手元のログファイルをさくっと解析したくて docker-compose を使ってローカルで起動してみました。
（Machine Learning のトップ画面。ここでログファイルをインポートして Visualize で可視化しました）
環境
MacOS Mojave 10.14.4
Docker 18.09.2
手順
- docker-compose.yaml を作成
docker-compose up- ブラウザでアクセス！
docker-compose.yaml
docker-compose.yaml
version: "3"
services:
elasticsearch:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.2.0
environment:
- discovery.type=single-node
- cluster.name=docker-cluster
- bootstrap.memory_lock=true
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
ulimits:
memlock:
soft: -1
hard: -1
ports:
- 9200:9200
volumes:
- es-data:/usr/share/elasticsearch/data
kibana:
image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.2.0
ports:
- 5601:5601
volumes:
es-data:
なお、ホストにデータを保存したい場合は services.elasticsearch.volumes を以下のように修正し、volumes は削除します。
# 省略
volumes:
- ./es-data:/usr/share/elasticsearch/data
# 以下は削除
#volumes:
# es-data:
起動
docker-compose up
ブラウザでアクセス！
少し解説
- discovery.type=single-node
- ローカルで検証するだけなので Development mode にすることで簡易な設定にしました。 Production mode と比較してクラスタの構築など複雑な設定をしなくてすみます。
- bootstrap.memory_lock=true
- スワップを使わない設定。
- "ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m"
- メモリ固定。