Linux（CentOs7）使用docker容器安装Elasticsearch+kibana

柔情只为你懂 2023-10-04 23:33 38阅读 0赞

**目录**

1、检查docker是否安装

编辑

2、ElasticSearch安装

1. 拉取elasticsearch镜像

2. 配置elasticsearch端口

3、目录结构

4. 验证elasticsearch是否启动成功

3. kibana安装

1. docker安装kibana

编辑

2. 启动kibana

4、Kibana server is not ready yet报错

解决办法：

6. 插件安装

1. 安装IK分词器

2.plugins安装步骤

3.安装插件，elasticsearch-analysis-ik版本与elasticsearch保持一致，即7.11.1

4.退出容器

5.重启docker容器

6、补充：常用快捷键：

--------------------

## 1、检查docker是否安装 ##

1.先查看之前是否安装了docker

> yum list installed | grep docker

## ![9a66abc50563440f817d6e3d5acd1061.png][] ##

2、卸载docker

> yum remove docker -y

3、docker启动

> 1.  启动 systemctl start docker 或者 service docker start
> 2.  停止：systemctl stop docker 或者 service docker stop
> 3.  重启：systemctl restart docker 或者 service docker restart
> 4.  检查docker进程的运行状态：systemctl status docker 或者 service docker status

## **2、ElasticSearch安装** ##

参考了：[Docker安装ElasticSearch和Kibana\_ThinkWon的博客-CSDN博客][Docker_ElasticSearch_Kibana_ThinkWon_-CSDN]，还有很多博客写下了下面这篇文章。

#### 1. 拉取elasticsearch镜像 ####

拉取最新版本elasticsearch

> docker pull elasticsearch

![0205b3de80e84b32b67d8eb934877ee7.png][]

我这边使用的是下面这个方法：

拉取指定版本elasticsearch，比如拉取7.11.1版本的elasticsearch

> docker pull elasticsearch:7.11.1

![50a0601ca1c54fbd8d563f378e2aa256.png][]

#### 2. 配置elasticsearch端口 ####

> docker run --name elasticsearcha -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES\_JAVA\_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" -d elasticsearch：7.11.1

![bb9a9ef1e2bf4fec8bea8a3ac8e2f967.png][]

运行docker镜像参数说明：

\-p：端口映射

\-e：设置环境变量，discovery.type=single-node（单机运行），ES\_JAVA\_OPTS="-Xms512m -Xmx512m"（设置JVM参数）

\-d：后台启动

–name：容器名称

54d1c07bc236：镜像id

elasticsearch：对应的版本号

#### 3、目录结构 ####

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>目录</th> 
   <th>配置文件</th> 
   <th>描述</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>bin</td> 
   <td></td> 
   <td>脚本文件，包括启动 Elasticsearch、安装插件，运行统计数据等。</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>config</td> 
   <td>elasticsearch.yml</td> 
   <td>集群配置文件</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>JDK</td> 
   <td></td> 
   <td>Java 运行环境</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>data</td> 
   <td>path.data</td> 
   <td>数据文件</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>lib</td> 
   <td></td> 
   <td>Java 类库</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>logs</td> 
   <td>path.logs</td> 
   <td>日志文件</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>modules</td> 
   <td></td> 
   <td>包含所有 ES 模块</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>plugins</td> 
   <td></td> 
   <td>包含所有已安装插件</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 4. 验证elasticsearch是否启动成功 ###

linux内用curl访问: curl http://localhost:9200，输入类似如下的信息表示安装成功

> curl http://localhost:9200

![df0a035dae304a79843d2ab4f01a3dd5.png][]

windows访问：使用自己的ip地址和域名

![c3c860bda1984a1891bedfe986b0c587.png][]

## 3. kibana安装 ##

#### 1. docker安装kibana ####

安装kibana版本与elasticsearch版本一致，即7.11.1

> docker pull kibana:7.11.1

docker images查看docker的安装内容

#### ![d5af991230b8432f85996b2fd147bc0b.png][] ####

#### 2. 启动kibana ####

安装完成以后需要启动kibana容器，使用–link连接到elasticsearch容器，命令如下:

注意这里的elasticsearcha:elasticsearcha要和上面的一致：

> docker run --name kibanaa --link=elasticsearcha:elasticsearcha -p 5601:5601 -d kibana:7.11.1

![f16daff83d944c13ac4934787a4e167f.png][]

这里会报错：

## 4、Kibana server is not ready yet报错 ##

![b73734adb85d473095f9c218f8072a10.png][]

### 解决办法： ###

1、故执行如下命令查看[elasticsearch][]容器内部ip，发现果然是kibana.yaml配置文件中的es容器ip与现在实际的es容器ip不一致造成的。

> docker inspect --format '\{ \{ .NetworkSettings.IPAddress \}\}' 68fd078012b1
> 
> docker inspect --format '\{ \{ .NetworkSettings.IPAddress \}\}' 容器id

![c08806862a74499f8e8e20e11ef800cf.png][]

> // 查看es容器id
> 
> docker ps

![1f3b36d1b4f943c6b7a713d696b73384.png][]

2、进入kibana容器，更新kibana.[yaml配置文件][yaml]。执行如下命令进入并编辑kibana.yaml，

> docker exec -it kibana容器id/bin/bash
> 
> docker exec -it 3bb6b5c07faf /bin/bash

> cd config
> 
> vi kibana.yml

![3214215780994d94bb354ff215ff5a5b.png][]

3、将下图所选部分的ip地址更换成实际的es容器ip地址，保存并退出kibana。

![3e6cde23c0c14e9b87839d3d0035adf3.png][]

4、重启容器

> docker restart 容器id

![62a9f77616d04a4b8e433dad38b03361.png][]

5、访问成功![0539bde105b747b19d82744955953a3c.png][]

## 6. 插件安装 ##

#### 1. 安装[IK分词器][IK] ####

docker进入容器命令，容器id为 7272c3b28e81

> docker exec -it 7272c3b28e81 /bin/bash

![6e979ed0d429489992dceaabe4459952.png][]

#### 2.plugins安装步骤 ####

> cd /usr/share/elasticsearch/plugins/

####    3.安装插件，elasticsearch-analysis-ik版本与elasticsearch保持一致，即7.11.1 ####

> elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.11.1/elasticsearch-analysis-ik-7.11.1.zip

#### ![f97d1a0c0503446a92bfa08a6d2589e2.png][] ####

#### 4.退出容器 ####

> exit

#### 5.重启docker容器 ####

> docker restart 7272c3b28e81

### ![dbc585e22ec64d0286ce88544b7727bd.png][] ###

### 6. 分词器使用验证 ###

ik\_smart：智能分词，最少切分，宁缺毋滥，保证查准率

ik\_max\_word：最大化分词法，最细粒度划分，尽量多的有意义的分词，保证查全率，ik\_max\_word分词包含 ik\_smart

Postman post请求分词测试：http://自己的ip地址:9200/\_analyze

测试数据：

> \{ "tokenizer": "ik\_smart", "text": "花城广州" \}

结果：

![02c1b9cf7865432293538c1da904dc8c.png][]

## 6、补充：常用快捷键： ##

首先停止[docker容器][docker]

> docker stop \[容器id或容器名\]

停止之后删除容器

> docker rm \[容器id或容器名\]

如果忘记容器id或名字，使用以下命令查看（-a 是查看所有容器）

> docker ps -a

删除容器后[删除镜像][Link 1]，先删除再拉取

> docker rmi \[镜像id\]

查看镜像

> docker images

拉取镜像

> ocker pull elasticsearch:\[版本号\]

docker启动kibana

> 初始化一个容器：docker run -d -p xxx.xx/imagesId name
> 
> 启动、重启、停止：docker start/restart/stop 容器名称、容器id
> 
> 查看日志：docker logs 容器名称、容器id
> 
> 删除：docker rm -f 容器名称、容器id
> 
> 进入容器：docker exec -it 容器名称、容器id bash
> 
> 查看所有容器：docker ps -a

docker start 2bfaad611b0a

![f0b42ea8db6f4a9ba89edfc6d8914f5c.png][]

[9a66abc50563440f817d6e3d5acd1061.png]: https://img-blog.csdnimg.cn/9a66abc50563440f817d6e3d5acd1061.png
[Docker_ElasticSearch_Kibana_ThinkWon_-CSDN]: https://blog.csdn.net/ThinkWon/article/details/122808762?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522167875497416800197019624%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334..%2522%257D&request_id=167875497416800197019624&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2~all~sobaiduend~default-1-122808762-null-null.142%5Ev73%5Epc_search_v2,201%5Ev4%5Eadd_ask,239%5Ev2%5Einsert_chatgpt&utm_term=Docker%20%E5%AE%89%E8%A3%85%20Elasticsearch%20%E5%92%8C%20Kibana%20&spm=1018.2226.3001.4187
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[docker]: https://so.csdn.net/so/search?q=docker%E5%AE%B9%E5%99%A8&spm=1001.2101.3001.7020
[Link 1]: https://so.csdn.net/so/search?q=%E5%88%A0%E9%99%A4%E9%95%9C%E5%83%8F&spm=1001.2101.3001.7020
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