如何在docker映像中预配置elasticsearch管道?
我有一个elasticsearch图像,它被用作多个容器的基础图像。我想知道是否有任何方法可以预先配置摄取管道,以便在创建映像和构建容器的过程中也为我创建管道?如果基本映像附带我想要的管道,那就太好了,否则我必须将docker exec放入使用该映像的每个容器中,并在每个容器中发送一个curl请求来创建管道如何在docker映像中预配置elasticsearch管道?,docker,elasticsearch,Docker,elasticsearch,我有一个elasticsearch图像,它被用作多个容器的基础图像。我想知道是否有任何方法可以预先配置摄取管道,以便在创建映像和构建容器的过程中也为我创建管道?如果基本映像附带我想要的管道,那就太好了,否则我必须将docker exec放入使用该映像的每个容器中,并在每个容器中发送一个curl请求来创建管道 现在我想我必须在docker-entrypoint.sh中的elasticsearch服务器(启动后)中添加一个curl,但我不确定是否有其他方法可以建议您使用docker compose。
现在我想我必须在docker-entrypoint.sh中的elasticsearch服务器(启动后)中添加一个curl,但我不确定是否有其他方法可以建议您使用docker compose。我个人觉得很方便。使用一个文件可以配置整个堆栈 以下是一个帮助您开始的示例:
version: '2.2'
services:
elasticsearch:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.3.2
container_name: elasticsearch
environment:
- cluster.name=docker-cluster
- node.name=node-test1
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
volumes:
- node-test1data:/usr/share/elasticsearch/data
ports:
- 9200:9200
elasticsearch2:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:6.3.2
container_name: elasticsearch2
environment:
- cluster.name=docker-cluster
- node.name=node-test2
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
- "discovery.zen.ping.unicast.hosts=elasticsearch"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
volumes:
- node-test2data:/usr/share/elasticsearch/data
kibana:
image: docker.elastic.co/kibana/kibana:6.3.2
container_name: kibana
ports:
- 5601:5601
environment:
ELASTICSEARCH_URL: http://elasticsearch:9200
depends_on:
- elasticsearch
logstash:
image: docker.elastic.co/logstash/logstash:6.3.2
container_name: logstash
ports:
- "5000:5000"
environment:
LS_JAVA_OPTS: "-Xmx256m -Xms256m"
volumes:
- ./logstash/config/logstash.yml:/usr/share/logstash/config/logstash.yml:ro
- ./logstash/pipeline:/usr/share/logstash/pipeline:ro
很抱歉,我缺乏docker经验,但在docker compose中,我应该将elasticsearch的管道定义放在哪里?没问题,您应该将管道定义放在
logstash/pipeline/logstash.conf
中。然后将卷映射到docker容器,如您在docker-compose的logstash volumes部分中所见。如果我们不想使用logstash,而是直接使用elastic search的ingest节点,该怎么办。那么我们将如何配置?