping.unicast.hosts=192.168.221.237:9300 \

-Ehttp.port=9200 \

-Etransport.tcp.port=9300


별로 어려운것 없이 쉽게 할 수 있습니다.

여기서 개선 및 업그레이드는 각자 편하게 하시면 될 것 같습니다.

Trackback 0 : Comment 0