Docker-使用docker-compose安裝Elasticsearch和Kibana

    背景:要學習Elasticsearch，所以首先要安裝一下。

    環境准備: Centos7、Elasticsearch6.5.4、Kibana6.5.4、docker-compose(默認你的環境已經安裝好了docker和docker-compose)

1、新建一個目錄 mkdir /opt/docker-es，然后創建一個文件 vim docker-compose.yml，編輯完內容之后一定記得要賦執行權限 chmod u+x docker-compose.yml

文件內容中的 image 的地址值是哪里來的呢?訪問 https://hub.daocloud.io/ ，首頁搜索 elasticsearch ,選擇 "社區鏡像", 找到 "library/elasticsearch" ,選擇對應的版本拉取，就能拿到地址，kibana也是同樣的方式。

version: "3.1"
services:
  elasticsearch:
    image: daocloud.io/library/elasticsearch:6.5.4
    restart: always
    container_name: elasticsearch
    ports:
      - 9200:9200 # 端口映射
  kibana:
    image: daocloud.io/library/kibana:6.5.4
    restart: always
    container_name: kibana
    ports:
      - 5601:5601
    environment:
      - elasticsearch_url=http://192.168.x.x:9200 #配置你的ip地址
    depends_on:
      - elasticsearch

2、在 /opt/docker-es 目錄下，運行命令 docker-compose up -d 然后就開始拉取鏡像並啟動對應的容器了。

我遇到了問題，使用 docker-compose logs -f 看日志，發現elasticsearch啟動報錯: ERROR: [1] bootstrap checks failed [1]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144]

查了一下參考的博客，說是要修改一個操作系統的文件 vim /etc/sysctl.conf。添加一行 vm.max_map_count=655360，然后重啟容器 docker restart 容器id。然后瀏覽器訪問：

http://192.168.x.x:9200 ，出現一段json就證明es啟動成功了。

3、安裝ik分詞器。因為es自帶的分詞器對中文分詞不友好，所以我們安裝一個ik分詞器。首先找到ik分詞器。版本必須和安裝的elasticsearch一致6.5.4。到github中輸入ik

 

第一個medcl/elasticsearch-analysis-ik 就是

選擇Releases

 

選擇Tags標簽

 

找到6.5.4版本，然后復制連接

 

 4、上一步找到ik分詞器的下載地址后，開始安裝。

4.1  docker exec -it 容器id /bin/bash 進入到elasticsearch容器

4.2 進入到bin目錄 cd bin/

4.3 運行命令  ./elasticsearch-plugin install https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v6.5.4/elasticsearch-analysis-ik-6.5.4.zip 

4.4 安裝結束后重啟es的docker容器，docker restart 容器id

4.5到kibana界面測試一下

 

參考:

https://cloud.tencent.com/developer/article/1549867