通过 docker-compose 快速部署 Elasticsearch-Cerebro 保姆级教程

一、概述

Elasticsearch-Cerebro（也称为 Cerebro）是一个针对 Elasticsearch 集群的开源管理和监控工具。它提供了一个直观的Web界面，允许您轻松地查看、管理和监控 Elasticsearch 集群。以下是 Elasticsearch-Cerebro 的主要特点和概述：

• 可视化监控：Cerebro 提供了直观的可视化界面，让您能够实时监控 Elasticsearch 集群的性能和状态。您可以查看索引、节点、分片等信息，以便快速识别潜在问题。

• 集群管理：Cerebro 允许您执行集群管理任务，如创建、删除索引，分配和迁移分片，设置索引别名，进行快照和还原等。这使得管理 Elasticsearch 集群变得更加容易。

• 搜索和过滤：Cerebro 提供高级搜索和过滤功能，以帮助您查找和定位特定索引或节点。这对于大规模集群和多索引环境非常有用。

• 集成认证和授权：Cerebro 支持认证和授权机制，以确保只有经过授权的用户能够访问集群数据。这有助于提高集群的安全性。

• 轻量级部署：Cerebro 是一个轻量级应用程序，可以独立运行，而不需要大型的依赖项。您可以将它部署在单独的服务器上，与 Elasticsearch 集群分开。

• 多集群支持：Cerebro 允许管理多个 Elasticsearch 集群。这对于管理多个开发、测试和生产环境的集群非常有用。

• RESTful API 支持：Cerebro 提供了 RESTful API，允许您通过 API 执行操作，这对自动化任务和集成到其他工具中很有用。

• 开源和活跃的社区：Cerebro 是一个开源项目，具有活跃的社区支持，可以根据需要进行扩展和自定义。

总之，Elasticsearch-Cerebro 是一个强大的 Elasticsearch 管理和监控工具，通过直观的Web界面提供了丰富的功能，使您能够更轻松地管理和监控 Elasticsearch 集群。这对于维护和管理大规模、复杂的 Elasticsearch 环境非常有帮助。

关于 Elasticsearch-Cerebro 物理部署和详细使用可以参考我这篇文章：Elasticsearch 可视化集群工具 Cerebro

二、开始编排部署 Elasticsearch-Cerebro

物理部署和使用可以参考我这篇文章：Elasticsearch 可视化集群工具 Cerebro

1）部署 docker

# 安装yum-config-manager配置工具
yum -y install yum-utils

# 建议使用阿里云yum源：（推荐）
#yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

# 安装docker-ce版本
yum install -y docker-ce
# 启动并开机启动
systemctl enable --now docker
docker --version
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2）部署 docker-compose

curl -SL https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.16.0/docker-compose-linux-x86_64 -o /usr/local/bin/docker-compose

chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
docker-compose --version
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3）创建网络

# 创建
docker network create bigdata

# 查看
docker network ls
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4）构建镜像

这里直接用现成的镜像，不再重复造轮子了。
GitHub地址：https://github.com/lmenezes/cerebro.git

docker pull lmenezes/cerebro:0.9.4

docker tag lmenezes/cerebro::0.9.4 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/es_cerebro:0.9.4

docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/es_cerebro:0.9.4
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5）编排 docker-compose.yaml 部署

这里提前指定一套 ES，也可以指定多套（如果也是docker-compose部署ES，必须在同一个network下，要不然通过主机名找不到解析。），ES部署可以参考我以下几篇文章：

• ElasticSearch+Kibana on K8s 讲解与实战操作（版本7.17.3）
• 通过 docker-compose 快速部署 Elasticsearch 和 Kibana 保姆级教程

#docker-compose.yaml
version: '3'
services:
  cerebro:
    #服务的名称，可自定义; 不是容器名称
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/es_cerebro:0.9.4 # 指定容器的镜像文件
    container_name: cerebro # 这是容器的名称
    hostname: cerebro
    ports:
      # 配置容器与宿主机的端口，镜像里默认启动的服务端口是9000
      - "1234:1234"
    command:
      - -Dhttp.port=1234 
      - -Dhttp.address=0.0.0.0
      # 指定 ES 连接地址
      - -Dhosts.0.host=http://node-1:9200
    networks:
      - bigdata
# 连接外部网络
networks:
  bigdata:
    external: true
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6）测试验证

web 地址：http://ip:9000

登录页面，选择配置好的ES地址登录或者填入其它ES地址登录：

管理页面：

这上面管理界面的介绍和使用，可以参考我之前的文章：Elasticsearch 可视化集群工具 Cerebro，这里就不重复介绍了。

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通过 docker-compose 快速部署 Elasticsearch-Cerebro 保姆级教程就先到这里了，有任何疑问也可关注我公众号：大数据与云原生技术分享，进行技术交流，如本篇文章对您有所帮助，麻烦帮忙一键三连（点赞、转发、收藏）~