docker启动elasticsearch 自定义端口

可以使用以下命令启动自定义端口的elasticsearch容器：

docker run -d -p 9200:9200 -e "discovery.type=single-node" -e "http.host=0.0.0.0" -e "transport.host=127.0.0.1" -e "network.host=0.0.0.0" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.14.0

其中，`-p 9200:9200`指定容器内部端口9200映射到宿主机的9200端口。`-e`参数用于设置elasticsearch的环境变量，`discovery.type=single-node`表示使用单节点模式，`http.host=0.0.0.0`表示允许外部网络访问elasticsearch的http接口，`transport.host=127.0.0.1`表示只允许本地访问elasticsearch的transport接口，`network.host=0.0.0.0`表示允许外部网络连接elasticsearch。

在启动后，可以使用`http://localhost:9200`访问elasticsearch的http接口。如果需要访问其他节点，可以替换localhost为对应节点的IP地址。

相关问题

linux docker启动Elasticsearch

在Linux上使用Docker启动Elasticsearch通常涉及以下几个步骤：

1. **安装Docker**：首先确保你的系统已经安装了Docker，如果没有，你可以从Docker官网下载并按照说明进行安装。

2. **获取Elasticsearch Docker镜像**：打开命令行，运行`docker pull elasticsearch` 来从官方仓库拉取最新的Elasticsearch镜像。

3. **运行容器**：使用`docker run`命令来启动一个新的容器，例如：

   docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 --name my-elasticsearch -d elasticsearch

这里 `-p` 参数将主机的端口映射到容器内的特定端口，`-d` 标志表示后台运行守护进程模式，`--name` 设置容器名称便于管理。

4. **配置容器**：如果需要自定义配置，可以创建一个名为 `elasticsearch.yml` 的文件，并将其挂载到容器内，通过 `-v` 参数指定路径，如：

   docker run -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /path/to/config:/usr/share/elasticsearch/config --name my-elasticsearch -d elasticsearch

5. **验证启动**：启动后，你可以通过访问 `http://localhost:9200` (假设本地IP为localhost) 来检查Elasticsearch是否正在运行，并且可以通过curl或其他工具连接到它。

6. **监控和管理**：可以使用Kibana、Logstash等工具配合Elasticsearch，或者使用Docker Compose或Kubernetes等工具对集群进行更复杂的管理和监控。

docker安装elasticsearch晚风

### 使用 Docker 安装 Elasticsearch 教程

#### 创建并启动单节点 Elasticsearch 实例

为了使用 Docker 部署 Elasticsearch，可以利用官方镜像来简化部署过程。通过指定 `-d` 参数可以让容器以后台模式运行[^1]。

docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.x
docker run -d --name some-elasticsearch \
  -p 9200:9200 \
  -e "discovery.type=single-node" \
  docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.x

这段命令会拉取最新版本的 Elasticsearch 8.x 镜像，并以前台方式启动它，在本地映射端口 `9200` 到容器内部的服务端口上。设置环境变量 `discovery.type=single-node` 可防止集群发现机制尝试连接其他节点。

#### 基于 Docker Compose 文件构建多服务架构

对于更复杂的场景，比如同时部署多个微服务或关联组件时，则推荐采用 Docker Compose 工具来进行编排管理。下面是一个简单的例子展示如何定义包含两个服务——Elasticsearch 和另一个假设的大数据处理应用——在内的组合：

version: '3'
services:
  elasticsearch:
    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.14.0
    ports:
      - 9200:9200
    environment:
      - discovery.type=single-node
  bigdata:
    image: your_bigdata_image
    ports:
      - 8080:8080
    environment:
      - YOUR_ENV_VARIABLE=your_value

此 YAML 文件描述了一个由两部分组成的分布式系统：一个是基于特定标签版本 (`7.14.0`) 的 Elasticsearch 单实例；另一个则是自定义的大数据分析平台。每个服务都暴露了一定数量的外部可访问接口以便与其他应用程序交互[^2]。

#### 控制已创建好的容器生命周期

一旦成功建立了上述任一类型的 Elasticsearch 运行环境之后，还可以借助一些基本指令对其进行进一步的操作，例如停止、重新启动或是彻底移除该进程及其资源占用情况:

- **关闭容器**: 当不再需要当前正在执行的任务时，可以通过发送终止信号给目标容器实现优雅退出。

  docker stop some-elasticsearch

- **启动容器**: 如果之前已经暂停过某个实例现在想要恢复其工作状态的话，只需简单调用如下命令即可完成唤醒动作。

  docker start some-elasticsearch

- **重启容器**: 对某些配置更改生效可能需要经历一次完整的冷启动流程才能使新设定得到体现出来。

  docker restart some-elasticsearch

以上就是有关怎样运用 Docker 技术快速搭建起稳定可靠的 Elasticsearch 平台的具体方法介绍。