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使用Docker部署Elasticsearch集群

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简介:
本教程详细介绍如何利用Docker容器技术轻松高效地搭建和配置一个高可用性的Elasticsearch搜索与分析集群。 1. 配置环境参数:查看 `/etc/hosts` 文件并确保包含以下内容: ``` 172.16.1.1 test-es01 172.16.1.2 test-es02 172.16.1.3 test-es03 ``` 检查 `/etc/sysctl.conf` 文件中是否包含以下参数: ``` vm.max_map_count=262144 ``` 如果没有该参数,请执行命令以临时设置它: ``` sysctl -w vm.max_map_count=262144 ``` 2. 创建挂载目录,并授权:运行以下命令创建所需的目录并更改其所有权。 ```bash mkdir -p /data/server/elasticsearch/{esdata01,esdata02,esdata03} chown 1000:1000 /data/server/elasticsearch/esdata{01..03} ```

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  • 使DockerElasticsearch
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    本教程详细介绍如何利用Docker容器技术轻松高效地搭建和配置一个高可用性的Elasticsearch搜索与分析集群。 1. 配置环境参数:查看 `/etc/hosts` 文件并确保包含以下内容: ``` 172.16.1.1 test-es01 172.16.1.2 test-es02 172.16.1.3 test-es03 ``` 检查 `/etc/sysctl.conf` 文件中是否包含以下参数: ``` vm.max_map_count=262144 ``` 如果没有该参数,请执行命令以临时设置它: ``` sysctl -w vm.max_map_count=262144 ``` 2. 创建挂载目录,并授权:运行以下命令创建所需的目录并更改其所有权。 ```bash mkdir -p /data/server/elasticsearch/{esdata01,esdata02,esdata03} chown 1000:1000 /data/server/elasticsearch/esdata{01..03} ```
  • 使Docker-ComposeElasticsearch
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  • 使Docker ComposeRedis
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  • Docker实现Elasticsearch的快速方法
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  • DockerElasticsearch 7.15.2
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    本教程详细介绍如何在Docker环境中高效安装与配置Elasticsearch 7.15.2版本,适合需要快速搭建搜索和分析应用环境的技术人员参考。 Elasticsearch 7.15.2的Docker镜像压缩包。
  • 使Docker Compose支持MySQL8的Nacos
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    本教程详细介绍如何利用Docker Compose工具部署一个兼容MySQL 8的Nacos集群,旨在简化微服务架构中的配置和服务管理。 nacos-server 不支持 MySQL8,在这里基于官网的 nacos 1.1.4 版本进行了数据库连接驱动的调整以兼容 MySQL8 的安装软件确保本地已安装了 git、docker 和 docker compose。 拉取文件通过命令 `git clone https://gitee.com/korov/Docker.git` 进行,也可以直接在 gitee 界面下载。进入 nacos 文件夹下启动需要先启动主从 MySQL 数据库,在完成之后执行 nacos 中的 init.sql 脚本。
  • 详解使DockerHadoop的方法
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    本教程详细解析了如何利用Docker容器技术高效部署和管理Hadoop分布式计算环境,适合对大数据处理有需求的技术爱好者与开发者参考。 最近要在公司里搭建一个Hadoop测试集群,因此决定使用Docker来快速部署Hadoop集群。 0. 写在前面 网上已经有很多教程了,但其中有不少问题,在这里记录一下自己安装的过程。 目标:利用Docker构建一个包含一主两从三台机器的Hadoop 2.7.7版本集群 准备: 首先需要一台内存8G以上的CentOS 7系统服务器,我使用的是阿里云主机。 其次将JDK和Hadoop包上传到服务器中。 安装的是Hadoop 2.7.7。相关的文件我已经准备好。 1. 步骤 大致分为以下几步: - 安装
  • Docker一键Hadoop
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    本教程提供了一种使用Docker快速部署和配置Hadoop集群的方法,简化了环境搭建过程,适合开发与测试环境。 【Dockerfile详解】 Dockerfile 是一个文本段落件,包含了构建 Docker 映像的指令序列。在这个场景中,Dockerfile 被用来创建一个包含 Hadoop 集群环境的 Docker 映像。以下是一些可能的关键指令: 1. `FROM`: 指定基础镜像,可能是基于 Ubuntu 或 CentOS 的 Linux 发行版,因为它们是常见的 Hadoop 安装基础。 2. `RUN`: 执行命令来安装必要的软件包,如 OpenJDK(Hadoop 需要 Java 运行环境)和 Hadoop 本身。 3. `COPY`: 将本地文件复制到 Docker 映像中的特定路径,例如复制配置文件或启动脚本。 4. `ENV`: 设置环境变量,如 HADOOP_HOME 或其他配置参数。 5. `VOLUME`: 创建持久化数据卷,用于存储 Hadoop 数据,避免数据丢失。 6. `EXPOSE`: 公开 Hadoop 服务所需的端口,如 8088(Web UI)和 9000(Namenode)。 7. `CMD` 或 `ENTRYPOINT`: 指定容器启动时执行的命令,可能是一个启动 Hadoop 集群的脚本。 【Readme.md 使用指南】 Readme 文件通常提供关于如何使用项目的详细步骤和注意事项。在这个案例中,它会包含: 1. **系统要求**:列出运行 Docker 和 Hadoop 集群所需的硬件和软件环境,如 Linux 发行版和 Docker 版本。 2. **Docker 安装**:指导用户如何在他们的 Linux 系统上安装 Docker。 3. **构建 Docker 映像**:解释如何使用 Dockerfile 构建自定义的 Hadoop 映像。 4. **启动集群**:描述如何使用 `start-container.sh` 或 `start-file.sh` 启动 Docker 容器,并将它们配置为 Hadoop 集群。 5. **配置**:详细说明如何根据需求修改 `config` 目录中的配置文件,例如 core-site.xml、hdfs-site.xml 和 yarn-site.xml。 6. **操作指南**:提供使用 Hadoop 集群的命令行示例,如提交 MapReduce 作业。 7. **故障排查**:列出可能遇到的问题及解决方法。 【Hadoop 集群概念】 Hadoop 是一个分布式计算框架,由 HDFS(Hadoop 分布式文件系统)和 YARN(Yet Another Resource Negotiator)组成: 1. **HDFS**:分布式文件系统,将大文件分割成块并存储在多台机器上,提供高可用性和容错性。 2. **NameNode**:HDFS 的主节点,负责元数据管理,如文件名、文件位置等。 3. **DataNode**:存储 HDFS 文件块的从节点。 4. **YARN**:资源调度器,管理集群的计算资源,为应用程序分配内存和 CPU。 5. **ResourceManager**:YARN 的主节点,负责全局资源管理和调度。 6. **NodeManager**:YARN 的从节点,负责单个节点上的资源管理和容器管理。 通过 Docker 安装 Hadoop 集群,可以在不改变主机系统的情况下快速部署和测试,方便开发者和运维人员进行开发、测试和演示。
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