詳解Docker下使用Elasticsearch可視化Kibana

更新時(shí)間：2018年04月20日 14:50:44 作者：dounine

本篇文章主要介紹了詳解Docker下使用Elasticsearch可視化Kibana，小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧

Kibana 作為Elasticsearch優(yōu)秀的可視化的開(kāi)源分析工具，我們下面使用Docker結(jié)合進(jìn)行最簡(jiǎn)單的上手演示。

docker

使用教程

在這里我們使用Linux系統(tǒng)作為演示

系統(tǒng)：Fedora28

內(nèi)核：

uname -r
4.16.2-300.fc28.x86_64

docker版本

docker --version
Docker version 18.03.0-ce, build 0520e24

安裝docker-compose

sudo curl -L https://github.com/docker/compose/releases/download/1.21.0/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m) -o /usr/local/bin/docker-compose
sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

docker-compose.yml

version: '2' 
services:
 elasticsearch:
  image: elasticsearch
  environment:
   - cluster.name=elasticsearch
  ports:
   - "9200:9200"
 kibana:
  image: kibana
  environment:
   SERVER_NAME: kibana
   ELASTICSEARCH_URL: http://192.168.1.186:9200
  ports:
   - "5601:5601"

啟動(dòng)elasticsearch與kibana

docker-compose up

訪問(wèn)Kibana頁(yè)面 http://localhost:5601

kibana

修改index pattern 為*

選擇Time Filter field name為第一個(gè)

然后Create

點(diǎn)擊Discover即可看到數(shù)據(jù)頁(yè)面

Discover

以上就是本文的全部?jī)?nèi)容，希望對(duì)大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。

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