一、概述

使用 Docker Compose 快速部署 Elasticsearch 和 Kibana 可以帮助您在本地或开发环境中轻松设置和管理这两个重要的工具，用于存储和可视化日志数据、监控和搜索。以下是一个概述的步骤：

准备 Docker 和 Docker Compose：确保您已经安装了 Docker 和 Docker Compose。您可以从 Docker 官方网站上获取它们的安装程序。创建 Docker Compose 配置文件：创建一个名为 docker-compose.yml 的文件，它将定义 Elasticsearch 和 Kibana 的容器配置。这个文件应该包括服务名称、映像、环境变量、端口映射等信息。配置 Elasticsearch：在 docker-compose.yml 文件中，配置 Elasticsearch 容器。您通常需要指定节点名称、发现类型等设置。使用容器版本的 Elasticsearch 镜像。配置 Kibana：在 docker-compose.yml 文件中，配置 Kibana 容器。指定要监听的端口，并确保它依赖于 Elasticsearch 服务。数据卷设置：在 docker-compose.yml 文件中，通常会使用数据卷来保存 Elasticsearch 数据。这确保了数据的持久性。启动容器：在终端中，导航到包含 docker-compose.yml 文件的目录，并运行以下命令以启动 Elasticsearch 和 Kibana。

docker-compose up -d# -d 选项用于在后台运行容器。

等待服务启动：容器启动后，等待一段时间以确保 Elasticsearch 和 Kibana 完全启动。访问 Kibana 控制台：打开您的浏览器，访问 Kibana 控制台的地址，默认情况下是：。默认情况下，Kibana 不需要用户名和密码。开始使用：现在，您可以使用 Kibana 控制台来管理和可视化 Elasticsearch 中的数据，执行查询、创建仪表板等操作。

这些步骤将帮助您快速部署 Elasticsearch 和 Kibana，以便进行日志分析、数据可视化和搜索等操作。请注意，您可以根据需要在 docker-compose.yml 文件中更改版本和配置选项。确保您的系统资源足够以支持 Elasticsearch 和 Kibana 的运行。

如果有想知道 on k8s 部署的小伙伴，可以参考我这篇文章：ElasticSearch+Kibana on K8s 讲解与实战操作（版本7.17.3）

二、开始编排部署（Elasticsearch 和 Kibana）

Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎，最初由 Elasticsearch N.V.（现在是 Elastic N.V.）开发并维护。它是基于 Apache Lucene 搜索引擎构建的，专门设计用于处理和分析大规模的数据，提供了强大的全文搜索、结构化数据存储、分析和可视化功能。以下是 Elasticsearch 的主要特点和用途的概述：

分布式和实时：Elasticsearch是一个分布式系统，可以轻松地扩展到数百台服务器，以处理大量数据。它提供了实时搜索和分析，可以在毫秒级别内响应查询。全文搜索：Elasticsearch 以其卓越的全文搜索能力而闻名，可以对大量文本数据进行高效的搜索。它支持分词、模糊查询、通配符搜索、近似匹配等功能。结构化和非结构化数据：Elasticsearch 不仅支持全文搜索，还能够存储和索引结构化数据，如 JSON、XML 等。这使得它非常适用于存储各种类型的数据，从日志和事件数据到产品目录和传感器数据。多种用途：Elasticsearch 可用于多种用途，包括搜索引擎、日志和事件数据分析、性能监控、安全信息与事件管理 (SIEM)、文档存储、实时仪表板和可视化等。RESTful API：Elasticsearch 提供了一个易于使用的 RESTful API，使开发人员能够通过 HTTP 请求执行各种操作，包括索引管理、搜索、分析和聚合。分析和聚合：Elasticsearch 提供了丰富的分析和聚合功能，允许您从数据中提取有价值的见解。您可以执行聚合操作，生成图表和仪表板，以可视化数据。插件生态系统：Elasticsearch 具有丰富的插件生态系统，可以通过插件扩展其功能，包括监控、安全、报告等。安全性：Elasticsearch 提供了安全特性，包括身份验证、授权、传输层加密和字段级别的安全性，以保护数据免受未经授权的访问。强大的社区支持：Elasticsearch 拥有广泛的社区支持，有大量的文档、教程和第三方工具可用于帮助您学习和使用它。商业支持：Elastic N.V. 提供了 Elasticsearch 的商业支持和托管服务，以满足企业级需求。

总之，Elasticsearch 是一个强大且多才多艺的搜索和分析引擎，适用于各种用途，从全文搜索到日志分析和可视化数据。它在各种行业中被广泛使用，包括搜索引擎、电子商务、日志管理、安全信息与事件管理、科学研究和更多领域。

服务布局：

服务名称/主机名

开放端口

node-1

9200

1G

node-2

9201

1G

node-3

9202

1G

kibana

5601

不限

1）部署 docker

# 安装yum-config-manager配置工具yum -y install yum-utils# 建议使用阿里云yum源：（推荐）#yum-config-manager --add-repo  --add-repo  安装docker-ce版本yum install -y docker-ce# 启动并开机启动systemctl enable --now dockerdocker --version

2）部署 docker-compose

curl -SL  -o /usr/local/bin/docker-composechmod +x /usr/local/bin/docker-composedocker-compose --version

3）创建网络

# 创建docker network create bigdata# 查看docker network ls

4）创建挂载目录

#创建 es 目录chmod 777 ./es/node-{1..3}/{config,data,log}chmod 777 ./es/plugins# 创建kibana的配置目录mkdir -p ./kibana/config#目录授权chmod 777 ./es/node-{1..3}/{config,data,log}chmod 777 ./es/pluginschmod 777 ./kibana/config

5）修改 Linux 句柄数

#查看当前最大句柄数sysctl -a | grep vm.max_map_count#修改句柄数vi /etc/sysctl.confvm.max_map_count=262144#临时生效，修改后需要重启才能生效，不想重启可以设置临时生效sysctl -w vm.max_map_count=262144

6）修改句柄数和最大线程数

#修改后需要重新登录生效vi /etc/security/limits.conf# 添加以下内容* soft nofile 65535* hard nofile 65535* soft nproc 4096* hard nproc 4096# 重启服务，-h 立刻重启，默认间隔一段时间才会开始重启reboot -h now

7）添加 IK 分词器

GitHub 下载地址：「链接」

# 将下载的分词器复制到ES安装目录的plugins目录中并进行解压mkdir ./es/plugins/ik && cd ./es/plugins/ikwget  elasticsearch-analysis-ik-7.17.5.zip 

8）编写配置文件1、node-1

./es/node-1/config/elasticsearch.yml

#集群名称cluster.name: elastic#当前该节点的名称node.name: node-1#是不是有资格竞选主节点node.master: true#是否存储数据node.data: true#最大集群节点数node.max_local_storage_nodes: 3#给当前节点自定义属性（可以省略）#node.attr.rack: r1#数据存档位置path.data: /usr/share/elasticsearch/data#日志存放位置path.logs: /usr/share/elasticsearch/log#是否开启时锁定内存（默认为是）#bootstrap.memory_lock: true#设置网关地址，我是被这个坑死了，这个地址我原先填写了自己的实际物理IP地址，#然后启动一直报无效的IP地址，无法注入9300端口，这里只需要填写0.0.0.0network.host: 0.0.0.0#设置映射端口http.port: 9200#内部节点之间沟通端口transport.tcp.port: 9300#集群发现默认值为127.0.0.1:9300,如果要在其他主机上形成包含节点的群集,如果搭建集群则需要填写#es7.x 之后新增的配置，写入候选主节点的设备地址，在开启服务后可以被选为主节点，也就是说把所有的节点都写上discovery.seed_hosts: ["node-1","node-2","node-3"]#当你在搭建集群的时候，选出合格的节点集群，有些人说的太官方了，#其实就是，让你选择比较好的几个节点，在你节点启动时，在这些节点中选一个做领导者，#如果你不设置呢，elasticsearch就会自己选举，这里我们把三个节点都写上cluster.initial_master_nodes: ["node-1","node-2","node-3"]#在群集完全重新启动后阻止初始恢复，直到启动N个节点#简单点说在集群启动后，至少复活多少个节点以上，那么这个服务才可以被使用，否则不可以被使用，gateway.recover_after_nodes: 2#删除索引是是否需要显示其名称，默认为显示#action.destructive_requires_name: true# 禁用安全配置，否则查询的时候会提示警告xpack.security.enabled: false

2、node-2

./es/node-2/config/elasticsearch.yml

#集群名称cluster.name: elastic#当前该节点的名称node.name: node-2#是不是有资格竞选主节点node.master: true#是否存储数据node.data: true#最大集群节点数node.max_local_storage_nodes: 3#给当前节点自定义属性（可以省略）#node.attr.rack: r1#数据存档位置path.data: /usr/share/elasticsearch/data#日志存放位置path.logs: /usr/share/elasticsearch/log#是否开启时锁定内存（默认为是）#bootstrap.memory_lock: true#设置网关地址，我是被这个坑死了，这个地址我原先填写了自己的实际物理IP地址，#然后启动一直报无效的IP地址，无法注入9300端口，这里只需要填写0.0.0.0network.host: 0.0.0.0#设置映射端口http.port: 9200#内部节点之间沟通端口transport.tcp.port: 9300#集群发现默认值为127.0.0.1:9300,如果要在其他主机上形成包含节点的群集,如果搭建集群则需要填写#es7.x 之后新增的配置，写入候选主节点的设备地址，在开启服务后可以被选为主节点，也就是说把所有的节点都写上discovery.seed_hosts: ["node-1","node-2","node-3"]#当你在搭建集群的时候，选出合格的节点集群，有些人说的太官方了，#其实就是，让你选择比较好的几个节点，在你节点启动时，在这些节点中选一个做领导者，#如果你不设置呢，elasticsearch就会自己选举，这里我们把三个节点都写上cluster.initial_master_nodes: ["node-1","node-2","node-3"]#在群集完全重新启动后阻止初始恢复，直到启动N个节点#简单点说在集群启动后，至少复活多少个节点以上，那么这个服务才可以被使用，否则不可以被使用，gateway.recover_after_nodes: 2#删除索引是是否需要显示其名称，默认为显示#action.destructive_requires_name: true# 禁用安全配置，否则查询的时候会提示警告xpack.security.enabled: false

3、node-3

./es/node-3/config/elasticsearch.yml

#集群名称cluster.name: elastic#当前该节点的名称node.name: node-3#是不是有资格竞选主节点node.master: true#是否存储数据node.data: true#最大集群节点数node.max_local_storage_nodes: 3#给当前节点自定义属性（可以省略）#node.attr.rack: r1#数据存档位置path.data: /usr/share/elasticsearch/data#日志存放位置path.logs: /usr/share/elasticsearch/log#是否开启时锁定内存（默认为是）#bootstrap.memory_lock: true#设置网关地址，我是被这个坑死了，这个地址我原先填写了自己的实际物理IP地址，#然后启动一直报无效的IP地址，无法注入9300端口，这里只需要填写0.0.0.0network.host: 0.0.0.0#设置映射端口http.port: 9200#内部节点之间沟通端口transport.tcp.port: 9300#集群发现默认值为127.0.0.1:9300,如果要在其他主机上形成包含节点的群集,如果搭建集群则需要填写#es7.x 之后新增的配置，写入候选主节点的设备地址，在开启服务后可以被选为主节点，也就是说把所有的节点都写上discovery.seed_hosts: ["node-1","node-2","node-3"]#当你在搭建集群的时候，选出合格的节点集群，有些人说的太官方了，#其实就是，让你选择比较好的几个节点，在你节点启动时，在这些节点中选一个做领导者，#如果你不设置呢，elasticsearch就会自己选举，这里我们把三个节点都写上cluster.initial_master_nodes: ["node-1","node-2","node-3"]#在群集完全重新启动后阻止初始恢复，直到启动N个节点#简单点说在集群启动后，至少复活多少个节点以上，那么这个服务才可以被使用，否则不可以被使用，gateway.recover_after_nodes: 2#删除索引是是否需要显示其名称，默认为显示#action.destructive_requires_name: true# 禁用安全配置，否则查询的时候会提示警告xpack.security.enabled: false

4、kibana

./kibana/config/kibana.yml

server.host: 0.0.0.0# 监听端口server.port: 5601server.name: "kibana"# kibana访问es服务器的URL,就可以有多个，以逗号","隔开elasticsearch.hosts: [";,";,";]monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true# kibana访问Elasticsearch的账号与密码(如果ElasticSearch设置了的话)elasticsearch.username: "kibana"elasticsearch.password: "12345"# kibana日志文件存储路径logging.dest: stdout# 此值为true时，禁止所有日志记录输出logging.silent: false# 此值为true时，禁止除错误消息之外的所有日志记录输出logging.quiet: false# 此值为true时，记录所有事件，包括系统使用信息和所有请求logging.verbose: falseops.interval: 5000# kibana web语言i18n.locale: "zh-CN"

9）构建镜像

这里就用别人已经构建好的好的镜像，不再重复构建镜像了，如果不了解怎么构建镜像，可以私信我。

### ESdocker pull elasticsearch:7.17.5# tagdocker tag docker.io/library/elasticsearch:7.17.5 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/elasticsearch:7.17.5# 登录将镜像推送到阿里云docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/elasticsearch:7.17.5### kibanadocker pull docker.io/library/kibana:7.17.5docker tag docker.io/library/kibana:7.17.5 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/kibana:7.17.5docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/kibana:7.17.5

10）编排 docker-compose.yml

version: "3"services:  node-1:    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/elasticsearch:7.17.5    container_name: node-1    hostname: node-1    environment:      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1024m -Xmx1024m"      - "TZ=Asia/Shanghai"    ulimits:      memlock:        soft: -1        hard: -1      nofile:        soft: 65536        hard: 65536    ports:      - "9200:9200"    logging:      driver: "json-file"      options:        max-size: "50m"    volumes:      - ./es/node-1/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml      - ./es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins      - ./es/node-1/data:/usr/share/elasticsearch/data      - ./es/node-1/log:/usr/share/elasticsearch/log    networks:      - bigdata    healthcheck:      test: ["CMD-SHELL", "curl -I  || exit 1"]      interval: 10s      timeout: 10s      retries: 5  node-2:    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/elasticsearch:7.17.5    container_name: node-2    hostname: node-2    environment:      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1024m -Xmx1024m"      - "TZ=Asia/Shanghai"    ulimits:      memlock:        soft: -1        hard: -1      nofile:        soft: 65536        hard: 65536    ports:      - "9201:9200"    logging:      driver: "json-file"      options:        max-size: "50m"    volumes:      - ./es/node-2/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml      - ./es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins      - ./es/node-2/data:/usr/share/elasticsearch/data      - ./es/node-2/log:/usr/share/elasticsearch/log    networks:      - bigdata    healthcheck:      test: ["CMD-SHELL", "curl -I  || exit 1"]      interval: 10s      timeout: 10s      retries: 5  node-3:    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/elasticsearch:7.17.5    container_name: node-3    hostname: node-3    environment:      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms1024m -Xmx1024m"      - "TZ=Asia/Shanghai"    ulimits:      memlock:        soft: -1        hard: -1      nofile:        soft: 65536        hard: 65536    ports:      - "9202:9200"    logging:      driver: "json-file"      options:        max-size: "50m"    volumes:      - ./es/node-3/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml      - ./es/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins      - ./es/node-3/data:/usr/share/elasticsearch/data      - ./es/node-3/log:/usr/share/elasticsearch/log    networks:      - bigdata    healthcheck:      test: ["CMD-SHELL", "curl -I  || exit 1"]      interval: 10s      timeout: 10s      retries: 5  kibana:    container_name: kibana    hostname: kibana    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/kibana:7.17.5    environment:      TZ: 'Asia/Shanghai'    volumes:      - ./kibana/config/kibana.yml:/usr/share/kibana/config/kibana.yml    ports:      - 5601:5601    networks:      - bigdata    healthcheck:      test: ["CMD-SHELL", "curl -I  || exit 1"]      interval: 10s      timeout: 10s      retries: 5# 连接外部网络networks:  bigdata:    external: true

开始执行部署

docker-compose up -d# 查看docker-compose ps

11）测试验证

ES 访问地址：

docker-compose pscurl localhost:9200curl localhost:9200/_cat/health

kibana：

git 地址：docker-compose-es-kibana: docker-compose-es-kibana

通过 docker-compose 快速部署 Elasticsearch 和 Kibana 保姆级教程就先到这里了，有任何疑问也可关注我公众号：大数据与云原生技术分享，进行技术交流，如本篇文章对您有所帮助，麻烦帮忙一键三连（点赞、转发、收藏）~