详解如何使用Docker快速部署ELK环境(最新5.5.1版本)

 更新时间:2018年08月21日 09:34:56   作者:gongxsh00  
这篇文章主要介绍了详解如何使用Docker快速部署ELK环境(最新5.5.1版本),小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

在Linux服务器上安装Docker以后,Pull相关的官方Docker镜像:

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

启动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

启动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

创建logstash/logstash.yml,配置xpack对于logstash的监控:

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

创建logstash/conf.d/logstash.conf,配置logstash的输入输出:

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

启动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

测试一下,在/tmp/access.log中添加两行信息:

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

打开kibana的链接http://yourhost:5601,使用用户名/密码: elastic/changeme登录。在”Configure an index pattern”页面点击Create按钮。点击菜单Monitor即可查看ELK节点的状态

 

在Kibana点击Discover菜单,可以看到相关的日志信息:

使用Elastic Search集群部署

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

创建一个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

执行命令应用变更:

sudo sysctl -p

在docker-compose.yml所在的目录执行以下命令,启动elastic search集群:

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

在Kibana中Monitor菜单中可以看到,Elastic Search集群已经正常工作:

修改默认密码

Elastic Docker Images的默认账号密码是elastic/changeme,使用默认密码是不安全的,假设要把密码改为elastic0。在Docker所在服务器上执行命令,修改用户elastic的密码:

curl -XPUT -u elastic 'localhost:9200/_xpack/security/user/elastic/_password' -H "Content-Type: application/json" \
-d '{
 "password" : "elastic0"
}'

设置密码,重启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中的密码,然后重启logstash服务

docker restart my-logstash

测试一下,在/tmp/access.log中添加两行信息:

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

打开kibana的链接http://yourhost:5601,使用用户名/密码: elastic/elastic0登录。在”Configure an index pattern”页面点击Create按钮。点击菜单Monitor即可查看ELK节点的状态,默认密码已经修改成功。

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持脚本之家。

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