Docker理解和macOS环境下ES在Docker容器部署

Docker容器化部署悟空CRM:从环境配置到生产级实践 在实际企业级 CRM 系统选型与部署中,悟空 CRM(WukongCRM)因其开源、功能全面和 Java 技术栈而受到许多团队的关注。然而,从源码编译、依赖配置到服务启动,传统部署方式步骤繁琐,环境问题频发,极易消耗开发运维人员大量精力。Docker 容器化技术为这类复杂应用的标准化部署提供了理想方案,它通过将应用及其所有依赖打包成一个可移植的镜像,实现了“一次构建,处处运行”。本文将聚焦于如何利用 Docker 和 Docker Compose,从零开始完成悟空 AICRM 的完整生产级部署。整个过程不仅 阅读详情

1、Docker部署

首先需要安装https://blog.youkuaiyun.com/HH2030/article/details/81437233Mac安装Homebrew 详细教程,安装完毕后貌似默认就安装了docker-compose
(注意:在终端执行安装命令时,https改成http才能进行下载安装)
https://blog.youkuaiyun.com/u014231523/article/details/61197945/ 镜像加速
https://blog.youkuaiyun.com/zhiaini06/article/details/45287663 docker-compose.yaml文件配置

https://blog.youkuaiyun.com/ymeng9527/article/details/98440712 镜像加速(阿里)
https://yq.aliyun.com/articles/29941?spm=5176.10695662.1996646101.searchclickresult.3ff91ef8XQLE9U&aly_as=mTx9EWiX 阿里云官方镜像加速地址

version: '2.2'
services:
  cerebro:
    image: lmenezes/cerebro:0.8.3
    container_name: cerebro
    ports:
      - "9000:9000"
    command:
      - -Dhosts.0.host=http://elasticsearch:9200
    networks:
      - es72net
  kibana:
    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.2.0
    container_name: kibana72
    environment:
      #- I18N_LOCALE=zh-CN
      - XPACK_GRAPH_ENABLED=true
      - TIMELION_ENABLED=true
      - XPACK_MONITORING_COLLECTION_ENABLED="true"
    ports:
      - "5601:5601"
    networks:
      - es72net
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.2.0
    container_name: es72_01
    environment:
      - cluster.name=geektime
      - node.name=es72_01
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
      - discovery.seed_hosts=es72_01,es72_02
      - network.publish_host=elasticsearch
      - cluster.initial_master_nodes=es72_01,es72_02
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - es72data1:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - es72net
  elasticsearch2:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.2.0
    container_name: es72_02
    environment:
      - cluster.name=geektime
      - node.name=es72_02
      - bootstrap.memory_lock=true
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
      - discovery.seed_hosts=es72_01,es72_02
      - network.publish_host=elasticsearch
      - cluster.initial_master_nodes=es72_01,es72_02
    ulimits:
      memlock:
        soft: -1
        hard: -1
    volumes:
      - es72data2:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - es72net


volumes:
  es72data1:
    driver: local
  es72data2:
    driver: local

networks:
  es72net:
    driver: bridge

ESC+:wq保存完毕后,docker-compose up命令启动docker容器

配置启动后就会自动下载相关镜像,启动完毕后可以通过:
localhost:9000—>cerebro
localhost:5601—>kibana

可以通过logstash数据管道给es灌数
https://cloud.tencent.com/developer/article/1353068

logstash.conf配置说明
https://blog.youkuaiyun.com/alan_liuyue/article/details/91998144

https://www.zhihu.com/question/28300645/answer/106574994 Docker容器简易理解

从Docker部署到访问RagFlow:超详细避坑指南 详细记录了Docker部署RagFlow的全流程及问题解决方案。 阅读详情

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