docker配置es & kibana以及docker ip解析

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通过docker安装es

通过docker安装kibana

docker网桥解析

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通过docker安装es

通过docker 安装es最主要就是有两个问题，一个是最大数max_map_count默认为65530导致es启动失败。解决方法是：

sysctl -w vm.max_map_count=262144

验证:

 

第二个问题是报错：

the default discovery settings are unsuitable for production use; at least one of [discovery.seed_hosts, discovery.seed_providers, cluster.initial_master_nodes] must be configured

解决方法是通过-e指定环境变量discovery.type

docker run --name es -it -d --rm -e 'discovery.type=single-node' -p 9200:9200     -p 9300:9300 elasticsearch:7.2.0

 

 

通过docker安装kibana

kibana需要知道es的host地址

第一步启动kibana的容器：

 docker run -it -d --rm --name kibana  -p 5601:5601 kibana:7.2.0

第二步进入容器内部修改kibana.yml:

 docker exec -it 425e bash

vi config/kibana.yml

将elasticsearch.hosts的IP进行修改

可以修改为两种形式，第一种是物理机的地址，比如我这里是10.154.76.25。

也可以修改为es容器的docker ip，可以用docker inspect es 查看es容器的ip地址，一般都是172.17.0.2或者3之类的。

第三步 重启kibana容器：

docker restart kibana

然后可以监控日志：docker logs -f kinaba

看到过了一会容器自动启动起来了，就可以访问http://10.154.76.25:5601/

 

docker网桥解析

基于docker run创建容器时，可以使用–net选项指定容器的网络模式，默认是bridge模式。我这里主要用了bridge和overlap模式(overlap的名字是shadownet，可以跨主机联网）

每种模式的详细解释见：https://blog.youkuaiyun.com/renfeigui0/article/details/103322661

下面这个图也很形象展示了物理机和容器的关系:

 

比如我们运行docker inspect bridge，可以看到有三个容器是在这个模式下的：

 

运行docker inspect shadownet可以看到hadoop集群是运行在这个网络里的。