以下是部署Elasticsearch、Kibana以及Elasticsearch IK分词器的基本步骤，并未包括集群部署的详细步骤，因为集群部署通常涉及到多个节点的配置，并且需要详细的网络和系统配置。

1. 安装Elasticsearch:

# 下载Elasticsearch
wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
sudo apt-get install apt-transport-https
echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
 
# 安装Elasticsearch
sudo apt-get update && sudo apt-get install elasticsearch
 
# 启动Elasticsearch服务
sudo systemctl start elasticsearch.service
 
# 设置开机自启
sudo systemctl enable elasticsearch.service

2. 安装Kibana:

# 下载Kibana
wget -qO - https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch | sudo apt-key add -
echo "deb https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/apt stable main" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list.d/elastic-7.x.list
 
# 安装Kibana
sudo apt-get update && sudo apt-get install kibana
 
# 修改Kibana配置文件
# 指定Elasticsearch地址
echo "elasticsearch.hosts: [\"http://localhost:9200\"]" | sudo tee -a /etc/kibana/kibana.yml
 
# 启动Kibana服务
sudo systemctl start kibana.service
 
# 设置开机自启
sudo systemctl enable kibana.service

3. 安装Elasticsearch IK分词器:

首先，你需要在Elasticsearch的plugins目录下安装IK分词器。

# 下载并解压IK分词器
wget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.7.0/elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.7.0.zip
 
# 将分词器插件复制到Elasticsearch的plugins目录
sudo mv elasticsearch-analysis-ik-7.7.0 /usr/share/elasticsearch/plugins/ik
 
# 重启Elasticsearch服务
sudo systemctl restart elasticsearch.service

注意：以上代码示例基于Elasticsearch 7.x版本，如果你使用的是其他版本，请根据实际版本下载相应的分词器版本。

集群部署通常涉及多个节点的配置，并且需要详细的网络和系统配置。这里不能提供详细的集群部署指南，但你可以参考Elasticsearch官方文档来进行集群的部署和配置。

from datetime import datetime
from elasticsearch import Elasticsearch
 
# 连接ElasticSearch
es = Elasticsearch(hosts=["localhost:9200"])
 
# 创建或更新索引
def create_or_update_index(index_name, index_body):
    if es.indices.exists(index_name):
        es.indices.put_mapping(index=index_name, body=index_body)
        print(f"Index {index_name} updated.")
    else:
        es.indices.create(index=index_name, body=index_body)
        print(f"Index {index_name} created.")
 
# 创建文档
def create_document(index_name, doc_id, document):
    es.index(index=index_name, id=doc_id, document=document)
    print(f"Document {doc_id} added to index {index_name}.")
 
# 查询文档
def search_document(index_name, query):
    response = es.search(index=index_name, body=query)
    print(f"Search results for index {index_name}:")
    for hit in response['hits']['hits']:
        print(hit)
 
# 定义索引映射
index_body = {
    "mappings": {
        "properties": {
            "content": {
                "type": "text",
                "analyzer": "ik_max_word",
                "search_analyzer": "ik_max_word"
            },
            "publish_date": {
                "type": "date"
            }
        }
    }
}
 
# 定义索引名称
index_name = "news_index"
 
# 创建或更新索引
create_or_update_index(index_name, index_body)
 
# 创建文档
doc_id = 1
document = {
    "content": "这是一条测试新闻",
    "publish_date": datetime.now()
}
create_document(index_name, doc_id, document)
 
# 查询文档
query = {
    "query": {
        "match": {
            "content": "测试"
        }
    }
}
search_document(index_name, query)

这段代码首先导入了必要的Elasticsearch模块，并创建了与本地Elasticsearch实例的连接。然后定义了一个函数来创建或更新索引，并根据需要设置了中文分词器ik_max_word。接着，定义了文档的索引映射和索引名称，并调用相应的函数来执行索引的创建或更新，以及文档的添加和搜索。这个例子展示了如何在Elasticsearch中使用中文分词器处理文本数据，并执行基本的索引和搜索操作。

在KubeSphere中部署Elasticsearch, IK分词器和Kibana的步骤如下：

1. 安装Elasticsearch:

   • 使用KubeSphere的应用模板或Helm chart安装Elasticsearch。
   • 确保Elasticsearch运行正常。

2. 安装IK分词器:

   • 在Elasticsearch Pod中执行IK分词器的安装脚本。

   • 通常需要进入Elasticsearch Pod的bash shell，然后执行如下命令：

     
     
     
     elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.10.0/elasticsearch-analysis-ik-7.10.0_es7.10.0.zip

   • 确保分词器安装成功。

3. 安装Kibana:

   • 使用KubeSphere的应用模板或Helm chart安装Kibana。
   • 确保Kibana运行正常。

注意：

• 请根据你的Elasticsearch版本选择合适的IK分词器版本。
• 这些步骤可能需要你有足够的Kubernetes和KubeSphere的权限。
• 如果你使用的是Helm chart，需要修改values.yaml文件来包含IK分词器的配置，然后执行helm install命令。

以下是可能的示例代码，用于在KubeSphere中部署Elasticsearch和Kibana（不包括IK分词器的安装，因为这通常是在Elasticsearch Pod内部执行的）：

# Elasticsearch 配置示例
apiVersion: elasticsearch.k8s.elastic.co/v1
kind: Elasticsearch
metadata:
  name: elasticsearch
spec:
  version: "7.10.0"
  nodeSets:
  - name: default
    count: 1
    config:
      node.store.allow_mmap: false
 
# Kibana 配置示例
apiVersion: kibana.k8s.elastic.co/v1
kind: Kibana
metadata:
  name: kibana
spec:
  version: "7.10.0"
  count: 1
  elasticsearchRef:
    name: elasticsearch

将上述配置保存为YAML文件，然后在KubeSphere中创建这些资源。这将启动Elasticsearch和Kibana实例。

对于IK分词器的安装，你需要进入Elasticsearch Pod内部，并根据Elasticsearch的版本执行相应的安装命令。这通常是一次性操作，因此不适合自动化脚本。你可以通过KubeSphere的容器终端功能进入Pod的bash shell，然后手动执行安装命令。