打開ElasticSearch、kibana、logstash的正確方式

時間  2020-05-10
標籤 打開 elasticsearch kibana logstash 正確 方式 欄目 日誌分析 简体版
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做者：玩世不恭的Coder
時間：2020-03-08
說明：原創不易，本文爲原創文章，未經容許不可轉載，轉載前請聯繫做者javascript

打開ElasticSearch、kibana、logstash的正確方式

前言1、ELK系統的搭建Elasticsearch的安裝安裝kibana安裝logstash2、基於Logstash對Elasticsearch索引庫中數據的導入和導出使用logstash將es數據從索引庫中導出logstash對Elasticsearch索引庫中數據的導入3、安裝ik中文分詞器ik中文分詞器插件的安裝分詞結果測試4、Elasticsearch集羣的搭建建立集羣所須要的配置文件及數據文件，以便容器的映射建立elasticsearch容器並啓動所遇問題java

前言

Elasticsearch是什麼？爲何每次學習一門技術都是英文的呢？真的是腦闊疼。既然它是英文的，咱們不妨藉助有道來初步的看看Elasticsearch究竟是何方神聖，竟如此多嬌。其分爲elastic和search兩個獨立的單詞，咱們來無腦有道一波看看，獲得的解釋以下：node

從有道的解釋來看，咱們能夠簡單的對其理解爲：Elasticsearch是及其具備彈性的、靈活的、像鬆緊帶同樣的且可供搜尋檢索的一款工具。o(*≧▽≦)ツ┏━┓python

百度百科對其解釋以下：git

ElasticSearch是一個基於Lucene的搜索服務器。它提供了一個分佈式多用戶能力的全文搜索引擎，基於RESTful web接口。Elasticsearch是用Java語言開發的，並做爲Apache許可條款下的開放源碼發佈，是一種流行的企業級搜索引擎。ElasticSearch用於雲計算中，可以達到實時搜索，穩定，可靠，快速，安裝使用方便。官方客戶端在Java、.NET（C#）、PHP、Python、Apache、Groovy、Ruby和許多其餘語言中都是可用的。根據DB-Engines的排名顯示，Elasticsearch是最受歡迎的企業搜索引擎，其次是Apache Solr，也是基於Lucene。github

從如上信息咱們能夠得知，Elasticsearch是一款實時、分佈式存儲的搜索引擎，在實際開發過程當中，咱們經常會把數據放在Elasticsearch搜索引擎中，而後從引擎中去實際須要的數據。並且在實際搜索過程當中，咱們也會有許多的Api支持來對數據進行檢索，好比排序、條件查詢等，其中在Elasticsearch中最爲強大之處就是他的模糊檢索功能。講到這，可能有些Mysql經驗但沒接觸過Elasticsearch的朋友可能會有個疑問，Mysql大法不是無敵麼，其中的like語句不能模糊查詢麼？where and不能條件檢索麼？orderby不能對數據進行排序麼？我隨隨便便就信手拈來一個Sql語句不就能實現業務的需求麼：web

select department_name, count(*) 員工個數
from departments d, employees e
where d.department_id = e.department_id
group by d.department_id
having count(*)>5
order by count(*) desc;

是這樣沒錯，以上SQL代碼的確可以實現實際需求，可是當咱們的業務逐漸變得複雜、龐大，咱們的用戶量愈來愈多，咱們就不得不站在用戶的角度來想一想了。試想一下，假設哪些淘寶er天天打開淘寶搜索本身想要的數據時都要等個幾十秒，那會是怎樣的一種畫面。又好比，在打開咱們常見文件來檢索咱們須要數據的時候，好比txt、word、excel，咱們通常都能迅速打開，那是由於這些文件佔用實際空間都過小，這些文件大多就幾kb，假設咱們打開一個以G爲單位的日誌文件，此時的系統還能像以往那樣正常麼？換言之，Elasticsearch採用的是索引搜索，可以具備強大的搜索能力，可以達到實時搜索，穩定，可靠，快速，安裝的效用。sql

另外，Elasticsearch在處理日誌的過程當中，其經常與數據收集和日誌解析引擎Logstash以及名爲Kibana的分析和可視化平臺配合使用，也就是常說的ELK系統。文本將主要介紹如下幾個方面的內容docker

  • 基於Docker容器來搭建ELK
  • Elasticsearch集羣的搭建
  • 在Elasticsearch中引入IK分詞器插件
  • 基於Logstash對Elasticsearch索引庫中數據的導入和導出

1、ELK系統的搭建

Elasticsearch是實時全文搜索和分析引擎，提供蒐集、分析、存儲數據三大功能；是一套開放REST和JAVA API等結構提供高效搜索功能，可擴展的分佈式系統。它構建於Apache Lucene搜索引擎庫之上。shell

Logstash是一個用來蒐集、分析、過濾日誌的工具。它支持幾乎任何類型的日誌，包括系統日誌、錯誤日誌和自定義應用程序日誌。它能夠從許多來源接收日誌，這些來源包括 syslog、消息傳遞（例如 RabbitMQ）和JMX，它可以以多種方式輸出數據，包括電子郵件、websockets和Elasticsearch。
1
Kibana是一個基於Web的圖形界面，用於搜索、分析和可視化存儲在 Elasticsearch指標中的日誌數據。它利用Elasticsearch的REST接口來檢索數據，不只容許用戶建立他們本身的數據的定製儀表板視圖，還容許他們以特殊的方式查詢和過濾數據

總結就是Elasticsearch用於搜索，Kibana用於可視化，Logstash用於蒐集。下面咱們來基於Docker來搭建一下ELK系統，關於Docker的安裝及基本使用，前面的文章已經有過記錄了，此處再也不過多的介紹。另外，值得注意的是這三者之間的版本關係，（若是使用其餘版本的工具，則按照以下方式搭建可能會產生其餘問題）：

  • Elasticsearch:5.6.8
  • Kibana:5.6.8
  • Logstash:lastest

Elasticsearch的安裝

  • Docker拉取Elasticsearch鏡像
docker pull elasticsearch:5.6.8
  • 在本地建立elasticsearch容器所映射的配置文件以及data目錄

這裏須要將http.host配置成0.0.0.0的受權對象，並將配置寫入config目錄下的elasticsearch.yml配置文件中

# 在centos本地建立配置文件，並配置
mkdir -p /resources/elasticsearch/config        # 建立config目錄
mkdir -p /resources/elasticsearch/data             # 建立data目錄
# 將http.host配置爲0.0.0.0的受權對象，將配置寫入config目錄下的elasticsearch.yml配置文件中
echo "http.host: 0.0.0.0" >> /resources/elasticsearch/config/elasticsearch.yml
  • 建立一個elasticsearch容器，並開機自運行

首先須要建立容器並開機運行（single-node表示單節點模式，後面會介紹集羣方式下elasticsearch的搭建），而後將elasticsearch容器設置爲開機自啓動。穿件es容器時的參數介紹以下：

  1. --name：爲容器起一個別名
  2. -p：將容器的運行端口映射到本地端口
  3. "discovery.type=single-node"：表示單節點模式下建立，後文將介紹集羣模式的搭建
  4. -v：表示將容器中的配置文件和data文件映射到上文本地所建立的文件，方便後面的配置
# 建立容器並開機運行（single-node表示單節點模式，後面會介紹集羣方式下elasticsearch的搭建）
# 注意：在docker中\表示換行
docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 \
-e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" \
-v /resources/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /resources/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data -d elasticsearch:5.6.8
# 參數介紹：
# --name：爲容器起一個別名
# -p：將容器的運行端口映射到本地端口
# -e "discovery.type=single-node"：表示單節點模式下建立，後文將介紹集羣模式的搭建
# -v：表示將容器中的配置文件和data文件映射到上文本地所建立的文件，方便後面的配置

# 將elasticsearch容器設置爲開機自啓動
docker update new-elasticsearch --restart=always

這樣一來，咱們便安裝好elasticsearch了，咱們可使用curl命令來測試一下：

# 使用curl來訪問elasticsearch的運行端口
curl localhost:9200
# 運行輸出結果以下則成功安裝
{
  "name" : "XwmNOpR",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "yB3VNHxmQzevk1vXUQTkcg",
  "version" : {
    "number" : "5.6.8",
    "build_hash" : "688ecce",
    "build_date" : "2018-02-16T16:46:30.010Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "6.6.1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}

固然了，咱們也可使用瀏覽器來對其進行訪問，訪問方式爲http://[ip]:9200，端口爲虛擬機ip，一樣能夠獲得對應的結果，另外若是使用的是Aliyun或騰訊雲服務器，則須要在控制檯中配置相應的安全組，不然沒法訪問

安裝kibana

  • Docker拉取Kibana鏡像
# Docker拉取Kibana鏡像
docker pull kibana:5.6.8
  • 建立容器並設置開機自啓動
# 建立容器kibana容器，對應的參數如上，另外須要指定elasticsearch的地址
docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_URL=http://[ip]:9200 -p 5601:5601 \
-d kibana:5.6.8
# 配置開機自啓動
docker update new-kibana --restart=always

安裝完成以後，咱們即可curl一下kibana的地址，或在瀏覽器訪問http://[ip]:5601便可獲得對應的輸出：

[root@iZm5eei156c9h3hrdjpe77Z ~]# curl localhost:5601
<script>var hashRoute = '/app/kibana';
var defaultRoute = '/app/kibana';

var hash = window.location.hash;
if (hash.length) {
  window.location = hashRoute + hash;
} else {
  window.location = defaultRoute;
}</script>[root@iZm5eei156c9h3hrdjpe77Z ~]# 

安裝logstash

  • 拉取Logstash鏡像
# 拉取鏡像
docker pull logstash
  • 建立一個配置文件，並進行input和output的配置

在/resources/logstash中建立logstash.conf文件，並使用vim來對其進行編輯，配置的過程以下：

# 在/resources/logstash中建立logstash.conf文件，並使用vim來對其進行編輯
mkdir /resources/logstash
# 使用vim編輯
vim logstash.conf
# 配置文件內容以下，更換爲本身Elasticsearch的ip便可
input {
    tcp {
        port => 4560
        codec => json_lines
    }
}
output{
  elasticsearch { 
    hosts => ["[ip]:9200"] 
    index => "applog"
    }
  stdout { codec => rubydebug }
}
  • 建立容器並開機自啓動
# 建立容器，這裏須要指明Elasticsearch來進行連接
docker run -d -p 4560:4560 \
-v /resources/logstash/logstash.conf:/etc/logstash.conf \
--link elasticsearch:elasticsearch \
--name logstash logstash \
logstash -f /etc/logstash.conf

# 開機自啓動
docker update new-logstash --restart=always

以上即是Logstash的安裝過程，咱們能夠進入Logstash容器內來簡單的使用一下。

進入Logstash容器，並cd到bin目錄

docker exec -it logstash /bin/bash
cd /usr/share/logstash/bin

執行logstash命令，注意：須要這裏須要指定--path.data參數，不然在運行的過程會出錯

# 注意：須要這裏須要指定--path.data參數，不然在運行的過程會出錯
logstash -e 'input { stdin { } } output { stdout {} }' --path.data=/root/

運行以後，咱們在控制檯輸入hello world，即會出現如下結果

2、基於Logstash對Elasticsearch索引庫中數據的導入和導出

應用需求：在192.168.220.201主機中的es中並無info索引庫，而192.168.220.202中的es有info索引庫，此時咱們能夠嘗試藉助logstash來先將skuinfo索引庫從192.168.220.202導出成一個json文件，而後將該文件藉助logstash導入到192.168.220.201的es索引庫中。這樣的需求該如何實現呢？

使用logstash將es數據從索引庫中導出

建立一個臨時的文件夾，用於保存導出的數據以及配置文件，以後使用vim來建立一個export.conf配置文件，並對其進行配置

mkdir /resources/mydata/logstash_temp
vim export.conf

export.conf文件的配置內容以下

#  將192.168.220.202 Elasticsearch中info索引庫導出爲一個info.json文件
input{
     elasticsearch {
        hosts => ["192.168.220.202:9200"]   # 指定Elasticsearch的地址，該地址中含有目標數據
                index => "info"             # 指定須要導出的索引庫
                size => 200                 # 指定每次導出數據每批次的大小，注意不能設置太大，不然會出錯
            scroll => "5m"
                docinfo => false
    }
}
output{
   file {
     path => "info.json"                 # 指定保存的數據路徑和json文件的名稱
   }
 }

使用docker cp命令將該導出的配置文件複製的logstash容器的bin目錄中

# 將export.conf文件cp到logstash容器中
docker cp ./export.conf logstash:/usr/share/logstash/bin

進入logstash容器，並執行配置文件，注意：務必要指定path.data屬性，否則會報錯

# 進入logstash，而後執行配置文件
docker exec -it logstash /bin/bash
cd /usr/share/logstash/bin
./logstash -f ./export.conf --path.data=/root/ # 務必要指定path.data屬性，否則會報錯

執行完成以後便會在當前目錄下產生一個info.json文件，咱們將該數據文件導出到centos中

# 執行完成以後就會在當前目錄下產生一個info.json文件，將該文件導出到centos中
docker cp logstash:/usr/share/logstash/bin/info.json /resources/mydata/

便可完成將索引庫中的數據導出成一個json文件，該文件存在於/resources/mydata/info.json

logstash對Elasticsearch索引庫中數據的導入

  • 完成json數據的導入及conf文件的配置
  1. 將192.168.220.202中的info.json文件使用xftp工具導入到windows本地
  2. 將該文件經過xftp工具導入到192.168.220.201 /resources/mydata/logstash_temp中
  3. 採用vim對import.conf配置文件進行編輯
# 1. 將192.168.220.202中的info.json文件使用xftp工具導入到windows本地
# 2. 將該文件經過xftp工具導入到192.168.220.201 /resources/mydata/logstash_temp中
cd /mydata/mysources/logstash_temp
# 使用vim對import.conf進行配置
vim import.conf
  • import.conf的配置文件以下
# 讀取json文件
input {
  file {
    # 設置json文件路徑，多個文件路徑可設置成數組[]，模糊匹配用*
    path => "/root/info.json"
    start_position => "beginning"
    # 設置編碼
    codec => json {charset => "UTF-8"}
    # 當存在多個文件的時候可以使用type指定輸入輸出路徑
    type => "json_index"
  }
}

# 過濾格式化數據
filter {
    mutate{
        #刪除無效的字段
        remove_field => ["@version","message","host","path"]
    }
    # 新增timestamp字段，將@timestamp時間增長8小時
    ruby { code => "event.set('timestamp', event.get('@timestamp').time.localtime + 8*60*60)" }

}

# 數據輸出到ES
output {
    #日誌輸出格式，json_lines;rubydebug等
    stdout {
        codec => rubydebug
    }
    #輸出到es
    if[type] == "json_index"{
        #沒法解析的json不記錄到elasticsearch中
        if "_jsonparsefailure" not in [tags] {
            elasticsearch {
                #es地址ip端口
                hosts => "192.168.220.201:9200"
                # 配置數據轉入到es中的
                index => "info"
                #類型
                document_type => "info"
            }
        }
    }
}
  • 完成import.conf文件的配置以後，咱們便可來真正實現數據導入
# 將import.conf文件和info.json文件導入到logstash容器中
docker cp ./import.conf logstash:/usr/share/logstash/bin    # 導入conf配置文件
docker cp ./skuinfo.json logstash:/root/                    # 導入json數據文件，導入的路徑注意與conf配置文件中的配置路徑保持一致
# 進入到logstash容器中，並執行logstash命令完成數據的導入
docker exec -it logstash /bin/bash
cd /usr/share/logstash/bin
./logstash -f ./import.conf --path.data=/root/

等待執行完成以後訪問192.168.220.201:5601便可訪問到info索引庫中的數據

3、安裝ik中文分詞器

ik中文分詞器插件的安裝

坑一：咱們安裝ik分詞器的時候，通常是在github中來下載zip文件，而後傳送到centos中，最後再上傳到elasticserch容器中，可是github中標明的版本與實際版本根本不相同。另外一方面，在咱們下載不一樣版本的elasticsearch時，有的版本容器運行會出錯，有些正常。因此咱們之後咱們搭建elk的時候就同一安裝5.6.8版本（必定要注意）

坑二：咱們通常在github上下載zip文件（不管什麼文件）的時候會很是很是的慢（不是通常的慢），因此咱們之後在使用github來下載的時候能夠藉助gitee（碼雲）來下載，在碼雲中建立一個倉庫的時候，選擇導入已有的倉庫，而後將原github的git鏈接複製粘貼上去，最後create。一旦建立，咱們就能夠藉助碼雲中來間接下載github倉庫的任何文件，且下載的速度會大大加快

具體安裝過程及代碼示例以下：

  1. 下載5.6.8的ik分詞器：https://gitee.com/tianxingjian123/elasticsearch-analysis-ik
  2. 使用maven將其打包：cd到ik目錄，而後mvn打包：mvn package -Pdist,native -DskipTests -Dtar
  3. 使用maven打包完成以後，便可生成一個target文件夾，裏面有./releases/elasticsearch-analysis-ik-5.6.8.zip壓縮文件
  4. 在虛擬機中建立一個ik文件夾，並將該zip文件上傳到ik文件夾中，而後使用unzip命令解壓該zip文件，解壓以後刪除zip文件便可
  5. 以後使用docker將該ik文件夾傳到elasticsearch容器的plugins中
  6. 進入elasticsearch容器，使用ls命令可查看是否成功上傳ik文件夾

ik分詞器連接：https://gitee.com/tianxingjian123/elasticsearch-analysis-ik

# ik分詞器連接：https://gitee.com/tianxingjian123/elasticsearch-analysis-ik
# 下載5.6.8的ik分詞器以後，咱們須要使用maven將其打包
cd C:\Users\M\Desktop\code-demo\elasticsearch-analysis-ik
mvn package -Pdist,native -DskipTests -Dtar
# 使用maven打包完成以後，便可生成一個target文件夾，裏面有./releases/elasticsearch-analysis-ik-5.6.8.zip
# 在虛擬機中建立一個ik文件夾
mkdir ik
# 以後使用xftp將該zip文件上傳到ik文件夾中，而後使用unzip命令解壓該zip文件，解壓以後刪除zip文件
unzip elasticsearch-analysis-ik-5.6.8.zip
rm -rf elasticsearch-analysis-ik-5.6.8.zip
# 以後使用docker將該ik文件夾傳到elasticsearch容器的plugins中
docker cp ./ik elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins
# 進入elasticsearch容器
docker exec -it new-elasticsearch /bin/bash
# 以後以下命令可查看是否成功上傳ik文件夾
root@78f36ce60b3f:/usr/share/elasticsearch# cd plugins/
root@78f36ce60b3f:/usr/share/elasticsearch/plugins# ls
ik
root@78f36ce60b3f:/usr/share/elasticsearch/plugins# cd ik
root@78f36ce60b3f:/usr/share/elasticsearch/plugins/ik# ls
commons-codec-1.9.jar             httpclient-4.5.2.jar
commons-logging-1.2.jar             httpcore-4.4.4.jar
config                     plugin-descriptor.properties
elasticsearch-analysis-ik-5.6.8.jar
root@78f36ce60b3f:/usr/share/elasticsearch/plugins/ik# 
# 以後進入到bin目錄下，並查看已經安裝的ik分詞器插件
root@78f36ce60b3f:cd /usr/share/elasticsearch/bin
root@78f36ce60b3f:/usr/share/elasticsearch/bin# elasticsearch-plugin list
ik

以上操做完成以後，就算是完成了在Elasticsearch中引入ik中文分詞器插件了，注意：以上步驟務必須要徹底一致，不然會形成各類大大小小的問題。

分詞結果測試

# 打開chrom瀏覽器，訪問：http://192.168.220.201:5601/，若出現kibana界面，說明kibana安裝正常
# 進入kibana的Dev Tools界面，而後使用以下測試ik中文分詞器插件是否正常安裝
GET bank/_analyze
{
  "text": "如今是大年三十凌晨一點三十分，有點冷，我寫完這篇文章就睡覺！",
  "analyzer": "ik_smart"
}

運行以後，測試ik中文分詞結果以下，可見已經完成了對中文句子的分詞

4、Elasticsearch集羣的搭建

建立集羣所須要的配置文件及數據文件，以便容器的映射

在每一次搭建的時候都須要注意要確保data目錄下爲空，不然在實際運行過程當中會出錯

mkdir /mydata
cd /mydata
mkdir elasticsearch1
cd elasticsearch1
mkdir data # 注意要確保data目錄下爲空，不然在實際運行過程當中會出錯
mkdir config
cd conf
vim elasticsearch.yml
# elasticsearch.yml文件配置信息以下

elasticsearch.yml文件的配置信息以下，注意須要配置一下幾點：

  1. 開啓跨域，爲了讓es-head能夠訪問，此處須要額外安裝header插件
  2. 設置集羣的名稱（每一個集羣節點的設置須要同樣）
  3. 指定該節點是否有資格被選舉成爲master節點，默認是true，es是默認集羣中的第一臺機器爲master，若是這臺機掛了就會從新選舉master
  4. 容許該節點存儲數據(默認開啓）以及容許任何ip進行訪問
# 開啓跨域，爲了讓es-head能夠訪問，此處須要額外安裝header插件
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"

# 集羣的名稱（同樣）
cluster.name: elasticsearch
# 節點的名稱（不同，根據別名來配置）
node.name: es1
# 指定該節點是否有資格被選舉成爲master節點，默認是true，es是默認集羣中的第一臺機器爲master，若是這臺機掛了就會從新選舉master
node.master: true
# 容許該節點存儲數據(默認開啓)
node.data: true
# 容許任何ip訪問
network.host: 0.0.0.0
# 經過這個ip列表進行節點發現，我這裏配置的是各個容器的ip
discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["192.168.220.200:9300","192.168.220.200:9301","192.168.220.200:9302"]
#若是沒有這種設置,遭受網絡故障的集羣就有可能將集羣分紅兩個獨立的集羣 – 致使腦裂 - 這將致使數據丟失
discovery.zen.minimum_master_nodes: 2

第一個elasticsearch配置文件建立好後，同理建立其餘兩個節點

# 配置es2
cd /mydata
cp -r ./elasticsearch1 ./elasticsearch2
# 將其中的conf/elasticsearch.yml中配置修改一處信息
node.name=es2

# 配置es3
cd /mydata
cp -r ./elasticsearch1 ./elasticsearch3
# 將其中的conf/elasticsearch.yml中配置修改一處信息
node.name=es3

建立elasticsearch容器並啓動

# 建立es1容器並啓動
docker run --name es1 -p 9200:9200 -p 9300:9300 \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" \
-v /mydata/elasticsearch1/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /mydata/elasticsearch1/data:/usr/share/elasticsearch/data -d elasticsearch:5.6.8

# 引入ik分詞器
docker cp ./ik es1:/usr/share/elasticsearch/plugins

# 建立es2容器並啓動
docker run --name es2 -p 9201:9200 -p 9301:9300 \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" \
-v /mydata/elasticsearch2/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /mydata/elasticsearch2/data:/usr/share/elasticsearch/data -d elasticsearch:5.6.8

# 建立es3容器並啓動
docker run --name es3 -p 9202:9200 -p 9302:9300 \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" \
-v /mydata/elasticsearch3/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
-v /mydata/elasticsearch3/data:/usr/share/elasticsearch/data -d elasticsearch:5.6.8

至此，完成以上操做便可實現了Elasticsearch集羣的搭建

  • 分別訪問http://192.168.220.200:9200、http://192.168.220.200:920一、http://192.168.220.200:9202，便可發現已經搭建完成，並顯示了各個es節點的對應信息。
  • 訪問http://192.168.220.200:9200/_cat/nodes可查看集羣節點。
  • 訪問http://192.168.220.200:9200//_cat/health查看健康情況（green，yellow、red）

所遇問題

  • 實例化容器以後，可能會受到進程數的限制，咱們須要提升虛擬機的進程數
vim /etc/sysctl.conf
# 添加以下一條配置
vm.max_map_count=655360
# 退出後重啓配置
sysctl -p
  • 當實例化以上三個es容器以後，可能會存在必定的內存問題，這個時候，咱們須要提升虛擬機的內存

運行以上命令以後，可能會發現當前可用配置只有50多，並且當咱們訪問http://192.168.220.200:9200的時候也會發現請求失敗這個時候咱們打開對應虛擬機的設置，將內存設置3GB便可，不一下子從新進入虛擬機，使用free -m命令便可發現此時內存還剩1000多可用

# 實例化以上三個es容器以後，查看當前可用內存
free -m
# 運行以上命令以後，可能會發現當前可用配置只有50多，並且當咱們訪問http://192.168.220.200:9200的時候也會發現請求失敗這個時候咱們打開對應虛擬機的設置，將內存設置3GB便可，不一下子從新進入虛擬機，使用free -m命令便可發現此時內存還剩1000多可用

# 完成上述配置以後，咱們重啓三個es容器
docker restart es1 es2 es3 || docker start es1 es2 es3

# 等待容器重啓以後，使用chrom瀏覽器訪問es
http://192.168.220.200:9200
http://192.168.220.200:9201
http://192.168.220.200:9202
# 可發現已經搭建完成，且顯示了各個es節點的對應信息

# 在kibana的dev tools下查看集羣節點
GET /_cat/nodes
# 查看健康情況（green，yellow、red）
GET /_cat/health
2020-03-08，By 濤濤，於上饒
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