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本篇概览
- 本篇记录了用docker搭建ElasticSearch8单机版再扩容的过程，既留给自己后面反复使用，也可以为正在部署环境的读者提供一些参考
- 请注意docker部署ElasticSearch的适用场景：我这边只是在开发过程中使用，这种方式在生产环境是否适合是有待商榷的，在用于生产环境时请慎重考虑
- 本篇由以下内容构成
- 介绍本次实战的环境和版本信息
- 快速部署
- 验证功能
- 新加节点
- 一些常用操作介绍
环境信息
- 以下是本次实战的环境信息，可以作为参考
- 操作系统：macOS Monterey（M1 Pro芯片的MacBook Pro，16G内存）
- Docker：Docker Desktop 4.7.1 (77678)
- ElasticSearch：8.2.2
- Kibana：8.2.2
准备工作
- 首先是docker镜像加速，没有加速手段的下载镜像体验会很差，我这边里用的是七牛的镜像加速(https://reg-mirror.qiniu.com)，您可以按个人喜好自行配
- 如果您的环境是Linux，注意要做以下操作，否则es可能会启动失败 1 用编辑工具打开文件/etc/sysctl.conf 2 在尾部添加一行配置vm.max_map_count = 262144，如果已存在就修改，数值不能低于262144 3 修改保存，然后执行命令sudo sysctl -p使其立即生效
部署es
- 先创建一个docker网络
docker network create elastic- 创建es容器，若本地没有镜像会自动下载，为了省内存，我这里设置ES容器内的java进程只用到1024M内存，您可以根据自己电脑情况调整
docker run
--name es01
--net elastic
-p 9200:9200
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms1024m -Xmx1024m"
-idt elasticsearch:8.2.2- 进入容器
docker exec -it es01 /bin/bash- 重置密码
bin/elasticsearch-reset-password -u elastic- 提示是否重置，输入y，控制台会打印新密码，请记住这个密码，稍后要用到
Password for the [elastic] user successfully reset.
New value: 3_J35UWr2sIUkyxxxxxx- 现在验证elastic能否正常响应
- 在chrome浏览器的地址栏输入https://localhost:9200
- 此时浏览器会弹出安全提示，如下图，这时候不要用鼠标去点任何地方，直接在键盘上输入thisisunsafe，然后回车
- 接下来就会弹出登录页面了，如下图，填写账号elastic，密码是刚才控制台返回的
- 如果看到以下信息，证明es启动成功
- 如果您在chrome上安装了ElasticSearch Head插件（没错，是chrome浏览器插件），此时已经可以访问es服务了，如下图
- es已经就绪，接下来是kibana
部署和操作kibana
- 一行命令完成部署
docker run
--name kibana
--net elastic
-p 5601:5601
-idt kibana:8.2.2- 生成token，kibana连接es的时候要用到
docker exec -it es01 /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-create-enrollment-token -s kibana- 控制台会生成一长串文本，请保存下来，这是稍后给kibana用来连接es的token
- 浏览器访问http://localhost:5601/，会弹出输入窗口，如下图，在文本框内输入刚才生成的token内容，再点击Configure Elastic按钮
- 然后弹出个输入验证码的页面
- 在控制台输入以下命令，顺利拿到验证码
docker exec -it kibana bin/kibana-verification-code- 回到网页输入验证码，可以看到初始化页面
- 接下来就是常规的安全登录了，如下图，输入es的账号密码即可登录成功
- 登录成功，下图选择右边的Explore on my own
- eshead显示新增了一些kibana自用的索引
集群扩容
- 目前es服务是单节点，有时候需要对单节点进行扩容，加入新的机器以提升es服务的性能、存储、可用性等，docker下可以很方便的进行扩容，接下来一起试试
- 与kibana能够访问es类似，新机器加入当前es服务也需要授权token，生成token的命令如下，请在控制台执行
docker exec -it es01 /usr/share/elasticsearch/bin/elasticsearch-create-enrollment-token -s node- 拿到控制台生产的token后（30分钟有效期），执行以下命令即可创建一个新的es容器，与原先的es组成集群，原有的数据会保留，注意将xxxxxx替换成刚刚生成的token
docker run
-e ENROLLMENT_TOKEN="xxxxxx"
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms1024m -Xmx1024m"
--name es02
--net elastic
-idt elasticsearch:8.2.2- 在eshead上可以看到新增的节点
- 至此，kibana部署完成，接下来可以做一些CRUD的基本操作，新手可用来快速了解es基本操作，老司机可以直接跳过了
实战es操作：命令行操作
- 咱们先用命令行做一些最基本的操作，然后再考虑用kibana
- 由于es开方的https服务，所以首先把证书从容器中导出来，后面的curl请求都要指定这个证书
docker cp es01:/usr/share/elasticsearch/config/certs/http_ca.crt .- 当前目录下新增名为http_ca.crt的文件，就是安全证书了，试试能不能用，控制台输入以下命令，注意把xxxxxx换成您自己的密码
curl --cacert http_ca.crt -u elastic:xxxxxx https://localhost:9200- 控制台输出以下信息，证明外部访问es已经成功
❯ curl --cacert http_ca.crt -u elastic:xxxxxx https://localhost:9200
{
"name" : "279acdab6c7f",
"cluster_name" : "docker-cluster",
"cluster_uuid" : "whfRDTzCQym_jwx2OrMgKg",
"version" : {
"number" : "8.2.2",
"build_flavor" : "default",
"build_type" : "docker",
"build_hash" : "9876968ef3c745186b94fdabd4483e01499224ef",
"build_date" : "2022-05-25T15:47:06.259735307Z",
"build_snapshot" : false,
"lucene_version" : "9.1.0",
"minimum_wire_compatibility_version" : "7.17.0",
"minimum_index_compatibility_version" : "7.0.0"
},
"tagline" : "You Know, for Search"
}- 建一个索引试试，此索引名为my-book，有六个字段
curl -X PUT "https://localhost:9200/my-book?pretty"
--cacert http_ca.crt
-u elastic:xxxxxx
-H 'Content-Type: application/json'
-d'
{
"settings": {
"number_of_shards": 1
},
"mappings": {
"properties": {
"line_id": {
"type": "long"
},
"line_number": {
"type": "keyword"
},
"play_name": {
"type": "keyword"
},
"speaker": {
"type": "keyword"
},
"speech_number": {
"type": "long"
},
"text_entry": {
"type": "text"
}
}
}
}
'- 收到响应
{
"acknowledged" : true,
"shards_acknowledged" : true,
"index" : "my-book"
}- eshead插件也能看到索引创建成功
- 用GET命令获取索引信息试试，如下，符合预期
❯ curl -X GET
https://localhost:9200/my-book?pretty
--cacert http_ca.crt
-u elastic:m9ZRFl9wCIiVkLudRopy
{
"my-book" : {
"aliases" : { },
"mappings" : {
"properties" : {
"line_id" : {
"type" : "long"
},
"line_number" : {
"type" : "keyword"
},
"play_name" : {
"type" : "keyword"
},
"speaker" : {
"type" : "keyword"
},
"speech_number" : {
"type" : "long"
},
"text_entry" : {
"type" : "text"
}
}
},
"settings" : {
"index" : {
"routing" : {
"allocation" : {
"include" : {
"_tier_preference" : "data_content"
}
}
},
"number_of_shards" : "1",
"provided_name" : "my-book",
"creation_date" : "1653811101586",
"number_of_replicas" : "1",
"uuid" : "zX8kWS_IQ-ymdI7vYLOjew",
"version" : {
"created" : "8020299"
}
}
}
}
}- 再试试批量导入一笔数据，从这个地址下载数据文件：https://raw.githubusercontent.com/zq2599/blog_download_files/master/files/shakespeare_for_es_822.json
- 下载完毕后，执行以下命令，就会开始批量导入的操作
curl -H 'Content-Type: application/x-ndjson'
--cacert http_ca.crt
-u elastic:m9ZRFl9wCIiVkLudRopy
-s -XPOST https://localhost:9200/_bulk
--data-binary @shakespeare_only_one_type.json- 导入成功后，用eshead可以看到每条记录的详细信息
- 接下来试试kibana
操作kibana
- 在kibana页面，点击下图红框位置，进入查询页面
- 执行查询的操作如下
- 看看刚刚导入了多少数据，如下图，十一万
- 至此，基于docker部署ElasticSearch-8和Kibana-8的实战就完成了，希望本文能给您一些参考
