docker相关总结

Docker 的相关使用记录

一.安装docker

linux环境使用yum命令安装docker

第一步:确保自己的虚拟机没有安装过docker,如果安装过的需要将原先的docker进行卸载,命令如下:

sudo yum remove docker \

                  docker-client \

                  docker-client-latest \

                  docker-common \

                  docker-latest \

                  docker-latest-logrotate \

                  docker-logrotate \

                  docker-selinux \

                  docker-engine-selinux \

                  docker-engine

第二步:确保自己的虚拟机的内核版本在3.10及以上,这个地方用下面的命令:

uname

第三步:确保自己的linux上是否有yum程序,没有的话的可以参考如下网址安装方法:

http://c.biancheng.net/view/824.html

第四步:安装docker软件包

命令如下:

yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

然后使用阿里云的下载地址,阿里云的速度比较快.

阿里云地址

yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

第五步:安装docker:

yum install docker-ce

第六步:测试

docker version

二.docker安装zookeeper

拉取Zookeeper镜像到本地【默认拉取最新版本】

docker pull zookeeper

查看拉取下来的镜像

docker images

运行镜像，产生容器

简单解释一下参数：--name是给启动的容易取的名字，以后启动容器可以使用这个名字来启动

-p 是映射容器端口与本地主机的端口

-- restart always 表示容器如果关闭退出就是重启

-d 表示容器以后台守护进程启动

末尾的zookeeper，表示是刚刚拉取下来的镜像，也可以使用镜像ID【参照第二条命令】

镜像ID可以在使用docker images查看镜像时会列出，参考上一个图

docker run --name myzookeeper -p 2181:2181 --restart always -d zookeeper

docker run --name myzookeeper -p 2181:2181 --restart always -d 06b178591ab3

查看正在运行的容器

docker ps

三.docker 安装kafka

启动zookeeper容器

docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 -t wurstmeister/zookeeper

启动kafka容器

docker run  -d --name kafka \

-p 9092:9092 \

-e KAFKA_BROKER_ID=0 \

-e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.204.128:2181 \

-e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.204.128:9092 \

-e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 -t wurstmeister/kafka

这里面主要设置了4个参数

KAFKA_BROKER_ID=0

KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.204.128:2181

KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.204.128:9092

KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092

中间两个参数的192.168.204.128改为宿主机器的IP地址，如果不这么设置，可能会导致在别的机器上访问不到kafka。

测试kafka

进入kafka容器的命令行

docker exec -ti kafka /bin/bash

进入kafka所在目录

cd opt/kafka_2.12-1.1.0/

后面不再赘述，可参考前一篇文章https://blog.csdn.net/lblblblblzdx/article/details/80548157

集群搭建

使用docker命令可快速在同一台机器搭建多个kafka，只需要改变brokerId和端口

docker run -d --name kafka1 \

-p 9093:9093 \

-e KAFKA_BROKER_ID=1 \

-e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=192.168.204.128:2181 \

-e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://192.168.204.128:9093 \

-e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9093 -t wurstmeister/kafka

创建Replication为2，Partition为2的topic

在kafka容器中的opt/kafka_2.12-1.1.0/目录下输入

bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper 192.168.204.128:2181 --replication-factor 2 --partitions 2 --topic partopic

查看topic的状态

在kafka容器中的opt/kafka_2.12-1.1.0/目录下输入

bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper 192.168.204.128:2181 --topic partopic

输出结果：

Topic:partopic  PartitionCount:2    ReplicationFactor:2 Configs:

    Topic: partopic Partition: 0    Leader: 0   Replicas: 0,1   Isr: 0,1

    Topic: partopic Partition: 1    Leader: 0   Replicas: 1,0   Isr: 0,1

显示每个分区的Leader机器为broker0，在broker0和1上具有备份，Isr代表存活的备份机器中存活的。

当停掉kafka1后，

docker stop kafka1

再查看topic状态，输出结果：

Topic:partopic  PartitionCount:2    ReplicationFactor:2 Configs:

    Topic: partopic Partition: 0    Leader: 0   Replicas: 0,1   Isr: 0

    Topic: partopic Partition: 1    Leader: 0   Replicas: 1,0   Isr: 0

四.docker安装fastdfs

4.1 拉取镜像

docker pull morunchang/fastdfs

如果网速下载慢，可以参考资料文件夹中给大家导出的镜像包上传到 Linux服务器上，通过docker load -i my_fdfs.tar 加载镜像。

使用 docker images查看是否成功

4.2 运行tracker

docker run -d --name tracker --net=host morunchang/fastdfs sh tracker.sh

4.3 运行storage

docker run -d --name storage --net=host -e TRACKER_IP=<your tracker server address>:22122 -e GROUP_NAME=<group name> morunchang/fastdfs sh storage.sh

例子：

docker run -d --name storage --net=host -e TRACKER_IP=192.168.200.130:22122 -e GROUP_NAME=group1 morunchang/fastdfs sh storage.sh

使用的网络模式是–net=host, 替换为你机器的Ip即可
是组名，即storage的组
如果想要增加新的storage服务器，再次运行该命令，注意更换新组名

4.4 修改nginx的配置

进入storage的容器内部，修改nginx.conf

# 进入到storage容器内部

docker exec -it storage  /bin/bash

进入到容器内部后

#1 通过命令来查询Nginx的安装位置

root@iZ8vb6w2xyjemtqcxtmaj4Z:/# whereis nginx

nginx: /etc/nginx

#2 查看当前Nginx的进程

root@iZ8vb6w2xyjemtqcxtmaj4Z:/# ps aux | grep nginx

root        16  0.0  0.0  32480  1480 ?        Ss   13:18   0:00 nginx: master process /etc/nginx/sbin/nginx

nobody     100  0.0  0.0  33036  2116 ?        S    14:15   0:00 nginx: worker process

root       118  0.0  0.0  11272   728 pts/1    S+   14:54   0:00 grep --color=auto nginx

添加以下内容

#3 修改Nginx的配置文件

vi /etc/nginx/conf/nginx.conf

#4 修改Nginx配置内容

 server {

        listen       80;

        server_name  localhost;

        location ~ /M00 {

        		# storage 实际存储图片的位置

            root /data/fast_data/data;

            ngx_fastdfs_module;

        }

}

#5 进入到Nginx sbin目录从新加载Nginx配置文件

cd /etc/nginx/sbin

# 重新加载配置文件

./nginx -s reload

修改后：

storage存储的位置/data/fast_data/data

4.5 设置开机启动容器

docker update --restart=always  tracker

docker update --restart=always  storage

五.docker安装MongoDB

5.1 拉取镜像

docker pull mongo

5.2 创建容器

docker run -di --name mongo-service -p 27017:27017 -v ~/data/mongodata:/data  mongo

六.docker安装elasticsearch(简称es)

6.1 拉取镜像

docker pull elasticsearch:7.4.0

6.2 创建容器

docker run -id --name elasticsearch -d -p 9200:9200 -p 9300:9300 -v /usr/share/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins -e "discovery.type=single-node" elasticsearch:7.4.0

6.3安装ik分词器

这里采用离线安装

下载分词器压缩包

下载地址：

https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-ik/releases/download/v7.4.0/elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip

将IK分词器上传到/tmp目录中（xftp）

将分词器安装进容器中

#将压缩包移动到容器中

docker cp /tmp/elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins

#进入容器

docker exec -it elasticsearch /bin/bash  

#创建目录

mkdir /usr/share/elasticsearch/plugins/ik

#将文件压缩包移动到ik中

mv /usr/share/elasticsearch/plugins/elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip /usr/share/elasticsearch/plugins/ik

#进入目录

cd /usr/share/elasticsearch/plugins/ik

#解压

unzip elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip

#删除压缩包

rm -rf elasticsearch-analysis-ik-7.4.0.zip

退出并重启镜像

这玩意装与不装都挺好，不装查到的东西也很精确够使，装上会查出一些没有用的！

七.docker安装kibana

拉取镜像

docker pull kibana:7.4.0

创建容器

docker run -d -p 5601:5601 --link elasticsearch -e "ELASTICSEARCH_URL=http://192.168.200.140:9200" kibana:7.4.0

测试:http://192.168.200.140:5601/