docker-compose 快速部署 Elasticsearch 和 Kibana 保姆级教程

最新推荐文章于 2025-05-26 15:51:25 发布
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#docker #elasticsearch #容器

创建网络

# 创建
docker network create bigdata

# 查看
docker network ls

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/plugins
chmod 777 ./kibana/config

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.conf
vm.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

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

添加 IK 分词器

下载地址：Index of: analysis-ik/stable/https://release.infinilabs.com/analysis-ik/stable/

# 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/ik
wget https://release.infinilabs.com/analysis-ik/stable/elasticsearch-analysis-ik-7.17.5.zip
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.17.5.zip

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0.0.0.0
network.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
#不加会报错not all primary shards of [.geoip_databases] index are active
ingest.geoip.downloader.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0.0.0.0
network.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
ingest.geoip.downloader.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0.0.0.0
network.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
ingest.geoip.downloader.enabled: false

4、kibana

./kibana/config/kibana.yml

server.host: 0.0.0.0
# 监听端口
server.port: 5601
server.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: "feizhou"
# elasticsearch.password: "feizhou@123"
# 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: false

ops.interval: 5000
# kibana web语言
i18n.locale: "zh-CN"

docker-compose.yml

version: "3"
services:
  node-1:
    image: 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: 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: 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: 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

部署

docker-compose up -d

# 查看
docker-compose ps

测试验证

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

安装最新elasticsearch-8.18.2
冰恋云的专栏
06-05 815
（安装 es 7.8以上 java环境必须11以上，可以单独配置es的java目录）6.2还需要配置 编辑 vim /etc/security/limits.conf。设置变量 cd /home/elasticsearch目录下。官网的地址：下载 Elastic 产品 | Elastic。设置用户级别的环境变量vi .bash _profile。vi /etc/sysctl.conf ，增加下面配置项。#设置ES_JAVA HOME和ES_HOME的路径。3.我下载的是8.18的。
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根据自己的ES版本选择相应版本的IK分词器，因为安装的ES是 7.17.5 ，所以也下载相应的IK分词器。因为ES的数据大量都是常驻内存的，一旦使用了虚拟内存就会导致查询速度下降，一般需要关闭。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。我们整体采用Docker方式进行布局，以下是我们需要部署的服务。因为我们使用的是docker部署，所以我们需要先进行下载镜像。因为后面要用到IK分词，所以我们要安装以下IK分词器。修改后需要重启才能生效，不想重启可以设置临时生效。
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elasticsearch简称Es, 是位于Elastic Stack核心的分布式搜索和分析引擎。它为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析。无论您拥有机构化或非结构化的文本、数字数据还是地理空间数据，Es都能以支持快速搜索的方式高效的存储和索引它。其实现原理主要分为以下几个步骤，首先用户将数据提交到Es,再通过分词控制器去将对应的语句分词，将其权重和分词结果一并存入数据库，当用户搜索的时候，再根据权重将结果进行排名、打分，并呈现给用户。
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进入es容器，编辑elasticsearch.yml文件。映射文件夹没有权限，通过chmod授予文件夹权限即可。：默认的发现设置不适合生产使用，需要配置至少一个。若镜像拉取不到可以使用腾讯云的docker镜像源。的值太低，需要增加到至少 262144。docker ps 查看启动状态。将证书拷贝到另外两个服务的容器中。
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**在“docker-compose-elasticsearch-kibana-master”压缩包中，我们可以期待找到Docker Compose的配置文件和其他可能的辅助脚本，用于启动、管理和维护Elasticsearch和Kibana的容器。这些脚本和配置文件可以帮助...
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3、docker和docker-compose安装要提前安装完成 4、将下载内容解压一个目录 5、运行 docker-compose up # 此命令环境会在终端前台运行 docker-compose up -d # 加上-d会放入后台进行环境的启动 如有问题，欢迎进行...
09-02 周一 Ubuntu上使用docker-compose部署elasticsearch和kibana服务
不当初
09-02 1131
由于组里需要提供一个简易的环境来部署一套服务，可以通过接口进行数据的存储和检索，因此，直接部署一套ES服务来充当这样的功能，本文主要是负责记录整个环境的搭建过程。至此，我们就通过镜像，通过docker-compose容器编排引擎简单的完成了Elasticsearch+kibana的环境了，而且可以方便的移植到其他的地方。唯一需要的，只是完成docker的安装完成docker-compose的安装构建docker-compose.yml文件启动和验证。
【docker】基于docker-compose 安装elasticsearch + kibana + ik分词器(8.10.4版本)
掘金者说
09-07 1415
使用安装 Elasticsearch 和 Kibana，并配置 IK 分词器，你可以按照以下步骤进行。此过程适用于 Elasticsearch 和 Kibana 8.10.4 版本。
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m0_63761171的博客
10-27 1917
当涉及到部署和管理现代化的应用程序时，容器化技术已经成为不可或缺的工具。Docker 是其中的佼佼者，而 Docker Compose 则是一款强大的工具，它允许开发者轻松定义和运行多个容器化应用组件。在大数据和日志分析领域，Elasticsearch 和 Kibana 是两个备受欢迎的工具，用于存储、搜索和可视化数据。本文将向您介绍如何使用 Docker Compose 快速部署 Elasticsearch 和 Kibana，以便您能够轻松地搭建强大的日志和数据分析平台，加快应用开发和故障排除的速度。
docker部署es集群
wuxingge的博客
04-17 843
参考文档。
docker-compose部署elasticsearch
修理男爵的博客
09-13 6959
参考的官方文档链接：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/7.5/docker.html 下载镜像 docker pullelasticsearch:7.14.1 编写docker-compose.yml version: '3' services: es01: image: elasticsearch:7.14.1 environment: - node.name=es01 -.
docker-compose部署elasticsearch集群
zhangyanling316的博客
05-14 508
场景：这是一个基于docker环境的部署，脚本整合了单机模式，多服务器集群，单机集群模式。
使用DockerCompose搭建部署ElasticSearch
keketrtr的专栏
02-04 2238
说明 由于我本机配置较低，无法开启多台虚拟机，ES的集群需要用到不同的ip，故而只搭建单机，不做集群。 一、目录准备 mkdir /docker/es mkdir /docker/es/data mkdir /docker/es/config mkdir /docker/es/plugins 二、es配置准备 cd /docker/es vi elasticsearch.yml 使用以下配置： # 集群名称 cluster.name: elasticsearch-cluster #
生产环境下使用docker-compose部署elasticsearch和kibana
09-20
在生产环境中使用`docker-compose`部署`Elasticsearch`和`Kibana`通常是为了实现容器化应用管理和服务间协同。`docker-compose`允许你通过YAML文件定义并管理多个Docker容器、网络以及它们之间的依赖。 以下是部署步骤： 1. **创建docker-compose.yml文件**： 创建一个名为`docker-compose.yml`的文件，内容如下： ```yaml version: '3' services: elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.14.0 container_name: es_container ports: - "9200:9200" - "9300:9300" # 可选端口，用于集群内部通信 environment: - Elasticsearch.Node.name=es_node - Elasticsearch.NettyTransport.enabled=true - cluster.initial_master_nodes=es_node kibana: image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.14.0 container_name: kb_container ports: - "5601:5601" depends_on: - elasticsearch environment: - KIBANA_ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200 ``` 这里假设你使用的是`7.x`版本的Elasticsearch和Kibana，并配置了基本环境变量。 2. **启动服务**： 在项目目录下运行命令： ``` docker-compose up -d ``` `-d`选项让容器在后台运行（detached mode）。 3. **监控和管理**： 使用`docker-compose logs`可以查看容器的日志，`docker-compose ps`显示容器状态。若需要停止或重启，可以用`docker-compose stop`或`docker-compose restart`。
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