步骤:

1.在虚拟机目录下新建docker-compose.yml文件,然后进入yml文件编辑

vi docker-compose.yml

2.在yml文件中添加如下代码:

version: "3.1"
services:
 elasticsearch:
  image: daocloud.io/library/elasticsearch:6.5.4
  restart: always
  container_name: elasticsearch
  ports:
   - 9200:9200 
    #将分词器映射到容器内部 
  volumes:
	 - ./ik:/usr/share/elasticsearch/plugins/ik
  kibana:
   image: daocloud.io/library/kibana:6.5.4
   restart: always
   container_name: kibana
   ports:
    - 5601:5601
   environment:
     #此处的地址填写虚拟机的ip地址
    - elasticsearch_url=http://192.168.199.109:9200
   depends_on:
    - elasticsearch

3.按下 Esc : wq 保存并退出yml文件 4.在当前目录新建ik文件夹(与docker-compose.yml同级) 5.安装unzip软件:

yum install zip

6.将elasticsearch-analysis-ik-6.5.4.zip拷贝到虚拟机(推荐使用MobaXterm_Personal软件,直接把压缩包从本地电脑拉到虚拟机即可),去拷贝过来的elasticsearch-analysis-ik-6.5.4.zip所在的目录执行解压命令

unzip elasticsearch-analysis-ik-6.5.4.zip -d /usr/local/elasticsearch/ik

7.回到刚才新建的docker-compose.yml文件所在目录,执行命令:

docker-compose up -d

这样elasticsearch以及kibana分词器就装好啦!!!而且kibana是装在docker容器内部的,不会因为执行docker down命令而消失

标签:
docker安装kibana分词器,docker,kibana分词器

免责声明:本站文章均来自网站采集或用户投稿,网站不提供任何软件下载或自行开发的软件! 如有用户或公司发现本站内容信息存在侵权行为,请邮件告知! 858582#qq.com
狼山资源网 Copyright www.pvsay.com

评论“如何在docker容器内部安装kibana分词器”

暂无“如何在docker容器内部安装kibana分词器”评论...

RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。