通过 Docker-Compose 快速部署 Elasticsearch 和 Kibana 保姆级教程

作者：liugp 2023-10-23 00:06:29云计算 云原生 Elasticsearch 是通过一个开源的分布式搜索和分析引擎，最初由 Elasticsearch N.V.（现在是通过 Elastic N.V.）开发并维护。它是通过基于 Apache Lucene 搜索引擎构建的，专门设计用于处理和分析大规模的通过数据，提供了强大的通过全文搜索、结构化数据存储、通过分析和可视化功能。通过

一、通过概述

使用 Docker Compose 快速部署 Elasticsearch 和 Kibana 可以帮助您在本地或开发环境中轻松设置和管理这两个重要的通过工具，用于存储和可视化日志数据、通过监控和搜索。通过以下是通过一个概述的步骤：

1. 准备 Docker 和 Docker Compose：确保您已经安装了 Docker 和 Docker Compose。您可以从 Docker 官方网站上获取它们的通过安装程序。
2. 创建 Docker Compose 配置文件：创建一个名为 docker-compose.yml 的通过文件，它将定义 Elasticsearch 和 Kibana 的通过容器配置。这个文件应该包括服务名称、映像、环境变量、端口映射等信息。
3. 配置 Elasticsearch：在 docker-compose.yml 文件中，配置 Elasticsearch 容器。您通常需要指定节点名称、发现类型等设置。使用容器版本的 Elasticsearch 镜像。
4. 配置 Kibana：在 docker-compose.yml 文件中，配置 Kibana 容器。指定要监听的端口，并确保它依赖于 Elasticsearch 服务。
5. 数据卷设置：在 docker-compose.yml 文件中，通常会使用数据卷来保存 Elasticsearch 数据。这确保了数据的持久性。
6. 启动容器：在终端中，导航到包含 docker-compose.yml 文件的目录，并运行以下命令以启动 Elasticsearch 和 Kibana。

docker-compose up -d# -d 选项用于在后台运行容器。

7. 等待服务启动：容器启动后，等待一段时间以确保 Elasticsearch 和 Kibana 完全启动。
8. 访问 Kibana 控制台：打开您的浏览器，访问 Kibana 控制台的地址，默认情况下是：http://localhost:5601。默认情况下，Kibana 不需要用户名和密码。
9. 开始使用：现在，您可以使用 Kibana 控制台来管理和可视化 Elasticsearch 中的数据，执行查询、创建仪表板等操作。

这些步骤将帮助您快速部署 Elasticsearch 和 Kibana，以便进行日志分析、数据可视化和搜索等操作。请注意，您可以根据需要在 docker-compose.yml 文件中更改版本和配置选项。确保您的系统资源足够以支持 Elasticsearch 和 Kibana 的运行。

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二、开始编排部署（Elasticsearch 和 Kibana）

Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，最初由 Elasticsearch N.V.（现在是 Elastic N.V.）开发并维护。它是基于 Apache Lucene 搜索引擎构建的，专门设计用于处理和分析大规模的数据，提供了强大的全文搜索、结构化数据存储、分析和可视化功能。以下是 Elasticsearch 的主要特点和用途的概述：

• 分布式和实时：Elasticsearch是一个分布式系统，可以轻松地扩展到数百台服务器，以处理大量数据。它提供了实时搜索和分析，可以在毫秒级别内响应查询。
• 全文搜索：Elasticsearch 以其卓越的全文搜索能力而闻名，可以对大量文本数据进行高效的搜索。它支持分词、模糊查询、通配符搜索、近似匹配等功能。
• 结构化和非结构化数据：Elasticsearch 不仅支持全文搜索，还能够存储和索引结构化数据，如 JSON、XML 等。这使得它非常适用于存储各种类型的数据，从日志和事件数据到产品目录和传感器数据。
• 多种用途：Elasticsearch 可用于多种用途，包括搜索引擎、日志和事件数据分析、性能监控、安全信息与事件管理 (SIEM)、文档存储、实时仪表板和可视化等。
• RESTful API：Elasticsearch 提供了一个易于使用的 RESTful API，使开发人员能够通过 HTTP 请求执行各种操作，包括索引管理、搜索、分析和聚合。
• 分析和聚合：Elasticsearch 提供了丰富的分析和聚合功能，允许您从数据中提取有价值的见解。您可以执行聚合操作，生成图表和仪表板，以可视化数据。
• 插件生态系统：Elasticsearch 具有丰富的插件生态系统，可以通过插件扩展其功能，包括监控、安全、报告等。
• 安全性：Elasticsearch 提供了安全特性，包括身份验证、授权、传输层加密和字段级别的安全性，以保护数据免受未经授权的访问。
• 强大的社区支持：Elasticsearch 拥有广泛的社区支持，有大量的文档、教程和第三方工具可用于帮助您学习和使用它。
• 商业支持：Elastic N.V. 提供了 Elasticsearch 的商业支持和托管服务，以满足企业级需求。

总之，Elasticsearch 是一个强大且多才多艺的搜索和分析引擎，适用于各种用途，从全文搜索到日志分析和可视化数据。它在各种行业中被广泛使用，包括搜索引擎、电子商务、日志管理、安全信息与事件管理、科学研究和更多领域。

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服务布局：

服务名称/主机名	开放端口
node-1	9200	1G
node-2	9201	1G
node-3	9202	1G
kibana	5601	不限

1）部署 docker

# 安装yum-config-manager配置工具yum -y install yum-utils# 建议使用阿里云yum源：（推荐）#yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repoyum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo# 安装docker-ce版本yum install -y docker-ce# 启动并开机启动systemctl enable --now dockerdocker --version

2）部署 docker-compose

curl -SL https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.16.0/docker-compose-linux-x86_64 -o /usr/local/bin/docker-composechmod +x /usr/local/bin/docker-composedocker-compose --version

3）创建网络

# 创建docker network create bigdata# 查看docker network ls

4）创建挂载目录

#创建 es 目录chmod 777 ./es/node-{ 1..3}/{ config,data,log}chmod 777 ./es/plugins# 创建kibana的配置目录mkdir -p ./kibana/config#目录授权chmod 777 ./es/node-{ 1..3}/{ config,data,log}chmod 777 ./es/pluginschmod 777 ./kibana/config

5）修改 Linux 句柄数

#查看当前最大句柄数sysctl -a | grep vm.max_map_count#修改句柄数vi /etc/sysctl.confvm.max_map_count=262144#临时生效，修改后需要重启才能生效，不想重启可以设置临时生效sysctl -w vm.max_map_count=262144

6）修改句柄数和最大线程数

#修改后需要重新登录生效vi /etc/security/limits.conf# 添加以下内容* soft nofile 65535* hard nofile 65535* soft nproc 4096* hard nproc 4096# 重启服务，-h 立刻重启，默认间隔一段时间才会开始重启reboot -h now

7）添加 IK 分词器

GitHub 下载地址：https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases

# 将下载的分词器复制到ES安装目录的plugins目录中并进行解压mkdir ./es/plugins/ik && cd ./es/plugins/ikwget https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.17.5/elasticsearch-analysis-ik-7.17.5.zipunzip elasticsearch-analysis-ik-7.17.5.zip

8）编写配置文件

1、node-1

./es/node-1/config/elasticsearch.yml

#集群名称cluster.name: elastic#当前该节点的名称node.name: node-1#是不是有资格竞选主节点node.master: true#是否存储数据node.data: true#最大集群节点数node.max_local_storage_nodes: 3#给当前节点自定义属性（可以省略）#node.attr.rack: r1#数据存档位置path.data: /usr/share/elasticsearch/data#日志存放位置path.logs: /usr/share/elasticsearch/log#是否开启时锁定内存（默认为是）#bootstrap.memory_lock: true#设置网关地址，我是被这个坑死了，这个地址我原先填写了自己的实际物理IP地址，#然后启动一直报无效的IP地址，无法注入9300端口，这里只需要填写0.0.0.0network.host: 0.0.0.0#设置映射端口http.port: 9200#内部节点之间沟通端口transport.tcp.port: 9300#集群发现默认值为127.0.0.1:9300,如果要在其他主机上形成包含节点的群集,如果搭建集群则需要填写#es7.x 之后新增的配置，写入候选主节点的设备地址，在开启服务后可以被选为主节点，也就是说把所有的节点都写上discovery.seed_hosts: ["node-1","node-2","node-3"]#当你在搭建集群的时候，选出合格的节点集群，有些人说的太官方了，#其实就是，让你选择比较好的几个节点，在你节点启动时，在这些节点中选一个做领导者，#如果你不设置呢，elasticsearch就会自己选举，这里我们把三个节点都写上cluster.initial_master_nodes: ["node-1","node-2","node-3"]#在群集完全重新启动后阻止初始恢复，直到启动N个节点#简单点说在集群启动后，至少复活多少个节点以上，那么这个服务才可以被使用，否则不可以被使用，gateway.recover_after_nodes: 2#删除索引是是否需要显示其名称，默认为显示#action.destructive_requires_name: true# 禁用安全配置，否则查询的时候会提示警告xpack.security.enabled: false

2、node-2

./es/node-2/config/elasticsearch.yml

#集群名称cluster.name: elastic#当前该节点的名称node.name: node-2#是不是有资格竞选主节点node.master: true#是否存储数据node.data: true#最大集群节点数node.max_local_storage_nodes: 3#给当前节点自定义属性（可以省略）#node.attr.rack: r1#数据存档位置path.data: /usr/share/elasticsearch/data#日志存放位置path.logs: /usr/share/elasticsearch/log#是否开启时锁定内存（默认为是）#bootstrap.memory_lock: true#设置网关地址，我是被这个坑死了，这个地址我原先填写了自己的实际物理IP地址，#然后启动一直报无效的IP地址，无法注入9300端口，这里只需要填写0.0.0.0network.host: 0.0.0.0#设置映射端口http.port: 9200#内部节点之间沟通端口transport.tcp.port: 9300#集群发现默认值为127.0.0.1:9300,如果要在其他主机上形成包含节点的群集,如果搭建集群则需要填写#es7.x 之后新增的配置，写入候选主节点的设备地址，在开启服务后可以被选为主节点，也就是说把所有的节点都写上discovery.seed_hosts: ["node-1","node-2","node-3"]#当你在搭建集群的时候，选出合格的节点集群，有些人说的太官方了，#其实就是，让你选择比较好的几个节点，在你节点启动时，在这些节点中选一个做领导者，#如果你不设置呢，elasticsearch就会自己选举，这里我们把三个节点都写上cluster.initial_master_nodes: ["node-1","node-2","node-3"]#在群集完全重新启动后阻止初始恢复，直到启动N个节点#简单点说在集群启动后，至少复活多少个节点以上，那么这个服务才可以被使用，否则不可以被使用，gateway.recover_after_nodes: 2#删除索引是是否需要显示其名称，默认为显示#action.destructive_requires_name: true# 禁用安全配置，否则查询的时候会提示警告xpack.security.enabled: false

3、node-3

./es/node-3/config/elasticsearch.yml

#集群名称cluster.name: elastic#当前该节点的名称node.name: node-3#是不是有资格竞选主节点node.master: true#是否存储数据node.data: true#最大集群节点数node.max_local_storage_nodes: 3#给当前节点自定义属性（可以省略）#node.attr.rack: r1#数据存档位置path.data: /usr/share/elasticsearch/data#日志存放位置path.logs: /usr/share/elasticsearch/log#是否开启时锁定内存（默认为是）#bootstrap.memory_lock: true#设置网关地址，我是被这个坑死了，这个地址我原先填写了自己的实际物理IP地址，#然后启动一直报无效的IP地址，无法注入9300端口，这里只需要填写0.0.0.0network.host: 0.0.0.0#设置映射端口http.port: 9200#内部节点之间沟通端口transport.tcp.port: 9300#集群发现默认值为127.0.0.1:9300,如果要在其他主机上形成包含节点的群集,如果搭建集群则需要填写#es7.x 之后新增的配置，写入候选主节点的设备地址，在开启服务后可以被选为主节点，也就是说把所有的节点都写上discovery.seed_hosts: ["node-1","node-2","node-3"]#当你在搭建集群的时候，选出合格的节点集群，有些人说的太官方了，#其实就是，让你选择比较好的几个节点，在你节点启动时，在这些节点中选一个做领导者，#如果你不设置呢，elasticsearch就会自己选举，这里我们把三个节点都写上cluster.initial_master_nodes: ["node-1","node-2","node-3"]#在群集完全重新启动后阻止初始恢复，直到启动N个节点#简单点说在集群启动后，至少复活多少个节点以上，那么这个服务才可以被使用，否则不可以被使用，gateway.recover_after_nodes: 2#删除索引是是否需要显示其名称，默认为显示#action.destructive_requires_name: true# 禁用安全配置，否则查询的时候会提示警告xpack.security.enabled: false

4、kibana

./kibana/config/kibana.yml

server.host: 0.0.0.0# 监听端口server.port: 5601server.name: "kibana"# kibana访问es服务器的URL,就可以有多个，以逗号","隔开elasticsearch.hosts: ["http://node-1:9200","http://node-2:9201","http://node-3:9202"]monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true# kibana访问Elasticsearch的账号与密码(如果ElasticSearch设置了的话)elasticsearch.username: "kibana"elasticsearch.password: "12345"# kibana日志文件存储路径logging.dest: stdout# 此值为true时，禁止所有日志记录输出logging.silent: false# 此值为true时，禁止除错误消息之外的所有日志记录输出logging.quiet: false# 此值为true时，记录所有事件，包括系统使用信息和所有请求logging.verbose: falseops.interval: 5000# kibana web语言i18n.locale: "zh-CN"

9）构建镜像

这里就用别人已经构建好的好的镜像，不再重复构建镜像了，如果不了解怎么构建镜像，可以私信我。

### ESdocker pull elasticsearch:7.17.5# tagdocker tag docker.io/library/elasticsearch:7.17.5 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/elasticsearch:7.17.5# 登录将镜像推送到阿里云docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/elasticsearch:7.17.5### kibanadocker pull docker.io/library/kibana:7.17.5docker tag docker.io/library/kibana:7.17.5 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/kibana:7.17.5docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/kibana:7.17.5

10）编排 docker-compose.yml

version: "3"services:  node-1:    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/elasticsearch:7.17.5    container_name: node-1    hostname: node-1    environment:      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1024m -Xmx1024m"      - "TZ=Asia/Shanghai"    ulimits:      memlock:        soft: -1        hard: -1      nofile:        soft: 65536        hard: 65536    ports:      - "9200:9200"    logging:      driver: "json-file"      options:        max-size: "50m"    volumes:      - ./es/node-1/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml      - ./es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins      - ./es/node-1/data:/usr/share/elasticsearch/data      - ./es/node-1/log:/usr/share/elasticsearch/log    networks:      - bigdata    healthcheck:      test: ["CMD-SHELL", "curl -I http://localhost:9200 || exit 1"]      interval: 10s      timeout: 10s      retries: 5  node-2:    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/elasticsearch:7.17.5    container_name: node-2    hostname: node-2    environment:      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1024m -Xmx1024m"      - "TZ=Asia/Shanghai"    ulimits:      memlock:        soft: -1        hard: -1      nofile:        soft: 65536        hard: 65536    ports:      - "9201:9200"    logging:      driver: "json-file"      options:        max-size: "50m"    volumes:      - ./es/node-2/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml      - ./es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins      - ./es/node-2/data:/usr/share/elasticsearch/data      - ./es/node-2/log:/usr/share/elasticsearch/log    networks:      - bigdata    healthcheck:      test: ["CMD-SHELL", "curl -I http://localhost:9200 || exit 1"]      interval: 10s      timeout: 10s      retries: 5  node-3:    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/elasticsearch:7.17.5    container_name: node-3    hostname: node-3    environment:      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1024m -Xmx1024m"      - "TZ=Asia/Shanghai"    ulimits:      memlock:        soft: -1        hard: -1      nofile:        soft: 65536        hard: 65536    ports:      - "9202:9200"    logging:      driver: "json-file"      options:        max-size: "50m"    volumes:      - ./es/node-3/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml      - ./es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins      - ./es/node-3/data:/usr/share/elasticsearch/data      - ./es/node-3/log:/usr/share/elasticsearch/log    networks:      - bigdata    healthcheck:      test: ["CMD-SHELL", "curl -I http://localhost:9200 || exit 1"]      interval: 10s      timeout: 10s      retries: 5  kibana:    container_name: kibana    hostname: kibana    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/kibana:7.17.5    environment:      TZ: 'Asia/Shanghai'    volumes:      - ./kibana/config/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml    ports:      - 5601:5601    networks:      - bigdata    healthcheck:      test: ["CMD-SHELL", "curl -I http://localhost:5601 || exit 1"]      interval: 10s      timeout: 10s      retries: 5# 连接外部网络networks:  bigdata:    external: true

开始执行部署

docker-compose up -d# 查看docker-compose ps

11）测试验证

ES 访问地址：http://ip:9200

docker-compose pscurl localhost:9200curl localhost:9200/_cat/health

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kibana：http://ip:5601/

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git 地址：https://gitee.com/hadoop-bigdata/docker-compose-es-kibana.git

责任编辑：武晓燕 来源： 大数据与云原生技术分享 分布式搜索Elastic

(责任编辑：探索)