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詳解如何使用Docker快速部署ELK環(huán)境(最新5.5.1版本)

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在Linux服務器上安裝Docker以后,Pull相關的官方Docker鏡像:

docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.5.1
docker pull docker.elastic.co/kibana/kibana:5.5.1
docker pull docker.elastic.co/logstash/logstash:5.5.1

啟動Elastic Search容器:

docker run -p 9200:9200 -e "http.host=0.0.0.0" -e "transport.host=127.0.0.1" \

--name my-elastic -d docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.5.1

啟動Kibana容器:

docker run -p 5601:5601 -e "ELASTICSEARCH_URL=http://localhost:9200" --name my-kibana \

--network host -d docker.elastic.co/kibana/kibana:5.5.1

創(chuàng)建logstash/logstash.yml,配置xpack對于logstash的監(jiān)控:

http.host: "0.0.0.0"
path.config: /usr/share/logstash/pipeline
xpack.monitoring.elasticsearch.url: http://localhost:9200
xpack.monitoring.elasticsearch.username: elastic
xpack.monitoring.elasticsearch.password: changeme

創(chuàng)建logstash/conf.d/logstash.conf,配置logstash的輸入輸出:

input {
 file {
  path => "/tmp/access_log"
  start_position => "beginning"
 }
}
output {
 elasticsearch {
  hosts => ["localhost:9200"]
  user => "elastic"
  password => "changeme"
 }
}

啟動Logstash容器:

docker run -v /home/ubuntu/logstash/conf.d:/usr/share/logstash/pipeline/:ro -v /tmp:/tmp:ro \

-v /home/ubuntu/logstash/logstash.yml:/usr/share/logstash/config/logstash.yml:ro --name my-logstash \

--network host -d docker.elastic.co/logstash/logstash:5.5.1

測試一下,在/tmp/access.log中添加兩行信息:

echo "Hello World!" >> /tmp/access_log
echo "Hello ELK!" >> /tmp/access_log

打開kibana的鏈接http://yourhost:5601,使用用戶名/密碼: elastic/changeme登錄。在”Configure an index pattern”頁面點擊Create按鈕。點擊菜單Monitor即可查看ELK節(jié)點的狀態(tài)

 

在Kibana點擊Discover菜單,可以看到相關的日志信息:

使用Elastic Search集群部署

Elastic官方提供了用docker-compose啟動Elastic Search集群的方法,首先安裝docker-compose

curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.15.0/docker-compose-Linux-x86_64 \

> /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
docker-compose --version

創(chuàng)建一個elasticsearch/docker-compose.yml文件:

version: '2'
services:
 elasticsearch1:
  image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.5.1
  container_name: elasticsearch1
  environment:
   - cluster.name=docker-cluster
   - bootstrap.memory_lock=true
   - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
  ulimits:
   memlock:
    soft: -1
    hard: -1
  mem_limit: 1g
  volumes:
   - esdata1:/usr/share/elasticsearch/data
  ports:
   - 9200:9200
  networks:
   - esnet
 elasticsearch2:
  image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:5.5.1
  environment:
   - cluster.name=docker-cluster
   - bootstrap.memory_lock=true
   - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
   - "discovery.zen.ping.unicast.hosts=elasticsearch1"
  ulimits:
   memlock:
    soft: -1
    hard: -1
  mem_limit: 1g
  volumes:
   - esdata2:/usr/share/elasticsearch/data
  networks:
   - esnet

volumes:
 esdata1:
  driver: local
 esdata2:
  driver: local

networks:
 esnet:

在/etc/sysctl.conf文件中追加一行

vm.max_map_count = 262144

執(zhí)行命令應用變更:

sudo sysctl -p

在docker-compose.yml所在的目錄執(zhí)行以下命令,啟動elastic search集群:

docker stop my-elastic && docker rm my-elastic
docker-compose up &

在Kibana中Monitor菜單中可以看到,Elastic Search集群已經(jīng)正常工作:

修改默認密碼

Elastic Docker Images的默認賬號密碼是elastic/changeme,使用默認密碼是不安全的,假設要把密碼改為elastic0。在Docker所在服務器上執(zhí)行命令,修改用戶elastic的密碼:

curl -XPUT -u elastic 'localhost:9200/_xpack/security/user/elastic/_password' -H "Content-Type: application/json" \

-d '{
 "password" : "elastic0"
}'

設置密碼,重啟Kibana:

docker stop my-kibana && docker rm my-kibana
docker run -p 5601:5601 -e "ELASTICSEARCH_URL=http://localhost:9200" -e "ELASTICSEARCH_PASSWORD=elastic0" \

--name my-kibana --network host -d docker.elastic.co/kibana/kibana:5.5.1

修改logstash/logstash.yml,logstash/conf.d/logstash.conf中的密碼,然后重啟logstash服務

docker restart my-logstash

測試一下,在/tmp/access.log中添加兩行信息:

echo "Hello World!" >> /tmp/access_log
echo "Hello ELK!" >> /tmp/access_log

打開kibana的鏈接http://yourhost:5601,使用用戶名/密碼: elastic/elastic0登錄。在”Configure an index pattern”頁面點擊Create按鈕。點擊菜單Monitor即可查看ELK節(jié)點的狀態(tài),默認密碼已經(jīng)修改成功。

以上就是本文的全部內(nèi)容,希望對大家的學習有所幫助,也希望大家多多支持腳本之家。

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