Docker部署ELK 8.8.2（1）-ELK介绍&Elasticsearch安装_elk版本-程序员宅基地

说明：所有介绍和操作基于ELK 8.8.2版本。

一、Elastic Stack介绍

“ELK”是三个开源项目的首字母缩写：Elasticsearch、Logstash 和 Kibana。Elasticsearch是一个搜索和分析引擎，Logstash是服务器端数据处理管道，能够同时从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到Elasticsearch 等“存储库”，Kibana 则可以让用户在Elasticsearch中使用图形和图表对数据进行可视化。

Logstash作为数据采集的客户端，资源占用较高，于是又添加了Beats家族，通过各种更加轻量的Beat来采集数据。ELK 3个字母已经无法涵盖新加入的Beats，ELK就改名为ELK Stack，随着ELK Stack的更新升级，又升级为Elastic Stack。

1.1Elasticsearch介绍

Elasticsearch作为 Elastic Stack 的核心，它是一个分布式的 RESTful 搜索和分析引擎，可用来集中存储数据，以便对形形色色、规模不一的数据进行搜索、索引和分析。

可以使用 Elasticsearch 做什么？对数字、文本、地理位置、结构化数据、非结构化数据等众多数据类型的存储、索引、查询、分析，以下是Elastic Stack 所构建解决方案的完整列表。

1.2Kibana介绍

使用 Kibana 对Elasticsearch中的数据进行管理，以实现数据的搜索、可观测性、安全和分析，就像Kibana首页所示：Search、Observability、Security、Analytics。

1.3Logstash介绍

Logstash作用是集中、转换和存储数据，它是服务器端数据处理管道，能够从多个来源采集数据、转换数据，然后将数据发送到“存储库”中。

Logstash最常见的作用是输入、筛选、格式化输出数据。Logstash能够动态地采集、转换和传输数据，不受格式或复杂度的影响，然后利用Grok从非结构化数据中派生出结构，从IP地址解码出地理坐标，匿名化或排除敏感字段，并简化整体处理过程。

1.4Beats介绍

Beats集合了多种单一用途数据采集器，它们从成百上千或成千上万台机器和系统向 Logstash或Elasticsearch发送数据。

二、ELK安装环境介绍

为了便于理解，文章中还将Elastic Stack称为众所周知的ELK。

1.操作系统环境说明

系统版本：银河麒麟v10 SP2服务器版

IP、192.168.80.50

2、ELK版本：v8.8.2

3、部署方式：docker部署，docker软件的安装这里不再介绍

三、Elasticsearch部署

下载elasticsearch镜像

[root@kylin ~]# docker pull docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.8.2

创建docker网络elastic，并查看创建的网络

[root@kylin ~]# docker network create elastic

[root@kylin ~]# docker network ls | grep elastic

创建elasticsearch容器，名称elastic，映射端口9200和9300，加入网络elastic，为了将kibana和elasticsearch部署在一起测试，使用single-node模式

[root@kylin ~]# docker run -itd --name elastic --net elastic -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:8.8.2

查看创建的容器

[root@kylin ~]# docker ps

查看容器分配的IP为172.18.0.2

[root@kylin ~]# docker inspect -f '{ {range .NetworkSettings.Networks}}{ {.IPAddress}}{ {end}}' elastic

下一篇文章介绍Kibana部署。

本文链接：https://blog.csdn.net/weixin_48244640/article/details/131522652

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