ElasticSearch可视化工具介绍
# 一、elasticsearch-head
# 1、拉取镜像
docker pull mobz/elasticsearch-head:5
docker tag docker.io/mobz/elasticsearch-head:5 es_head
docker rmi docker.io/mobz/elasticsearch-head:5# 2、创建容器
docker run -itd --name es_head -p 9100:9100 es_head# 3、访问 192.168.78.200:9100
# 4、通过postman添加为es集群添加一个索引
测试json：
{
"settings": {
"number_of_shards": 3,
"number_of_replicas": 1
},
"mappings": {
"properties": {
"id": {
"type": "keyword"
},
"country": {
"type": "keyword"
},
"remark": {
"type": "text"
}
}
}
}# 5、我们再访问192.168.78.200:9100，查看结果：
# 6、总结及注意
通过elasticsearch-head，我们可以清晰看到数据分片情况，这点是kibana做不到的，后续使用时会有深刻感受，二者结合才是王道。
注意：如果这一步没有添加成功，返回结果是{ "acknowledged": true, "shards_acknowledged": false} ，那很有可能是磁盘空间不足了。
使用df -h命令查看一下，超过95%使用率，es就不会再允许往es里写数据了。
# 二、kibana
# 1、拉取镜像
docker pull kibana:7.14.1
docker tag docker.io/kibana:7.14.1 kibana
docker rmi docker.io/kibana:7.14.1# 2、创建容器
docker run -itd --name kibana --network elasticsearch_default --link es_101:elasticsearch -p 5800:5601 kibana注意，我这里指定了kibana容器和es集群的三个容器使用了同一个网络，所以可以直接用容器名做外连，将kibana内部配置文件中的elasticsearch直接解析为es_101。
如果不指定使用es的网络，则需要进入容器内配置ElasticSearch的实际ip地址
# 3、查看结果
访问 http://192.168.78.200:5800/app/dev_tools#/console
# 三、elasticHD
# 1、下载镜像
docker pull containerize/elastichd
docker tag docker.io/containerize/elastichd elastichd
docker rmi docker.io/containerize/elastichd# 2、创建容器
docker run -p 5900:9800 -d --network elasticsearch_default --link es_101:demo elastichd# 3、查看结果
访问 http://192.168.78.200:5900 (opens new window)
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原始发表：2024-04-16，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除
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