Docker安装ElasticSearch 以及使用LogStash实现索引库和数据库同步
1:下载 ElasticSearch 镜像
docker pull docker.io/elasticsearch:5.6.8

2:创建 ElasticSearch 容器:
注意:5.0默认分配jvm空间大小为2g 5.0之前好像是1g
docker run -di --name=my_es -e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx256m" -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:5.6.8
启动成功后在浏览器地址栏输入:http://宿主机ip:9200 出现如下,表示启动成功

3:但是如果 Java 使用 9300 端口连接ES 会出现如下错误
NoNodeAvailableException[None of the configured nodes are available:
[{#transport#‐1}{exvgJLR‐RlCNMJy‐hzKtnA}{192.168.184.135}{192.168.184.135:9300}]]
at org.elasticsearch.client.transport.TransportClientNodesService.ensureNodes AreAvailable
at org.elasticsearch.client.transport.TransportClientNodesService.execute
at org.elasticsearch.client.transport.TransportProxyClient.execute
4:修改docker容器中的配置文件:
docker exec -it my_es /bin/bash
进入 config 文件夹有一个 elasticsearch.yml 文件,但是发现 vim / vi 命令失效(因为是在docker容器中)
5 :首先退出容器,然后执行命令,拷贝配置文件到宿主机(必须保证容器中的ES是启动状态):
docker cp my_es:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml /usr/share/elasticsearch.yml
6:停止 和 删除原来创建的容器
docker stop elasticsearch:5.6.8
docker rm my_es
7:重新执行创建容器命令(重点:挂载文件)
docker run -di --name=my_es -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /usr/share/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml elasticsearch:5.6.8
8: 修改 /usr/share/elasticsearch.yml 将 transport.host: 0.0.0.0 前的 # 去掉后保存文件退出。 其作用是允许任何ip地址访问 elasticsearch 开发测试阶段可以这么做,生产环境下指定具体的IP
9:重启后发现重启启动失败了(纯宿主机问题),这与我们刚才修改的配置有关,因为elasticsearch在启动的时候会进行一些检查,比如最多打开的文件的个数以及虚拟内存区域数量等等
10:系统调优
(1)修改 /etc/security/limits.conf 追加内容
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
说明:nofile是单个进程允许打开的最大文件个数 soft nofile 是软限制 hard nofile是硬限制
(2)修改 /etc/sysctl.conf 追加内容
vm.max_map_count=655360
说明:限制一个进程可以拥有的VMA(虚拟内存区域)的数量
11: 执行下面命令 修改内核参数马上生效:sysctl ‐p 重新启动虚拟机,再次启动容器,发现已经可以启动并远程访问
使用 RestApi 操作 ElasticSearch
(PUT)创建索引:http://localhost:9200/index_name
(GET)查询所有:http://localhost:9200/index_name/type_name/_search
(GET)根据id查询:http://localhost:9200/index_name/type_name/1
(GET)条件查询:http://localhost:9200/index_name/type_name/_search?q=title:Spring
(GET)模糊查询:http://localhost:9200/index_name/type_name/_search?q=title:*spring*
(DELETE)删除:http://localhost:9200/index_name/type_name/1
(POST)新增类型和文档:http://localhost:9200/index_name/type_name
{
"title": "Spring框架",
"content" : "Spring框架是由于软件开发的复杂性而创建的"
}
(PUT)修改id不存在新增:http://localhost:9200/type_name/article/1
{
"title": "Spring框架",
"content" : "Spring框架是由于软件开发的复杂性而创建的"
}
安装IK分词器
docker cp ik my_es:/usr/share/elasticsearch/plugins
默认分词:http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=chinese&pretty=true&text=我是程序员
最少切分:http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_smart&pretty=true&text=我是程序员
最细切分:http://127.0.0.1:9200/_analyze?analyzer=ik_max_word&pretty=true&text=我是程序员
定制词汇
(1):elasticsearch-5.6.8\plugins\ik\config 文件夹下创建文件名 xxx.dic
(2):修改 IKAnalyzer.cfg.xml 文件:<entry key="ext_dict">xxx.dic</entry>
使用 ElasticSearch Head 连接ES会出现跨域问题的解决方法: 在 elasticsearch.yml 文件 添加
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
使用 LogStash 实现索引库和数据库同步
(1):安装 LogStash (直接解压)
(2):启动命令:logstash -e 'input { stdin { } } output { stdout {} }'
(3):配置同步 创建 xxx.conf 文件:
input {
jdbc {
# mysql jdbc connection string to our backup databse
jdbc_connection_string => "jdbc:mysql://192.168.2.130:3306/article?characterEncoding=UTF8"
# the user we wish to excute our statement as
jdbc_user => "root"
jdbc_password => "root"
# the path to our downloaded jdbc driver
jdbc_driver_library => "D:\logstash-5.6.8\mysqletc\mysql-connector-java-5.1.46.jar"
# the name of the driver class for mysql
jdbc_driver_class => "com.mysql.jdbc.Driver"
jdbc_paging_enabled => "true"
jdbc_page_size => "50"
#以下对应着要执行的sql的绝对路径。
#statement_filepath => ""
statement => "select id, title, content, state FROM tb_article"
#定时字段 各字段含义(由左至右)分、时、天、月、年,全部为*默认含义为每分钟都更新(测试结果,不同的话请留言指出)
schedule => "* * * * *"
}
} output {
elasticsearch {
#ESIP地址与端口
hosts => "127.0.0.1:9200"
#ES索引名称(自己定义的)
index => "tensquare_article"
#自增ID编号
document_id => "%{id}"
document_type => "article"
}
stdout {
#以JSON格式输出
codec => json_lines
}
} 启动 logstash:logstash -f conf.xml
ElaticSearch配套软件(安装包,Head,LogStash,Node,js):
链接:https://pan.baidu.com/s/1JhL75TGtxkVXplZqrluAWw
提取码:7a69
Docker安装ElasticSearch 以及使用LogStash实现索引库和数据库同步的更多相关文章
- 使用Docker 安装Elasticsearch、Elasticsearch-head、IK分词器 和使用
原文:使用Docker 安装Elasticsearch.Elasticsearch-head.IK分词器 和使用 Elasticsearch的安装 一.elasticsearch的安装 1.镜像拉取 ...
- linux centos7使用docker安装elasticsearch,并且用Django连接使用
一:elasticsearch安装及配置 1:需求分析 当用户在搜索框输入关键字后,我们要为用户提供相关的搜索结果.这种需求依赖数据库的模糊查询like关键字可以实现,但是like关键字的效率极低,而 ...
- Docker安装ElasticSearch 版本7.1.1
一.Docker 部署 ElasticSearch 1.从仓库中查找所有ElasticSearch的镜像 [root@iZwz99dhxbd6xwly17tb3bZ app]# docker sear ...
- 【最新】docker 安装elasticsearch + kibana步骤【第一篇_elasticsearch】
最近在用docker 安装elasticsearch + kibana 遇到了很多坑,最后成功安装elasticsearch + kibana (6.8.1)版本 安装了一下午,现总结过程中遇到 ...
- docker安装elasticsearch
docker search elasticsearch 选择一个版本,拉取镜像 docker pull elasticsearch: 查看镜像 docker images 通过镜像,启动一个容器,并将 ...
- docker安装elasticsearch及head插件
使用 Docker 拉取ElasticSearch镜像 docker pull elasticsearch:7.0.0 查看镜像 ID docker images 运行 docker run -e E ...
- docker 安装ElasticSearch的中文分词器IK
首先确保ElasticSearch镜像已经启动 安装插件 方式一:在线安装 进入容器 docker exec -it elasticsearch /bin/bash 在线下载并安装 ./bin/ela ...
- 通过docker安装elasticsearch和安装ik分词器插件及安装kibana
前提: 已经安装好docker运行环境: 步骤: 1.安装elasticsearch 6.2.2版本,目前最新版是7.2.0,这里之所以选择6.2.2是因为最新的SpringBoot2.1.6默认支持 ...
- 【最新】docker 安装elasticsearch + kibana步骤【第二篇_kibana】
本文主要讲解Docker 安装 kibana并设置中文语言 [如果有需要安装elasticsearch 的朋友请移步博主第一篇文章] 话不多说! 第一步:docker 下载kibana docker ...
随机推荐
- Angular 页面初始化动画
用于进入组件前的加载动画 第一步:index.html 定义动画模板和样式 // 样式 <style type="text/css">.preloader { posi ...
- openstack问题记录
先去查看对应的日志:/var/log/,再来排查错误 1.实例处于错误状态 解决办法: 1.使用openstack hypervisor list查看 2.然后openstack hypervisor ...
- eShopOnContainers学习系列(一):Swagger的使用
最近在看eShopOnContainer项目,抽取一下其中的基础知识点,做个记录,有兴趣的可以看下. 新建一个.net core API项目,添加Nuget包 Swashbuckle.AspNetCo ...
- 三个Eclipse下的Debug的使用场景(五)
本文链接:https://blog.csdn.net/u011781521/article/details/55000066 http://blog.csdn.net/u010075335/ar ...
- Java 从入门到进阶之路(七)
在之前的文章中我们介绍了一下 java 中的对象和类,接下来我们来看一下 Java 中的方法重载. 在显示生活中,我们肯定会遇到这样一个问题,那就是我们再商场买东西的时候在付账时的选择.如下 A:在收 ...
- spring5 源码深度解析----- @Transactional注解的声明式事物介绍(100%理解事务)
面的几个章节已经分析了spring基于@AspectJ的源码,那么接下来我们分析一下Aop的另一个重要功能,事物管理. 事务的介绍 1.数据库事物特性 原子性多个数据库操作是不可分割的,只有所有的操作 ...
- java并发之CAS详解
前言 在高并发的应用当中,最关键的问题就是对共享变量的安全访问,通常我们都是通过加锁的方式,比如说synchronized.Lock来保证原子性,或者在某些应用当中,用voliate来保证变量的可见性 ...
- js 判断对象是否为空
利用JSON.stringify var objData = {};JSON.stringify(objData) ==="{}" // true 第二种用原声js 方法 Obje ...
- MOV与LEA
MOV 格式:MOV dest, src 作用:赋值,且不改变标记位的值 特点:可以从寄存器到寄存器.从立即数到寄存器.从存储单元到寄存器.从立即数到储存单元.从寄存器到存储单元.从寄存器或存储单元到 ...
- 【元学习】Meta Learning 介绍
目录 元学习(Meta-learning) 元学习被用在了哪些地方? Few-Shot Learning(小样本学习) 最近的元学习方法如何工作 Model-Agnostic Meta-Learnin ...