Docker中部署ElasticSearch 和Kibana，用脚本实现对数据库资源的未授权访问

图未保存，不过文章当中的某一步骤可能会帮助到您，那么：感恩！

1、docker中拉取镜像

#拉取镜像
docker pull elasticsearch:7.7.0

#启动镜像
docker run --name elasticsearch -d -e ES_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m" -e "discovery.type=single-node" -p 9200:9200 -p 9300:9300 elasticsearch:7.7.0

2、熟悉目录

bin 启动文件
config 配置文件
	log4j2 日志配置文件
  jvm.options  JAVA 虚拟机相关配置文件
  ElasticSearch  的配置文件 ！默认端口为9200  跨域
lib 相关jar包
modules 功能模块

3、启动，访问9200
4、访问测试

安装可视化页面es head

1、下载（同样使用docker环境）

#拉取镜像
docker pull mobz/elasticsearch-head:5

#创建容器
docker create --name elasticsearch-head -p 9100:9100 mobz/elasticsearch-head:5

#启动容器
docker start 容器id （docker ps -a 查看容器id ）

2、启动

http://ip:9100

3、连接测试easticsearch发现失败，是前后端分离开发存在跨域问题，需要在服务端做CORS的配置
（1）进入docker当中

docker exec -it id /bin/bash

(2) 进入 elasticsearch.yml文件中

vi config/elasticsearch.yml

文末添加数据

http.cors.enabled:true
http.cors.allow-orgin:"*"

退出重启es服务器

exit
docker restart 容器id

4、重启es服务器后，然后在此连接集群（先前的截图没有截，这里边的地址是你部署es的地址）

（）初学时把es当作数据库！（可以建立索引（库），文档（库中的数据！））

图中的数字代表集群的分辨信息

这个head就把它当作一个数据展示工具！想要查询数据，使用kibana

dockerkibana_65">使用docker安装部署kibana

介绍：
Kibana 是为 Elasticsearch设计的开源分析和可视化平台。
你可以使用 Kibana 来搜索，查看存储在 Elasticsearch 索引中的数据并与之交互。
你可以很容易实现高级的数据分析和可视化，以图标的形式展现出来。
1、拉取镜像

#拉去Kibana
docker pull kibana:7.7.0

2.启动容器：

docker run --name kibana -e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://搭建elasticsearch IP地址:9200 -p 5601:5601 -d kibana:7.6.2

3、进入容器

docker exec -it 容器ID /bin/sh

修改配置文件

vi /usr/share/kibana/config/kibana.yml

将内容添加进去

server.name: kibana
server.host: "0"
#elasticsearch.hosts: [ "http://elasticsearch的IP:9200" ]
elasticsearch.hosts: [ "http://自己的elasticsearch的IP:9200" ]
xpack.monitoring.ui.container.elasticsearch.enabled: true
#设置kibana中文显示
i18n.locale: zh-CN

4、访问5601端口后，最终呈现页面
简单操作

ES基本操作
1、PUT增加数据
格式：

PUT  /索引名/类型名/文档id(数据) 
{
    请求体
}

PUT /test1/type1/1
{
  "name":"云山",
  "age":999
}

执行完后的格式

_index:索引名
_type:类型名
_id：文档id

（1）插入索引

回到header 点击数据浏览——》选择索引

（2）获取索引库中的某条文档数据

（3）更新数据

PUT /test1/type/1
{
  "name": "萧炎"
}

（4）post修改

POST /ceshi/user/1/_update
{
   "doc": {  //这块需要指定为doc
     "name" : "美杜莎"
   }
}

完整版脚本

import argparse #
from elasticsearch import Elasticsearch


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Process some integers")
    parser.add_argument("--host", required=True, help="Elasticsearch地址")
    parser.add_argument("--port", required=True, type=int, help="Elasticsearch端口")
    parser.add_argument("--size", type=int, default=5, help="文档数量为5")

    args = parser.parse_args()

    try:
        es = Elasticsearch([{'host': args.host, 'port': args.port}])
        indices = es.indices.get_alias("*")
        index_names = list(indices.keys())

        if len(index_names) > 0:
            first_index = index_names[0]
            print("选择的索引：", first_index)
            result = es.search(index=first_index, body={"query": {"match_all": {}}}, size=args.size)
            print("查询结果：", result)
        else:
            print("没有找到索引")

    except Exception as e:
        print(f"发生错误：{e}")


if __name__ == "__main__":
    main()