Elasticsearch及其可视化工具Kibana的安装指南

安装Elasticsearch

  • 演示环境

    • 所演示的环境为Debian 10 1核4G,在仅仅安装es的情况下建议内存大于2G
      Elasticsearch及其可视化工具Kibana的安装指南0
  • 预先准备

    • JDK环境

    • 未root用户

      # 创建用户
      adduser admin
      # 切换为刚刚创建的用户
      su admin
      # 切换到/home/admin目录下
      cd /home/admin
      
  • 下载并解压

    # 下载es
    curl -L -O https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-7.5.0-linux-x86_64.tar.gz
    # 解压
    tar -zxvf elasticsearch-7.5.0-linux-x86_64.tar.gz
    
  • 预先配置

    # 进入es目录下并修改配置
    vim config/elasticsearch.yml
    # 添加配置为es数据为任何ip都可以访问
    network.host: 0.0.0.0
    # 配置发现节点地址
    discovery.seed_hosts: ["127.0.0.1", "[::1]"]
    # 修改节点名
    node.name: node-1
    #
    cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]
    
  • 运行es

    # 运行es
    ./bin/elasticsearch
    # 后台运行es
    ./bin/elasticsearch -d
    # 查询运行日志
    cat logs/elasticsearch.log
    

    运行完成后curl 127.0.0.1:9200 或者访问http://ip:9200 判断

    Elasticsearch及其可视化工具Kibana的安装指南3

  • 会遇到的错误

    • [1]: max virtual memory areas vm.max_map_count [65530] is too low, increase to at least [262144] 这个问题是elasticsearch用户拥有的内存权限太小,至少需要262144内存

      # 切换root用户下
      sysctl -w vm.max_map_count=262144
      

安装可视化环境Kibana

  • 下载并解压

    # 下载并解压
    curl -O https://artifacts.elastic.co/downloads/kibana/kibana-7.5.1-linux-x86_64.tar.gz
    tar -xzf kibana-7.5.1-linux-x86_64.tar.gz
    
  • 修改配置文件

    # 修改配置文件
    vim config/kibana.yml
    # 添加任何ip都可以访问
    server.host: "0.0.0.0"
    # 默认语言改为中文
    i18n.locale: "zh-CN"
    
  • 运行Kibana

    ./bin/kibana
    

    然后访问http://ip:5601 即可

Elasticsearch及其可视化工具Kibana的安装指南1

Elasticsearch及其可视化工具Kibana的安装指南2

  • 会遇到的错误

    • error while loading shared libraries: libnss3.so: cannot open shared object file: No such file or directory 缺少libnss3组件

      # 安装组件即可
      apt-get install libnss3-dev
      

Elasticsearch及其可视化工具Kibana的安装指南
https://guiyunweb.com/archives/elasticsearch%E5%8F%8A%E5%85%B6%E5%8F%AF%E8%A7%86%E5%8C%96%E5%B7%A5%E5%85%B7kibana%E7%9A%84%E5%AE%89%E8%A3%85%E6%8C%87%E5%8D%97
作者
归云
发布于
2020年01月17日
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