DockerCompose 部署 es 和 kibana

首先，你需要安装 Docker 和 Docker Compose。这两个软件在 Linux、Mac OS、Windows 等主流操作系统上都有支持。安装完成后，你可以在命令行中运行 docker -v和 docker-compose -v来验证安装是否成功。

接下来，我们需要创建一个 docker-compose.yml 文件，这个文件定义了我们要部署的服务。在这个例子中，我们要部署的服务是 Elasticsearch 和 Kibana。下面是一个简单的 docker-compose.yml 文件示例：

version: '3'services:  elasticsearch:    image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.15.0    environment:      - discovery.type=single-node    volumes:      - esdata:/usr/share/elasticsearch/data    ports:      - "9200:9200"
  kibana:    image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.15.0    ports:      - "5601:5601"    depends_on:      - elasticsearch
volumes:  esdata:​

在这个配置文件中，我们定义了两个服务：elasticsearch 和 kibana。每个服务都有一个 image 参数，这个参数指定了 Docker 应该从哪个镜像来创建容器。我们使用的是 Elasticsearch 和 Kibana 的官方 Docker 镜像。

elasticsearch 服务的配置中，我们设置了环境变量 discovery.type=single-node，这是因为我们只有一个 Elasticsearch 节点，所以我们使用单节点发现。我们还映射了一个卷到容器的/data 目录，这样 Elasticsearch 的数据就可以持久化了。我们还把容器的 9200 端口映射到了主机的 9200 端口，这样我们就可以从主机访问 Elasticsearch 了。

kibana 服务的配置类似，我们把容器的 5601 端口映射到了主机的 5601 端口。这个服务还有一个 depends_on 参数，这个参数指定了 kibana 服务依赖 elasticsearch 服务。这意味着 Docker Compose 会先启动 elasticsearch 服务，再启动 kibana 服务。

最后，我们定义了一个名为 esdata 的卷，这个卷会被 elasticsearch 服务使用。

有了这个 docker-compose.yml 文件，我们就可以启动服务了。在命令行中，进入到 docker-compose.yml 文件所在的目录，然后运行 docker-compose up命令。Docker Compose 会读取 docker-compose.yml 文件，然后按照文件中的定义启动服务。

这样，我们就成功使用 Docker Compose 部署了 Elasticsearch 和 Kibana。我们可以在浏览器中访问 http://localhost:9200来查看 Elasticsearch 的状态，访问 http://localhost:5601来查看 Kibana 的界面。

这只是一个基础的示例，实际使用中，你可能还需要配置更多的参数，例如设置 Elasticsearch 的内存限制，配置 Kibana 的 Elasticsearch URL 等。你可以查看 Elasticsearch 和 Kibana 的官方文档来了解更多的配置选项。

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