# docker-compose-es-kibana **Repository Path**: hadoop-bigdata/docker-compose-es-kibana ## Basic Information - **Project Name**: docker-compose-es-kibana - **Description**: docker-compose-es-kibana - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 4 - **Forks**: 6 - **Created**: 2023-10-21 - **Last Updated**: 2025-01-07 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README ## 一、概述 使用 Docker Compose 快速部署 Elasticsearch 和 Kibana 可以帮助您在本地或开发环境中轻松设置和管理这两个重要的工具，用于存储和可视化日志数据、监控和搜索。以下是一个概述的步骤： 1. 准备 Docker 和 Docker Compose：确保您已经安装了 Docker 和 Docker Compose。您可以从 Docker 官方网站上获取它们的安装程序。 2. 创建 Docker Compose 配置文件：创建一个名为 docker-compose.yml 的文件，它将定义 Elasticsearch 和 Kibana 的容器配置。这个文件应该包括服务名称、映像、环境变量、端口映射等信息。 3. 配置 Elasticsearch：在 docker-compose.yml 文件中，配置 Elasticsearch 容器。您通常需要指定节点名称、发现类型等设置。使用容器版本的 Elasticsearch 镜像。 4. 配置 Kibana：在 docker-compose.yml 文件中，配置 Kibana 容器。指定要监听的端口，并确保它依赖于 Elasticsearch 服务。 5. 数据卷设置：在 docker-compose.yml 文件中，通常会使用数据卷来保存 Elasticsearch 数据。这确保了数据的持久性。 6. 启动容器：在终端中，导航到包含 `docker-compose.yml` 文件的目录，并运行以下命令以启动 Elasticsearch 和 Kibana。 ```bash docker-compose up -d # -d 选项用于在后台运行容器。 ``` 7. 等待服务启动：容器启动后，等待一段时间以确保 Elasticsearch 和 Kibana 完全启动。 8. 访问 Kibana 控制台：打开您的浏览器，访问 Kibana 控制台的地址，默认情况下是：`http://localhost:5601`。默认情况下，Kibana 不需要用户名和密码。 9. 开始使用：现在，您可以使用 Kibana 控制台来管理和可视化 Elasticsearch 中的数据，执行查询、创建仪表板等操作。 这些步骤将帮助您快速部署 Elasticsearch 和 Kibana，以便进行日志分析、数据可视化和搜索等操作。请注意，您可以根据需要在 `docker-compose.yml` 文件中更改版本和配置选项。确保您的系统资源足够以支持 Elasticsearch 和 Kibana 的运行。 如果有想知道 on k8s 部署的小伙伴，可以参考我这篇文章：[ElasticSearch+Kibana on K8s 讲解与实战操作（版本7.17.3）](https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MDM5NjgwNg==&mid=2247488924&idx=1&sn=8f5b6363a90a654f87869598f64db5dd&chksm=ead0e975dda7606385381581e382a2282f2ae79256c934bdd14a5ef2b80a2e45d904c3a527e3#rd) ![输入图片说明](images/1.png) ## 二、开始编排部署（Elasticsearch 和 Kibana） `Elasticsearch` 是一个**开源的分布式搜索和分析引擎**，最初由 Elasticsearch N.V.（现在是 Elastic N.V.）开发并维护。它是基于 `Apache Lucene` 搜索引擎构建的，专门设计用于处理和分析大规模的数据，提供了强大的全文搜索、结构化数据存储、分析和可视化功能。以下是 Elasticsearch 的主要特点和用途的概述： - **分布式和实时**：`Elasticsearch `是一个分布式系统，可以轻松地扩展到数百台服务器，以处理大量数据。它提供了实时搜索和分析，可以在毫秒级别内响应查询。 - **全文搜索**：`Elasticsearch` 以其卓越的全文搜索能力而闻名，可以对大量文本数据进行高效的搜索。它支持分词、模糊查询、通配符搜索、近似匹配等功能。 - **结构化和非结构化数据**：`Elasticsearch` 不仅支持全文搜索，还能够存储和索引结构化数据，如 `JSON`、`XML` 等。这使得它非常适用于存储各种类型的数据，从日志和事件数据到产品目录和传感器数据。 - **多种用途**：`Elasticsearch` 可用于多种用途，包括搜索引擎、日志和事件数据分析、性能监控、安全信息与事件管理 (`SIEM`)、文档存储、实时仪表板和可视化等。 - **RESTful API**：`Elasticsearch` 提供了一个易于使用的 `RESTful API`，使开发人员能够通过 HTTP 请求执行各种操作，包括索引管理、搜索、分析和聚合。 - **分析和聚合**：`Elasticsearch` 提供了丰富的分析和聚合功能，允许您从数据中提取有价值的见解。您可以执行聚合操作，生成图表和仪表板，以可视化数据。 - **插件生态系统**：`Elasticsearch` 具有丰富的插件生态系统，可以通过插件扩展其功能，包括监控、安全、报告等。 - **安全性**：`Elasticsearch` 提供了安全特性，包括身份验证、授权、传输层加密和字段级别的安全性，以保护数据免受未经授权的访问。 - **强大的社区支持**：Elasticsearch 拥有广泛的社区支持，有大量的文档、教程和第三方工具可用于帮助您学习和使用它。 - **商业支持**：Elastic N.V. 提供了 Elasticsearch 的商业支持和托管服务，以满足企业级需求。 总之，Elasticsearch 是一个强大且多才多艺的搜索和分析引擎，适用于各种用途，从全文搜索到日志分析和可视化数据。它在各种行业中被广泛使用，包括**搜索引擎**、**电子商务**、**日志管理**、**安全信息与事件管理、科学研究**和更多领域。 ![输入图片说明](images/2.png) 服务布局： | 服务名称/主机名 | 开放端口 | | |--|--|--| | node-1 | 9200 | 1G | | node-2 | 9201 | 1G | | node-3 | 9202 | 1G | | kibana | 5601| 不限 | ### 1）部署 docker ```bash # 安装yum-config-manager配置工具 yum -y install yum-utils # 建议使用阿里云yum源：（推荐） #yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo # 安装docker-ce版本 yum install -y docker-ce # 启动并开机启动 systemctl enable --now docker docker --version ``` ### 2）部署 docker-compose ```bash curl -SL https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.16.0/docker-compose-linux-x86_64 -o /usr/local/bin/docker-compose chmod +x /usr/local/bin/docker-compose docker-compose --version ``` ### 3）创建网络 ```bash # 创建 docker network create bigdata # 查看 docker network ls ``` ### 4）创建挂载目录 ```bash #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 ``` ### 5）修改 Linux 句柄数 ```bash #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 ``` ### 6）修改句柄数和最大线程数 ```bash #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 ``` ### 7）添加 IK 分词器 GitHub 下载地址：[https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases](https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases) ```bash # 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://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.17.5/elasticsearch-analysis-ik-7.17.5.zip unzip elasticsearch-analysis-ik-7.17.5.zip ``` ### 8）编写配置文件 #### 1、node-1 `./es/node-1/config/elasticsearch.yml` ```bash #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 ``` ##### 2、node-2 `./es/node-2/config/elasticsearch.yml` ```bash #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 ``` #### 3、node-3 `./es/node-3/config/elasticsearch.yml` ```bash #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 ``` #### 4、kibana `./kibana/config/kibana.yml` ```bash 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: "kibana" elasticsearch.password: "12345" # 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" ``` ### 9）构建镜像 这里就用别人已经构建好的好的镜像，不再重复构建镜像了，如果不了解怎么构建镜像，可以私信我。 ```bash ### ES docker pull elasticsearch:7.17.5 # tag docker tag docker.io/library/elasticsearch:7.17.5 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/elasticsearch:7.17.5 # 登录将镜像推送到阿里云 docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/elasticsearch:7.17.5 ### kibana docker pull docker.io/library/kibana:7.17.5 docker tag docker.io/library/kibana:7.17.5 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/kibana:7.17.5 docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/kibana:7.17.5 ``` ### 10）编排 docker-compose.yml ```yaml version: "3" services: node-1: image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/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: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/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: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/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: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/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 ``` 开始执行部署 ```bash docker-compose up -d # 查看 docker-compose ps ``` ### 11）测试验证 ES 访问地址：`http://ip:9200` ```bash docker-compose ps curl localhost:9200 curl localhost:9200/_cat/health ``` ![输入图片说明](images/3.png) kibana：`http://ip:5601/` ![输入图片说明](images/4.png) --- 通过 docker-compose 快速部署 Elasticsearch 和 Kibana 保姆级教程就先到这里了，有任何疑问也可关注我公众号：`大数据与云原生技术分享`，进行技术交流，如本篇文章对您有所帮助，麻烦帮忙一键三连（**点赞、转发、收藏**）~ ![输入图片说明](https://foruda.gitee.com/images/1697877316320820873/bfbdbb24_1350539.png "屏幕截图")