docker 安装 elasticsearch 集群

时间: 2023-07-04 20:30:51 浏览: 37
好的,下面是安装 elasticsearch 集群的步骤: 1. 安装 Docker 如果你已经安装了 Docker,可以跳过这一步。如果没有安装 Docker,请先按照官方文档安装 Docker。 2. 创建网络 在 Docker 中创建一个网络,以便于容器之间的通信。可以使用以下命令创建一个名为 es_network 的网络: ``` docker network create es_network ``` 3. 创建 elasticsearch 节点 在 Docker 中创建 elasticsearch 容器。可以使用以下命令创建一个名为 es01 的 elasticsearch 节点: ``` docker run -d --name es01 --net es_network -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.5.2 ``` 这个命令会创建一个名为 es01 的容器,并且将容器的 9200 和 9300 端口映射到主机的 9200 和 9300 端口。同时,设置了环境变量 discovery.type=single-node,表示这个节点是一个单节点的集群。 4. 创建其他节点 可以使用类似的命令创建其他节点。例如,可以使用以下命令创建一个名为 es02 的节点: ``` docker run -d --name es02 --net es_network -e "discovery.seed_hosts=es01" elasticsearch:7.5.2 ``` 这个命令会创建一个名为 es02 的容器,并且设置了环境变量 discovery.seed_hosts=es01,表示这个节点的种子节点是 es01。 可以根据需要创建更多的节点。 5. 验证集群 可以使用以下命令验证 elasticsearch 集群是否正常: ``` curl -XGET http://localhost:9200/_cat/nodes?v ``` 这个命令会输出集群中的节点信息。如果正常工作,应该能够看到所有节点的信息。 好了,以上就是安装 elasticsearch 集群的步骤。希望对你有帮助!

相关推荐

要在Docker上安装Elasticsearch集群,您可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保您已经安装了Docker和Docker Compose。您可以在Docker官方网站上找到适合您操作系统的安装指南。 2. 创建一个用于存储Elasticsearch数据的目录。例如,您可以在主机上创建一个名为es_data的目录。 3. 创建一个名为docker-compose.yml的文件,并将以下内容复制到文件中: version: '3' services: es01: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1 container_name: es01 environment: - cluster.name=es_cluster - node.name=es01 - discovery.seed_hosts=es02,es03 - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03 - bootstrap.memory_lock=true - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 volumes: - es_data:/usr/share/elasticsearch/data ports: - 9200:9200 networks: - esnet es02: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1 container_name: es02 environment: - cluster.name=es_cluster - node.name=es02 - discovery.seed_hosts=es01,es03 - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03 - bootstrap.memory_lock=true - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 volumes: - es_data:/usr/share/elasticsearch/data networks: - esnet es03: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.12.1 container_name: es03 environment: - cluster.name=es_cluster - node.name=es03 - discovery.seed_hosts=es01,es02 - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03 - bootstrap.memory_lock=true - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 volumes: - es_data:/usr/share/elasticsearch/data networks: - esnet volumes: es_data: networks: esnet: 4. 在包含docker-compose.yml文件的目录中,打开终端或命令提示符,并运行以下命令启动Elasticsearch集群: docker-compose up 这将会下载并启动三个Elasticsearch容器,它们将组成一个名为es_cluster的集群。每个容器都将使用es_data目录来存储数据,并且容器的9200端口将映射到主机的9200端口。 5. 等待片刻,直到Elasticsearch集群完全启动。您可以通过访问http://localhost:9200来验证集群是否正常工作。 这样,您就在Docker上成功安装了Elasticsearch集群。您可以根据需要添加更多的节点,并使用其他配置选项来优化集群性能。
您好!要安装一个ES8集群,您可以使用Docker来部署,以下是一些简单的步骤: 1. 首先,确保您已经在系统上安装了Docker和Docker Compose。您可以通过运行以下命令来检查它们是否已安装: docker --version docker-compose --version 如果命令成功执行并显示版本信息,则说明Docker和Docker Compose已经安装好了。 2. 创建一个用于存储ES数据的目录,在您的系统上选择一个适当的位置,例如/path/to/es-data。执行以下命令创建该目录: mkdir /path/to/es-data 3. 创建一个名为docker-compose.yml的文件,并在其中定义ES服务的配置。以下是一个示例配置: yaml version: '3' services: es01: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.0.0 container_name: es01 environment: - discovery.type=single-node volumes: - /path/to/es-data:/usr/share/elasticsearch/data ports: - 9200:9200 - 9300:9300 上述配置将创建一个名为es01的容器,使用Elasticsearch 8.0.0镜像,并将端口9200和9300映射到主机上。 4. 保存并关闭docker-compose.yml文件后,在终端中导航到包含该文件的目录,并执行以下命令启动ES集群: docker-compose up -d 上述命令将启动ES容器,并在后台运行。 5. 等待一段时间,直到容器启动并完成初始化。您可以使用以下命令检查容器状态: docker ps 如果看到es01容器正在运行,则说明ES集群已经成功安装和运行。 这样,您就已经成功地使用Docker安装了一个ES8集群。请注意,这只是一个简单的示例配置,您可能需要根据自己的需求进行调整和扩展。如果您需要部署更复杂的ES集群,建议阅读Elasticsearch官方文档以获取更多详细信息。
要在Docker上安装Elasticsearch集群,首先需要创建一个Docker网络,然后设置一个或多个Elasticsearch容器。以下是一个简单的步骤指南: 1. 创建一个Docker网络: docker network create es-network 2. 创建一个Elasticsearch容器: docker run -d --name es-node1 --network=es-network -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.1 这将创建一个名为es-node1的Elasticsearch容器,并将其连接到es-network网络。容器会监听主机的9200和9300端口,其中9200端口用于HTTP访问,9300端口用于集群通信。 3. 如果要创建多个Elasticsearch节点,请重复上述步骤,并使用不同的容器名称和端口: docker run -d --name es-node2 --network=es-network -p 9201:9200 -p 9301:9300 -e "discovery.seed_hosts=es-node1" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.1 在这个示例中,我们创建了一个名为es-node2的第二个节点,并将其连接到es-network网络。我们还通过discovery.seed_hosts参数指定了初始节点的主机名(在此例中为es-node1)。 4. 现在,您可以通过访问http://localhost:9200来检查Elasticsearch的状态: curl -XGET http://localhost:9200 如果一切正常,您应该能够看到Elasticsearch的信息。 请注意,这只是一个简单的示例配置。在生产环境中,您可能需要更复杂的配置,例如持久化数据,配置集群发现等。您可以根据自己的需要进行进一步的配置和调整。
要在 Docker 中安装 Elasticsearch 集群,可以按照以下步骤进行操作: 1. 确保已经安装并配置好 Docker。 2. 创建一个用于存储 Elasticsearch 数据的目录。可以使用以下命令创建一个目录: mkdir esdata 3. 创建一个 Docker 网络,用于连接 Elasticsearch 节点: docker network create esnetwork 4. 在终端中运行以下命令来启动 Elasticsearch 节点: docker run -d --name=esnode1 --net=esnetwork -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -v esdata:/usr/share/elasticsearch/data docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.15.1 这将创建一个名为 esnode1 的 Elasticsearch 容器,并将其连接到 esnetwork 网络,同时将容器的 9200 和 9300 端口映射到主机的相应端口。环境变量 discovery.type=single-node 将使 Elasticsearch 以单节点模式运行。 5. 如果需要添加更多的 Elasticsearch 节点,可以使用类似的命令启动其他容器,但需要更改容器名称和端口映射。例如,可以使用以下命令启动第二个节点: docker run -d --name=esnode2 --net=esnetwork -p 9201:9200 -p 9301:9300 -e "discovery.seed_hosts=esnode1" -v esdata:/usr/share/elasticsearch/data docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.15.1 此命令中的 discovery.seed_hosts=esnode1 将新节点连接到第一个节点。 6. 重复步骤 5,以添加更多的 Elasticsearch 节点。 现在,您已经在 Docker 中成功安装了 Elasticsearch 集群。您可以使用 localhost:9200 来访问集群的主节点,并使用 localhost:9300 来访问集群的通信端口。请根据自己的实际情况进行相应的调整。
### 回答1: 好的,我会尽力用中文来回答您的问题。 首先,假设您已经在 Mac 上安装了 Docker,并且已经创建了一个 Elasticsearch 集群,其中包含一个 master 节点和一个 node2 节点。如果 node2 节点无法连接到 master 节点,那么可能是由于以下几个原因造成的: 1. 网络问题:如果 node2 节点和 master 节点不在同一个网络中,或者它们之间存在防火墙,则 node2 节点可能无法连接到 master 节点。 2. Elasticsearch 配置问题:如果您在 Elasticsearch 配置文件中未正确设置 node2 节点的名称,或者没有正确设置 master 节点的地址,则 node2 节点可能无法连接到 master 节点。 3. Docker 容器问题:如果 node2 节点的 Docker 容器存在问题,例如运行状态异常,则 node2 节点可能无法连接到 master 节点。 如果您想要解决 node2 节点无法连接到 master 节点的问题,那么可以尝试以下步骤: 1. 确保网络环境正常:检查网络连接状态,确保 node2 节点和 master 节点在同一个网络中,并且没有防火墙存在。 2. ### 回答2: 在Mac系统下安装Docker并创建ES集群时,如果节点2无法连接到主节点(Master),可能有以下几个原因和解决方法。 1. 网络配置问题:首先,确保所有的节点都在同一个网络中,可以相互访问。可以通过运行docker network ls命令来查看docker网络列表。如果没有创建网络,则需要运行docker network create命令创建一个新的网络。确保所有的节点都加入了相同的网络。 2. 主节点配置问题:确认主节点的配置文件正确,特别是elasticsearch.yml文件中相关的网络配置参数,如network.host和discovery.seed_hosts等。network.host的值应设置为主节点的IP地址,而discovery.seed_hosts应设置为包括所有节点的IP地址。 3. 防火墙问题:如果节点2无法连接主节点,可能是由于防火墙阻止了节点之间的通信。在主节点和节点2上检查并确保防火墙配置允许Elasticsearch的通信端口(默认是9300和9200)。可以通过运行sudo ufw allow 9300和sudo ufw allow 9200来打开端口。 4. 硬件资源问题:确认所有节点的硬件资源满足Elasticsearch的要求。如果节点2的硬件资源不足,可能会导致其无法连接到主节点。可以通过运行docker stats命令来查看每个节点的资源使用情况。 5. Docker镜像问题:如果节点2无法连接主节点,可能是由于Docker镜像的问题。尝试重新拉取Elasticsearch的镜像并重新创建所有节点。可以通过运行docker pull elasticsearch:版本号来拉取特定版本的Elasticsearch镜像。 通过以上几个步骤,您应该能够解决在Mac系统下安装Docker并创建ES集群时节点2无法连接主节点的问题。如果问题仍然存在,建议查看主节点和节点2的日志文件,以便找到更详细的错误信息。
根据引用内容,安装Docker上的Elasticsearch集群的步骤如下: 1. 首先,准备好环境。在vmware15上搭建CentOS 7虚拟机,并安装Docker(版本为Docker version 19.03.13)。 2. 拉取Elasticsearch的镜像。使用命令docker pull elasticsearch:7.9.3来拉取最新版本的Elasticsearch镜像。 3. 修改配置。根据自己的需求和环境,修改Elasticsearch的配置文件。修改完成后,重启Elasticsearch容器。 4. 生成密码。进入Elasticsearch容器,并使用命令bin/elasticsearch-setup-passwords interactive来生成密码。 5. 启动Metricbeat。使用命令docker run -d --privileged=true --name=metricbeat --user=root --volume="$(pwd)/metricbeat.yml:/usr/share/metricbeat/metricbeat.yml:ro" --volume="/var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock:ro" --volume="/sys/fs/cgroup:/hostfs/sys/fs/cgroup:ro" --volume="/proc:/hostfs/proc:ro" --volume="/:/hostfs:ro" docker.elastic.co/beats/metricbeat:7.9.3来启动Metricbeat。 以上是基于引用的内容给出的关于Docker Elasticsearch集群安装的步骤。希望对你有所帮助。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [使用docker安装es集群](https://blog.csdn.net/xiezuozhen/article/details/129740587)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [使用docker搭建es集群](https://blog.csdn.net/frrree/article/details/120453668)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
好的,以下是使用Docker安装Elasticsearch的步骤: 1. 确保您已经安装了Docker和Docker Compose。如果您还没有安装,请按照官方文档进行安装。 2. 创建一个新的目录,例如elasticsearch,用于存储Elasticsearch配置和数据。 3. 在该目录中创建一个名为docker-compose.yml的文件,并将以下内容添加到该文件中: version: '3' services: elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.18.0 container_name: elasticsearch environment: - node.name=elasticsearch - discovery.type=single-node ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 volumes: - ./data:/usr/share/elasticsearch/data ports: - 9200:9200 - 9300:9300 此文件定义了一个名为elasticsearch的Docker服务。我们使用7.18.0版本的Elasticsearch镜像,将容器命名为elasticsearch,并将环境变量设置为node.name和discovery.type以使其成为单节点集群。我们还将内存锁定限制设置为无限制,并将Elasticsearch数据存储在我们创建的名为data的本地目录中。最后,我们将容器的端口映射到主机的9200和9300端口,以便我们可以通过HTTP和Transport协议访问Elasticsearch。 4. 在终端中导航到elasticsearch目录,并运行以下命令以启动Elasticsearch服务: docker-compose up -d 这将使用我们在docker-compose.yml文件中定义的配置启动一个名为elasticsearch的Docker容器。 5. 要验证Elasticsearch是否正在运行,请运行以下命令: curl -X GET "localhost:9200" 如果您看到Elasticsearch的版本信息,则表示它已成功安装并正在运行。 现在您已经成功地使用Docker安装了Elasticsearch,可以开始在其上构建应用程序或进行数据分析。
搭建 ES 集群需要以下步骤: 1. 安装 Docker 和 Docker Compose; 2. 编写 docker-compose.yml 文件,定义 ES 集群的配置; 3. 启动 ES 集群。 下面是具体的步骤: 1. 安装 Docker 和 Docker Compose 如果你已经安装了 Docker 和 Docker Compose,可以跳过这一步。 安装 Docker 可以参考官方文档:https://docs.docker.com/engine/install/。 安装 Docker Compose 可以参考官方文档:https://docs.docker.com/compose/install/。 2. 编写 docker-compose.yml 文件 在本地创建一个文件夹,比如 es-cluster,然后在该文件夹下创建一个名为 docker-compose.yml 的文件,并在该文件中定义 ES 集群的配置。 下面是一个简单的 docker-compose.yml 配置,定义了一个包含 3 个节点的 ES 集群,每个节点的内存为 1GB,使用 ES 版本为 7.14.0: version: '3' services: es01: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.14.0 container_name: es01 environment: - node.name=es01 - cluster.name=es-cluster - discovery.seed_hosts=es02,es03 - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03 - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g" ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 volumes: - es01-data:/usr/share/elasticsearch/data ports: - 9200:9200 - 9300:9300 es02: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.14.0 container_name: es02 environment: - node.name=es02 - cluster.name=es-cluster - discovery.seed_hosts=es01,es03 - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03 - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g" ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 volumes: - es02-data:/usr/share/elasticsearch/data es03: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.14.0 container_name: es03 environment: - node.name=es03 - cluster.name=es-cluster - discovery.seed_hosts=es01,es02 - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03 - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1g -Xmx1g" ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 volumes: - es03-data:/usr/share/elasticsearch/data volumes: es01-data: es02-data: es03-data: 在上面的配置中,我们定义了 3 个服务,分别是 es01、es02 和 es03,分别对应 ES 集群的 3 个节点。 每个服务都使用了相同的 ES 镜像,并且定义了一些环境变量,比如节点名称、集群名称、发现种子主机等等。其中,discovery.seed_hosts 和 cluster.initial_master_nodes 是两个非常重要的参数,它们用于定义 ES 集群的初始状态,必须保证所有节点的配置都是一致的。 另外,我们还定义了一些存储卷,用于将 ES 数据保存在本地磁盘上,避免数据丢失。 3. 启动 ES 集群 在终端中进入 es-cluster 文件夹,并执行以下命令: docker-compose up 这会启动 ES 集群,启动过程可能需要一些时间,因为 Docker 需要下载 ES 镜像,并启动 3 个节点。 启动成功后,可以在浏览器中访问 http://localhost:9200,如果看到类似于下面的输出,说明 ES 集群已经成功启动: { "name" : "es01", "cluster_name" : "es-cluster", "cluster_uuid" : "qyWwbX0zQnC5qFwsKjC8Gw", "version" : { "number" : "7.14.0", "build_flavor" : "default", "build_type" : "docker", "build_hash" : "dd5a0a2acaa2045ff9624f3729fc8a6f40835aa1", "build_date" : "2021-07-29T20:49:32.864135063Z", "build_snapshot" : false, "lucene_version" : "8.9.0", "minimum_wire_compatibility_version" : "6.8.0", "minimum_index_compatibility_version" : "6.0.0-beta1" }, "tagline" : "You Know, for Search" } 到此为止,我们已经成功搭建了一个 ES 集群。
要在三台机器上搭建 Elasticsearch 集群,可以按照以下步骤进行: 1. 在每台机器上安装 Docker:根据操作系统的不同,安装对应的 Docker 版本。 2. 创建一个共享网络:在 Docker 中,创建一个共享网络,以便容器可以相互通信。可以使用以下命令在每台机器上创建一个名为 "es_net" 的网络: shell docker network create es_net 3. 在第一台机器上创建 Elasticsearch 容器: shell docker run -d --name es01 --net es_net -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=zen" -e "cluster.initial_master_nodes=es01" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.14.0 这将创建一个名为 "es01" 的 Elasticsearch 容器,并将其连接到 "es_net" 网络。容器将通过端口映射将 Elasticsearch 的 9200 和 9300 端口暴露到主机上。设置 "discovery.type" 为 "zen",并通过 "cluster.initial_master_nodes" 参数指定自己作为初始主节点。 4. 在第二台机器上创建 Elasticsearch 容器: shell docker run -d --name es02 --net es_net -e "discovery.type=zen" -e "cluster.initial_master_nodes=es01" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.14.0 使用上述命令在第二台机器上创建一个名为 "es02" 的容器,并将其连接到同一网络。通过设置 "discovery.type" 为 "zen",并通过 "cluster.initial_master_nodes" 参数指定已存在的主节点 "es01",将新容器加入到已有的集群中。 5. 在第三台机器上创建 Elasticsearch 容器: shell docker run -d --name es03 --net es_net -e "discovery.type=zen" -e "cluster.initial_master_nodes=es01" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.14.0
要使用Docker-compose搭建Elasticsearch集群,你可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保你已经安装了Docker和Docker-compose。 2. 创建一个名为docker-compose.yml的文件,并在其中定义Elasticsearch集群的配置。你可以使用以下示例作为参考: version: '3' services: es01: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.15.2 container_name: es01 environment: - node.name=es01 - cluster.name=my-cluster - discovery.seed_hosts=es02,es03 - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03 ports: - 9200:9200 volumes: - esdata01:/usr/share/elasticsearch/data es02: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.15.2 container_name: es02 environment: - node.name=es02 - cluster.name=my-cluster - discovery.seed_hosts=es01,es03 - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03 volumes: - esdata02:/usr/share/elasticsearch/data es03: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.15.2 container_name: es03 environment: - node.name=es03 - cluster.name=my-cluster - discovery.seed_hosts=es01,es02 - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03 volumes: - esdata03:/usr/share/elasticsearch/data volumes: esdata01: esdata02: esdata03: 3. 在终端中,进入包含docker-compose.yml文件的目录,并运行以下命令启动Elasticsearch集群: docker-compose up -d 这将会启动一个包含三个Elasticsearch节点的集群。 4. 使用以下命令验证集群是否成功启动: docker ps 你应该能够看到三个运行中的Elasticsearch容器,每个容器对应一个节点。 现在,你已经成功使用Docker-compose搭建了一个Elasticsearch集群。你可以通过访问http://localhost:9200来访问集群的Elasticsearch节点。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Elasticsearch (一) 基于Docker-compose 搭建集群](https://blog.csdn.net/m0_67390963/article/details/124240861)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [【Docker-compose Elasticsearch搭建集群】](https://blog.csdn.net/qq_39127761/article/details/126221224)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
要搭建Docker ES8集群,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保你已经安装了Docker和Docker Compose。 2. 创建一个Docker Compose文件,例如docker-compose.yml,在该文件中定义你的ES集群配置。可以使用以下示例配置: yaml version: '3' services: elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.0.1 environment: - discovery.type=single-node ports: - 9200:9200 volumes: - esdata:/usr/share/elasticsearch/data volumes: esdata: 3. 在终端中,导航到包含docker-compose.yml文件的目录。 4. 运行以下命令以启动集群: docker-compose up -d 这将启动一个单节点的Elasticsearch集群,并将其绑定到本地的9200端口。 5. 要停止集群,可以运行以下命令: docker-compose down 这将停止容器,但保留Docker卷中的数据。 希望以上步骤可以帮助你成功搭建Docker ES8集群。如果有任何问题,请随时提问。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Elasticsearch(4) 利用docker-compose搭建es8集群环境](https://blog.csdn.net/m0_66557301/article/details/123892665)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] - *2* [搭建Elasticsearch8.0集群](https://blog.csdn.net/qq_39677803/article/details/123279194)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
要在安装的Docker中设置Elasticsearch的密码,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,确保已经按照引用中的方法成功安装了Docker和Docker Compose。 2. 在你的项目目录下新建一个文件,命名为docker-compose.yml,并添加以下内容: version: '3' services: elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.2 environment: - ELASTIC_PASSWORD=your_password - "discovery.type=single-node" ports: - 9200:9200 - 9300:9300 volumes: - esdata:/usr/share/elasticsearch/data volumes: esdata: 注意将your_password替换为你想要设置的密码。 3. 保存并退出文件。 4. 打开终端,切换到项目目录,运行以下命令启动Elasticsearch容器: docker-compose up -d 这将下载并启动Elasticsearch容器。 5. 等待一段时间,Elasticsearch容器启动完成后,你就可以使用设置的密码进行访问了。 请注意,这只是一个简单的示例,实际情况下你可能还需要配置其他参数来满足你的需求。同时,确保在生产环境中设置强密码,并采取其他安全措施来保护你的Elasticsearch服务。 希望这个回答对你有所帮助!123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [使用Docker搭建Elasticsearch6.8.6集群及设置集群用户密码](https://blog.csdn.net/LYHVOYAGE/article/details/104577036)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *3* [给使用docker安装的ES和Kibana设置账号密码](https://blog.csdn.net/ju_362204801/article/details/125426228)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
以下是使用Docker Compose建立ELK集群的步骤: 1.创建一个新的目录并在其中创建一个docker-compose.yml文件。 2.在docker-compose.yml文件中定义三个服务:Elasticsearch、Logstash和Kibana。 3.为每个服务定义容器映像,端口和其他配置选项。 4.使用Docker Compose命令启动ELK集群。 5.在Kibana中配置索引模式和可视化仪表板以查看和分析日志数据。 下面是一个示例docker-compose.yml文件,用于启动一个ELK集群: yaml version: '3' services: elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.14.0 container_name: elasticsearch environment: - node.name=elasticsearch - discovery.seed_hosts=elasticsearch - cluster.initial_master_nodes=elasticsearch - bootstrap.memory_lock=true - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m" ulimits: memlock: soft: -1 hard: -1 volumes: - esdata1:/usr/share/elasticsearch/data ports: - 9200:9200 networks: - elk logstash: image: docker.elastic.co/logstash/logstash:7.14.0 container_name: logstash volumes: - ./logstash/config/logstash.yml:/usr/share/logstash/config/logstash.yml - ./logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline ports: - 5044:5044 networks: - elk kibana: image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.14.0 container_name: kibana environment: ELASTICSEARCH_URL: http://elasticsearch:9200 ports: - 5601:5601 networks: - elk volumes: esdata1: driver: local networks: elk: 在上面的示例中,我们定义了三个服务:Elasticsearch、Logstash和Kibana。每个服务都有自己的容器映像,端口和其他配置选项。我们还定义了一个名为“elk”的网络,以便服务可以相互通信。 要启动ELK集群,请在包含docker-compose.yml文件的目录中运行以下命令: docker-compose up 这将启动Elasticsearch、Logstash和Kibana容器,并将它们连接到“elk”网络。一旦容器启动,您可以在浏览器中访问Kibana Web界面,该界面默认在端口5601上运行。 在Kibana中,您可以配置索引模式和可视化仪表板以查看和分析日志数据。要将日志数据发送到Logstash,请将日志发送到Logstash监听的端口5044。

最新推荐

市建设规划局gis基础地理信息系统可行性研究报告.doc

市建设规划局gis基础地理信息系统可行性研究报告.doc

"REGISTOR:SSD内部非结构化数据处理平台"

REGISTOR:SSD存储裴舒怡,杨静,杨青,罗德岛大学,深圳市大普微电子有限公司。公司本文介绍了一个用于在存储器内部进行规则表达的平台REGISTOR。Registor的主要思想是在存储大型数据集的存储中加速正则表达式(regex)搜索,消除I/O瓶颈问题。在闪存SSD内部设计并增强了一个用于regex搜索的特殊硬件引擎,该引擎在从NAND闪存到主机的数据传输期间动态处理数据为了使regex搜索的速度与现代SSD的内部总线速度相匹配,在Registor硬件中设计了一种深度流水线结构,该结构由文件语义提取器、匹配候选查找器、regex匹配单元(REMU)和结果组织器组成。此外,流水线的每个阶段使得可能使用最大等位性。为了使Registor易于被高级应用程序使用,我们在Linux中开发了一组API和库,允许Registor通过有效地将单独的数据块重组为文件来处理SSD中的文件Registor的工作原

要将Preference控件设置为不可用并变灰java完整代码

以下是将Preference控件设置为不可用并变灰的Java完整代码示例: ```java Preference preference = findPreference("preference_key"); // 获取Preference对象 preference.setEnabled(false); // 设置为不可用 preference.setSelectable(false); // 设置为不可选 preference.setSummary("已禁用"); // 设置摘要信息,提示用户该选项已被禁用 preference.setIcon(R.drawable.disabled_ico

基于改进蚁群算法的离散制造车间物料配送路径优化.pptx

基于改进蚁群算法的离散制造车间物料配送路径优化.pptx

海量3D模型的自适应传输

为了获得的目的图卢兹大学博士学位发布人:图卢兹国立理工学院(图卢兹INP)学科或专业:计算机与电信提交人和支持人:M. 托马斯·福吉奥尼2019年11月29日星期五标题:海量3D模型的自适应传输博士学校:图卢兹数学、计算机科学、电信(MITT)研究单位:图卢兹计算机科学研究所(IRIT)论文主任:M. 文森特·查维拉特M.阿克塞尔·卡里尔报告员:M. GWendal Simon,大西洋IMTSIDONIE CHRISTOPHE女士,国家地理研究所评审团成员:M. MAARTEN WIJNANTS,哈塞尔大学,校长M. AXEL CARLIER,图卢兹INP,成员M. GILLES GESQUIERE,里昂第二大学,成员Géraldine Morin女士,图卢兹INP,成员M. VINCENT CHARVILLAT,图卢兹INP,成员M. Wei Tsang Ooi,新加坡国立大学,研究员基于HTTP的动态自适应3D流媒体2019年11月29日星期五,图卢兹INP授予图卢兹大学博士学位,由ThomasForgione发表并答辩Gilles Gesquière�

PostgreSQL 中图层相交的端点数

在 PostgreSQL 中,可以使用 PostGIS 扩展来进行空间数据处理。如果要计算两个图层相交的端点数,可以使用 ST_Intersection 函数来计算交集,然后使用 ST_NumPoints 函数来计算交集中的点数。 以下是一个示例查询,演示如何计算两个图层相交的端点数: ``` SELECT ST_NumPoints(ST_Intersection(layer1.geometry, layer2.geometry)) AS intersection_points FROM layer1, layer2 WHERE ST_Intersects(layer1.geometry,

漕河渡槽Ⅳ标段_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告.doc

漕河渡槽Ⅳ标段_工程施工土建监理资料建筑监理工作规划方案报告.doc

HAL多学科开放获取档案库的作用及代理重加密和认证委托的研究

0HAL编号:tel-038172580https://theses.hal.science/tel-038172580提交日期:2022年10月17日0HAL是一个多学科开放获取档案库,用于存储和传播科学研究文档,无论其是否发表。这些文档可以来自法国或国外的教育和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。0HAL多学科开放获取档案库旨在存储和传播法国或国外的教育和研究机构、公共或私人实验室发表或未发表的研究文档。0代理重加密和认证委托的贡献0Anass Sbai0引用此版本:0Anass Sbai. 代理重加密和认证委托的贡献. 离散数学[cs.DM]. 皮卡第朱尔大学, 2021. 法语. �NNT:2021AMIE0032�. �tel-03817258�0博士学位论文0专业“计算机科学”0提交给科技与健康学院博士学位学校0皮卡第朱尔大学0由0Anass SBAI0获得皮卡第朱尔大学博士学位0代理重加密和认证委托的贡献0于2021年7月5日,在评审人的意见后,面向考试委员会进行

编写一个函数,将double数组转换成一个三列显示的二维数组(用grouped方法实现传入列数作为参数)

以下是一个基于Python实现的函数,可将长度为n的double数组转换为k列的二维数组,其中k为传入的列数。如果n不是k的倍数,则最后一行的元素数可能少于k列。 ```python import math def convert_to_2d(arr, k): n = len(arr) rows = math.ceil(n / k) result = [[0] * k for _ in range(rows)] for i in range(n): row = i // k col = i % k result

紫黑暗夜星空商务创业计划书29.pptx

紫黑暗夜星空商务创业计划书29.pptx