• docker之es+es-head+kibana+ik分词器安装


    一、es

    第一步:搜索
    docker search elasticsearch
    第二步:下载镜像
    第三步:创建数据文件夹和配置文件
    宿主服务器创建文件夹
    mkdir -p /docker/es1/data
    vim /docker/es1/es.yml
    输入配置内容:
    http.host: 0.0.0.0
    #集群名称 所有节点要相同
    cluster.name: "es01"
    ##本节点名称
    node.name: master
    ##作为master节点
    node.master: true
    ##是否存储数据
    node.data: true
    ## head插件设置
    http.cors.enabled: true
    http.cors.allow-origin: "*"
    ##设置可以访问的ip 这里全部设置通过
    network.bind_host: 0.0.0.0
    ##设置节点 访问的地址 设置master所在机器的ip
    network.publish_host: 10.211.55.33
    第四步:创建并运行容器
    docker run --name es1 -p 9200:9200 -p 9300:9300 -d -v /docker/es/esmaster/es.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml -v /docker/es/esmaster/data:/usr/share/elasticsearch/data elasticsearch

    端口说明:
    9100:es-head插件的网站端口号
    9200:网页端口
    9300:客户端端口 java代码使用

    如果容器启动不了
    docker logs 容器名称

    报:max virtual monery xxxx [65530] is to low
    虚拟机太小:
    宿主服务器:
    vim /etc/sysctl.conf
    输入:
    vm.max_map_count=655300
    重新加载
    sysctl -p

    重启es容器

    第五步:测试
    浏览器:http://ip:9200/

    二、es-head

    Elasticsearch-head搜索服务器的可视化插件
    第一步:搜索
    docker search elasticsearch-head
    第二步:下载
    docker pull mobz/elasticsearch-head:5
    第三步:创建并运行
    docker run -d --name eshead -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5
    第四步:测试
    浏览器输入:http://ip:9100/

    三、kibana

    第一步:搜索
    docker search kibana
    第二步:下载
    docker pull kibana

    注意与es版本兼容

    第三步:创建并运行

    docker run --name mykibana -e ELASTICSEARCH_URL=http://172.17.0.2:9200 -p 5601:5601 -d kibana

    dockker inspect es 查看日志 获取 IP

    第四步:测试
    浏览器输入:http://ip:5601/

     四 、ik

    docker exec -it es1 

    root@017ac94a0576:/usr/share/elasticsearch# ./bin/elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v5.6.4/elasticsearch-analysis-ik-5.6.4.zip

    注意与es版本兼容

    ik链接:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik

    不积跬步无以至千里。不善思考无以踏捷径。
  • 相关阅读:
    Oracle ASH报告生成和性能分析
    Oracle AWR报告生成和性能分析
    oracle和mysql批量合并对比
    Oracle
    Delphi
    Delphi
    Delphi
    Delphi
    Delphi
    Delphi
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/tiankc/p/9709969.html
Copyright © 2020-2023  润新知