es可以用docker部署嗎

es可以用docker部署；部署es叢集可以直接使用「docker-compose」來完成，「docker-compose」是一個用來定義和運行複雜應用的docker工具，一個使用docker容器的應用，通常由多個容器組成，使用「docker-compose」則不再需要使用shell腳本來啟動容器。

本教學操作環境：linux7.3系統、docker19.03版、Dell G3電腦。

es可以用docker部署嗎

部署es叢集可以直接使用docker-compose來完成

Docker Compose是用來定義和運行複雜應用程式的Docker工具。一個使用Docker容器的應用，通常由多個容器組成。使用Docker Compose不再需要使用shell腳本來啟動容器。

Compose 透過一個設定檔來管理多個Docker容器，在設定檔中，所有的容器透過services來定義，然後使用docker-compose腳本來啟動，停止和重新啟動應用，和應用程式中的服務以及所有依賴服務的容器，非常適合組合使用多個容器進行開發的場景。

擴展知識

ES叢集介紹

為什麼需要叢集

單機的elasticsearch做資料存儲，必然面臨兩個問題：海量資料存儲問題、單點故障問題。

海量資料儲存問題：將索引庫從邏輯上拆分為N個分片（shard），儲存到多個節點

單點故障問題：將分片資料在不同節點備份（replica ）

ES叢集相關概念

• 叢集（cluster）：一組擁有共同的cluster name 的節點。

• 節點（node) ：叢集中的一個Elasticearch 實例

• 分片（shard）：索引可以被拆分為不同的部分進行存儲，稱為分片。在叢集環境下，一個索引的不同分片可以拆分到不同的節點中

解決問題：資料量太大，單點儲存量有限的問題。

此處，我們把資料分成3片：shard0、shard1、shard2

• 主分片（Primary shard）：相對於副本分片的定義。

• 副本分片（Replica shard）每個主分片可以有一個或多個副本，資料和主分片一樣。

資料備份可以保證高可用，但是每個分片備份一份，所需的節點數量就會翻一倍，成本實在是太高了！

為了在高可用和成本間尋求平衡，我們可以這樣做：

• #首先對資料分片，儲存到不同節點

• #然後對每個分片進行備份，放到對方節點，完成互相備份

這樣可以大大減少所需的服務節點數量，如圖，我們以3分片，每個分片備份一份為例：

#建置ES叢集

部署es叢集可以直接使用docker-compose來完成，但要求你的Linux虛擬機器至少有4G的記憶體空間

先寫一個docker-compose文件，內容如下：

version: '2.2'
services:
  es01:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es01
    environment:
      - node.name=es01
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es02,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data01:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9200:9200
    networks:
      - elastic
  es02:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es02
    environment:
      - node.name=es02
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es03
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data02:/usr/share/elasticsearch/data
    ports:
      - 9201:9200
    networks:
      - elastic
  es03:
    image: elasticsearch:7.12.1
    container_name: es03
    environment:
      - node.name=es03
      - cluster.name=es-docker-cluster
      - discovery.seed_hosts=es01,es02
      - cluster.initial_master_nodes=es01,es02,es03
      - "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
    volumes:
      - data03:/usr/share/elasticsearch/data
    networks:
      - elastic
    ports:
      - 9202:9200
volumes:
  data01:
    driver: local
  data02:
    driver: local
  data03:
    driver: local
networks:
  elastic:
    driver: bridge

檔案內容介紹：

version: complse版本

es01: 節點

image: 鏡像

container_name：容器名稱

environment：環境變數

node.name: 節點名稱

cluster.name: 叢集名稱，es自動建立叢集

discovery.seed_hosts：另外兩個的位址，可以用容器名稱互聯

cluster.initial_master_nodes：初始化的主節點，可以參與選舉

「ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m」：最小和最大JVM記憶體

volumes: 資料磁碟區位址

ports: 埠映射

推薦學習：《docker影片教學》

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