网站首页 > 技术文章 正文
Docker搭建MySQL5.7
# 拉取 mysql 5.7
docker pull mysql:5.7
检查是否拉取成功
docker images
创建MySql容器
docker run -p 3306:3306 --name mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql:5.7
# 或者 -v:配置数据卷
docker run -p 3306:3306 --name=mysql --privileged=true -v /mysql/data:/var/lib/mysql -v /mysql/log:/var/log/mysql -v /mysql/conf:/etc/mysql/conf.d -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -d mysql:5.7
- –name:容器名,这里命名为mysql
- -e:配置信息,此处配置mysql的root用户的登陆密码
- -p:端口映射,此处映射 主机3306端口 到 容器的3306端口
- -d:后台运行容器,保证在退出终端后容器继续运行
- -v:宿主机与docker容器目录做挂载
如果报错invalid reference format,可能是因为复制后格式不对导致的,需要手动敲一下命令,尤其是里边的横杠;
检查容器是否正确运行
docker ps
# 或者
docker container ls
可以看到容器ID,容器的源镜像,启动命令,创建时间,状态,端口映射信息,容器名字
本地使用Navicat链接MySql
配置用户名是root,密码是root的用户可以远程连接可(不配置的话,项目启动报错,但是navicat可以连接)
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'root' WITH GRANT OPTION;
FLUSH PRIVILEGES;
下边的内容可以不做
进入运行MySQL的docker容器命令
docker exec ‐it mysql /bin/bash;
开机自动运行mysql容器
docker update --restart=always 容器id
关闭开机自动运行mysql容器
docker update --restart=no 容器id
使用select now();命令,发现日期不对,那是因为容器与宿主机时间没做同步。下一篇解决该问题;
Docker搭建Redis
docker pull redis:5;
docker run -p 6379:6379 --name redis -v /mydata/redis/data:/data -d redis:5 --appendonly yes
# 或者启动时设置密码为123456
docker run -p 6379:6379 --name redis -v /mydata/redis/data:/data -d redis:5 --requirepass 123456 --appendonly yes
进入Redis容器使用redis-cli命令进行连接
docker exec -it redis redis-cli
Docker搭建RabbitMq
# 下载镜像
docker pull rabbitmq:3.7.15;
# 创建容器
docker run -p 5672:5672 -p 15672:15672 --name rabbitmq -d rabbitmq:3.7.15
进入容器并开启管理功能:
# 进入容器
docker exec -it rabbitmq /bin/bash
# 开启管理功能
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
关闭防火墙
firewall-cmd --zone=public --add-port=15672/tcp --permanent
浏览器即可访问
http://192.168.199.128:15672/
账号密码:guest 、guest
Docker安装ElasticSearch、IK分词器、kibana、logstash
Docker安装单机版ElasticSearch
因为我们后边还需要部署kibana、logstash容器,因此需要让es和kibana、logstash容器互联,这里首先创建一个网络
创建挂在目录
mkdir -p /home/docker/elasticsearch/
mkdir -p /home/docker/elasticsearch/logs
# 赋权限
chmod -R 777 /home/docker/elasticsearch/
下载elasticsearch镜像
docker pull elasticsearch:7.6.2;
修改虚拟内存区域大小,否则会因为过小而无法启动:
sysctl -w vm.max_map_count=262144
初次启动镜像
docker run --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx128m" \
--network es-net \
-d elasticsearch:7.6.2
参数解释:
-e “cluster.name=es-docker-cluster”:设置集群名称
-e “http.host=0.0.0.0”:监听的地址,可以外网访问
-e “ES_JAVA_OPTS=-Xms512m -Xmx512m”:内存大小
-e “discovery.type=single-node”:非集群模式
-v es-data:/usr/share/elasticsearch/data:挂载逻辑卷,绑定es的数据目录(前边是宿主机目录,后边是容器目录)
-v es-logs:/usr/share/elasticsearch/logs:挂载逻辑卷,绑定es的日志目录(前边是宿主机目录,后边是容器目录)
-v es-plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins:挂载逻辑卷,绑定es的插件目录
–privileged:授予逻辑卷访问权
–network es-net :加入一个名为es-net的网络中
-p 9200:9200:端口映射配置
在浏览器中输入:http://192.168.52.128:9200, 即可看到elasticsearch的响应结果:
复制配置文件到指定目录
docker cp elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/config/ /home/docker/elasticsearch/
docker cp elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/data/ /home/docker/elasticsearch/
docker cp elasticsearch:/usr/share/elasticsearch/plugins/ /home/docker/elasticsearch/
编辑jvm.options:根据实际情况修改JVM内存大小
cd /home/docker/elasticsearch//config/ vim jvm.options
默认jvm配置
-Xms1g
-Xmx1g
编辑elasticsearch.yml:追加如下内容
# 追加内容
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
node.name: node-1
discovery.seed_hosts: ["127.0.0.1"]
删除原有容器:
docker stop elasticsearch
docker rm elasticsearch
挂载启动新容器
docker run --name elasticsearch --restart=always \
-p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" \
-v /home/docker/elasticsearch/config:/usr/share/elasticsearch/config \
-v /home/docker/elasticsearch/data:/usr/share/elasticsearch/data \
-v /home/docker/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
-v /home/docker/elasticsearch/logs:/usr/share/elasticsearch/logs \
--network=es-net \
-d elasticsearch:7.6.2
再次在浏览器中输入:http://192.168.119.128:9200
Docker安装IK分词器
下面我们需要去GitHub下载ik分词器(注意版本,要与elasticsearch版本一致,都是7.6.2),https://github.com/,搜索:elasticsearch-analysis-ik
找到发行版
选择与ES一致的版本
下载后将压缩包上传到/home/docker/elasticsearch/plugins目录,解压
# 如果unzip命令不存在,则安装:yum install unzip
unzip elasticsearch-analysis-ik-7.6.2.zip -d ik-analyzer
# 解压完成后,删除`elasticsearch-analysis-ik-7.6.2.zip`压缩包
rm elasticsearch-analysis-ik-7.6.2.zip -rf
重启
docker restart elasticsearch
验证
使用docker exec -it elasticsearch /bin/bash 命令 进入容器内部
进入容器的 cd /usr/share/elasticsearch/bin 目录
执行 elasticsearch-plugin list 命令(列出es安装的所有插件)
如果列出了 ik-analyzer 就说明es的ik中文分词器安装成功了
测试:使用postman进行测试,发现分词成功
Docker安装kibana
docker pull kibana:7.6.2
docker run -d \
--name kibana \
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200 \
--network=es-net \
-p 5601:5601 \
kibana:7.6.2
参数解释:
–network es-net :加入一个名为es-net的网络中,与elasticsearch在同一个网络中
-e ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200":设置elasticsearch的地址,因为kibana已经与elasticsearch在一个网络,因此可以用容器名直接访问elasticsearch
-p 5601:5601:端口映射配置
kibana启动一般比较慢,需要多等待一会,可以通过命令查看启动日志:
docker logs -f kibana
访问:http://192.168.52.128:5601
Docker安装logstash
docker pull logstash:7.6.2
修改Logstash的配置文件logstash.conf中output节点下的Elasticsearch连接地址为es:9200,配置文件地址:
input {
tcp {
mode => "server"
host => "0.0.0.0"
port => 4560
codec => json_lines
type => "debug"
}
tcp {
mode => "server"
host => "0.0.0.0"
port => 4561
codec => json_lines
type => "error"
}
tcp {
mode => "server"
host => "0.0.0.0"
port => 4562
codec => json_lines
type => "business"
}
tcp {
mode => "server"
host => "0.0.0.0
port => 4563
codec => json_lines
type => "record"
}
}
filter{
if [type] == "record" {
mutate {
remove_field => "port"
remove_field => "host"
remove_field => "@version"
}
json {
source => "message"
remove_field => ["message"]
}
}
}
output {
elasticsearch {
hosts => "192.168.50.66:9200"
index => "mall‐%{type}‐%{+YYYY.MM.dd}"
}
}
创建/mydata/logstash目录,并将Logstash的配置文件logstash.conf拷贝到该目录;
mkdir /mydata/logstash;
docker run --name logstash -p 4560:4560 -p 4561:4561 -p 4562:4562 -p 4563:4563 --link elasticsearch:es -v /mydata/logstash/logstash.conf:/usr/share/logstash/pipeline/logstash.conf -d logstash:7.6.2
进入容器内部安装插件
docker exec -it logstash/bin/bash;
logstash-plugin install logstash-codec-json_lines
Docker安装mongoDB
docker pull mongo:4.2.5;
docker run -p 27017:27017 --name mongo -v /mydata/mongo/db:/data/db -d mongo:4.2.5
Docker安装oracle11g
# 拉取镜像
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/helowin/oracle_11g;
# 启动容器
docker run -d -p 1521:1521 --name oracle11g registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/helowin/oracle_11g;
# 进入oracle11g容器进行配置
docker exec -it oracle11g bash;
# 切换到root用户下进行配置
su root
密码为:helowin
# 编辑profile文件配置ORACLE环境变量
vi /etc/profile
在最下边添加如下内容:
export ORACLE_HOME=/home/oracle/app/oracle/product/11.2.0/dbhome_2
export ORACLE_SID=helowin
export PATH=$ORACLE_HOME/bin:$PATH
让配置立刻生效
source /etc/profile
创建软连接
ln -s $ORACLE_HOME/bin/sqlplus /usr/bin
切换到oracle 用户
su - oracle
登录sqlplus并修改sys、system用户密码
sqlplus /nolog
conn /as sysdba
修改sys、system用户密码并刷新权限
alter user system identified by oracle;
alter user sys identified by oracle;
ALTER PROFILE DEFAULT LIMIT PASSWORD_LIFE_TIME UNLIMITED;
退出:
exit
查看一下oracle实例状态
lsnrctl status
使用plsql连接oracle服务端
服务名:helowin(一定要填写helowin)
密码:oracle(上边设置的密码)
Docker安装postgreSql
拉取镜像
docker pull postgres:14.8
启动容器
docker run --name postgres -e POSTGRES_PASSWORD=ts123456 -p 5432:5432 -v /home/zx/postgres/data:/var/lib/postgresql/data --privileged -d postgres:14.8
–name postgres:指定容器的名称;
-e POSTGRES_PASSWORD=ts123456:设置环境变量,这里为设定PostgreSQL数据库的密码;
-p 5432:5432:指定端口映射,前者为宿主机访问端口,后者为容器内端口。如果不指定端口映射,只有在容器内可以访问数据库,外部是无法访问的;
-v /home/zx/postgres/data:/var/lib/postgresql/data:v是volume的简写,即绑定一个卷,冒号前的路径为宿主机的路径(如果指定路径不存在会自动创建目录),冒号后为容器内路径。容器会把宿主机的目录映射到容器内的路径,这样容器运行中生成的数据实际上就是写到了宿主机的指定路径上,即使容器删除了,此路径的文件也不会删除,这样就做到了数据库的持久化存储。还可以通过docker volume提供的相关命令显式地创建volume,然后再挂载到容器上,这里不做介绍,请自行查询相关内容; -d:表示后台运行容器;
postgres:表示镜像的名称,docker基于上步拉取的镜像创建出容器
在navicat里,使用如下用户名密码即可登录:postgres/ts123456
猜你喜欢
- 2024-10-19 Skywalking环境搭建 skywalking client js
- 2024-10-19 技术学习1:elasticsearch elasticsearch基础教程
- 2024-10-19 Kafka与容器化:Docker与Kubernetes集成
- 2024-10-19 (Elasticsearch+Filebeat+Kibana)K8s集群日志平台EFK搭建Demo
- 2024-10-19 Filebeat on k8s 日志采集实战操作
- 2024-10-19 Docker部署SkyWalking+ElasticSearch+Agent
- 2024-10-19 搭建EFK(elasticsearch + fluentd + kibana)日志系统
- 2024-10-19 Docker部署单点ElasticSearch docker build 点
- 2024-10-19 kubernetes-4:阿里云上创建容器镜像服务
- 2024-10-19 elasticsearch入门(一、环境搭建)
你 发表评论:
欢迎- 最近发表
- 标签列表
-
- oraclesql优化 (66)
- 类的加载机制 (75)
- feignclient (62)
- 一致性hash算法 (71)
- dockfile (66)
- 锁机制 (57)
- javaresponse (60)
- 查看hive版本 (59)
- phpworkerman (57)
- spark算子 (58)
- vue双向绑定的原理 (68)
- springbootget请求 (58)
- docker网络三种模式 (67)
- spring控制反转 (71)
- data:image/jpeg (69)
- base64 (69)
- java分页 (64)
- kibanadocker (60)
- qabstracttablemodel (62)
- java生成pdf文件 (69)
- deletelater (62)
- com.aspose.words (58)
- android.mk (62)
- qopengl (73)
- epoch_millis (61)
本文暂时没有评论,来添加一个吧(●'◡'●)