编写以下bat脚本:使用systemctl 同时停止kibana、elasticsearch服务,重启计算机,最后检查kibana、elasticsearch服务的运行状态并反馈

时间: 2024-02-06 22:04:18 浏览: 30
抱歉,我之前的回答是基于Linux系统的shell脚本。在Windows系统上,您可以使用以下的批处理脚本实现同样的功能: ```bat @echo off REM 停止kibana和elasticsearch服务 net stop kibana net stop elasticsearch REM 重启计算机 shutdown /r /t 0 REM 检查kibana和elasticsearch服务运行状态 set kibana_status=unknown set elasticsearch_status=unknown sc query kibana | findstr RUNNING >nul && set kibana_status=running sc query elasticsearch | findstr RUNNING >nul && set elasticsearch_status=running REM 反馈服务运行状态 echo Kibana service is %kibana_status% echo Elasticsearch service is %elasticsearch_status% ``` 请注意,这个脚本假定您有足够的权限来停止和重新启动这些服务,并且在重新启动后可以重新运行脚本以检查服务状态。
相关问题

编写以下shell脚本:使用systemctl 同时停止kibana、elasticsearch服务,重启计算机,最后检查kibana、elasticsearch服务的运行状态并反馈

好的,以下是您所需的shell脚本: ```shell #!/bin/bash # 停止kibana和elasticsearch服务 sudo systemctl stop kibana sudo systemctl stop elasticsearch # 重启计算机 sudo reboot # 检查kibana和elasticsearch服务运行状态 kibana_status=$(sudo systemctl is-active kibana) elasticsearch_status=$(sudo systemctl is-active elasticsearch) # 反馈服务运行状态 echo "Kibana service is $kibana_status" echo "Elasticsearch service is $elasticsearch_status" ``` 请注意,这个脚本假定您有足够的权限来停止和重新启动这些服务,并且在重新启动后可以重新运行脚本以检查服务状态。

使用docker-compose.yml 编写elasticsearch和kibana启动的案例

下面是一个简单的 `docker-compose.yml` 文件,可以用于启动 Elasticsearch 和 Kibana: ``` version: '3' services: elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.16.2 container_name: elasticsearch environment: - discovery.type=single-node - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 volumes: - esdata:/usr/share/elasticsearch/data ports: - 9200:9200 kibana: image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.16.2 container_name: kibana environment: - ELASTICSEARCH_URL=http://elasticsearch:9200 ports: - 5601:5601 volumes: esdata: driver: local ``` 这个 `docker-compose.yml` 文件使用了 Elasticsearch 和 Kibana 的官方 Docker 镜像,它们的版本号都是 `7.16.2`。该文件定义了两个服务,分别是 `elasticsearch` 和 `kibana`。 在 `elasticsearch` 服务中,我们使用了 `docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.16.2` 镜像,并指定了容器名称 `elasticsearch`。我们还设置了以下环境变量: - `discovery.type=single-node`:告诉 Elasticsearch 只有一个节点。 - `"ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"`:设置 Elasticsearch 的 Java 虚拟机参数,这里分别设置了初始堆大小和最大堆大小都为 `512m`。 - `ulimits`:设置 Elasticsearch 的内存锁定限制,避免 Elasticsearch 因为内存不足而崩溃。 - `volumes`:将 Elasticsearch 数据目录挂载到宿主机的 `esdata` 卷上。 - `ports`:将 Elasticsearch 的 `9200` 端口映射到宿主机的 `9200` 端口上,以便通过浏览器或其他应用程序访问 Elasticsearch。 在 `kibana` 服务中,我们使用了 `docker.elastic.co/kibana/kibana:7.16.2` 镜像,并指定了容器名称 `kibana`。我们还设置了以下环境变量: - `ELASTICSEARCH_URL=http://elasticsearch:9200`:告诉 Kibana Elasticsearch 的 URL。 - `ports`:将 Kibana 的 `5601` 端口映射到宿主机的 `5601` 端口上,以便通过浏览器或其他应用程序访问 Kibana。 最后,我们定义了一个名为 `esdata` 的本地卷,用于保存 Elasticsearch 的数据。

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