注：本文中所有配置文件都是我用echo或者cat输入的，不全，最好用docker cp
如下面的diamagnetic就是将mysql-service容器内的配置文件复制到宿主机上
然后在第二次运行的时候再挂载

docker cp mysql-service:/etc/mysql/my.cnf /root/docker/mysql/conf
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• 在Linux环境(虚拟机)下使用Docker配置NoSQL
  - Docker
  - MongoDB
  - Redis
  - Elasticsearch
  - RabbitMQ
  - Docker-Compose

我的服务器是本地虚拟机，所以直接关了防火墙
具体要开的端口是
mongodb:27017
redis:6379
es + kibana:9200 9300 5601
rabbitmq 5672 15672

Docker

1. 卸载（可选）如果之前安装过旧版本的Docker，可以使用下面命令卸载：

yum remove docker \
docker-client \
docker-client-latest \
docker-common \
docker-latest \
docker-latest-logrotate \
docker-logrotate \
docker-selinux \
docker-engine-selinux \
docker-engine \
docker-ce
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2. 安装docker。服务器机器要能联网，安装yum工具

yum install -y yum-utils \
device-mapper-persistent-data \
lvm2 --skip-broken
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3. 更新本地镜像源，这里设为了阿里云的镜像

yum-config-manager \
--add-repo \
https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
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sed -i 's/download.docker.com/mirrors.aliyun.com\/docker-ce/g' /etc/yum.repos.d/docker-ce.repo
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yum makecache fast
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4. 安装docker社区版

yum install -y docker-ce
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5. 启动docker

systemctl start docker 
systemctl enable docker
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6. 查看docker版本，验证启动成功

docker -v
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7. 配置镜像加速。这里参考阿里云的镜像加速文档：加速文档，把文档里的代码直接全粘了运行docker官方镜像仓库网速较差，我们需要设置国内镜像服务。

sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
  "registry-mirrors": ["https://ppztf0yr.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
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docker常用命令

docker常用命令

MongoDB

1. 我是拉取最新版的

docker pull mongo
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2. 预先创建好被挂载的配置文件
   mongodb.conf 配置文件详解

mkdir -p /myData/mongo/conf
mkdir -p /myData/mongo/data
mkdir -p /myData/mongo/log
cd /myData/mongo/conf
cat > mongodb.conf <<EOF
#端口
port=27017
#数据库文件存放目录
dbpath=/myData/mongo/data
#日志文件存放路径
logpath=/myData/mongo/log
#使用追加方式写日志
logappend=true
#以守护线程的方式运行，创建服务器进程
fork=true
#最大同时连接数
maxConns=100
#不启用验证
#noauth=true
#每次写入会记录一条操作日志
journal=true
#存储引擎有mmapv1、wiredTiger、mongorocks
storageEngine=wiredTiger
#访问IP
bind_ip=0.0.0.0
#用户验证
auth=true
EOF
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3. 新建一个名为mongo的容器运行该mongo镜像，映射宿主机的 27017 端口为容器服务的 27017 端口，并指定要验证才能使用服务
   

docker run \
--name mongo \
-p 27017:27017 \
-v /myData/mongo/data:/data/db -v /myData/mongo/conf:/data/conf -v /myData/mongo/log:/data/log \
-d mongo --auth
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4. 查看运行情况

docker ps
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5. 进入容器

docker exec -it mongo mongo admin
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接下来的角色权限配置可以参考MongoDB的角色创建及配置

6. 创建用户

db.createUser({user:"root",pwd:"root",roles:["root"]});
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7. 尝试登录该用户，输出1表示成功(同redis的auth)

db.auth('root','root')
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8. 退出

exit
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Redis

参考自docker拉取Redis

1. 拉取

docker pull redis
docker run -p 6379:6379 -d redis
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2. 预先创建好挂载目录及文件
   注意daemonize不能为yes，因为docker run里的-d就是守护进程
   参考自docker日记（二）–redis

mkdir -p /myData/redis/conf
mkdir -p /myData/redis/data
touch /myData/redis/conf/redis.conf
cat > /myData/redis/conf/redis.conf <<EOF
bind 0.0.0.0 
protected-mode no
appendonly yes 
requirepass root
daemonize no
EOF
chmod -R 777 /myData/redis/
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3. 创建容器运行该镜像
   -v /myData/redis/data:/data \【-v：目录挂载，将容器内部的data 文件夹挂载到Linux的/myData/redis/data目录里】
-V /myData/redis/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \【将/etc/redis/redis.conf挂载到Linux中指定目录下】
-d --restart=always 【配置开机启动】
TIMEZONE解决redis时区不同步问题
   注意最后一行是用容器内配置文件启动redis服务端

docker run -p 6379:6379 --name redis \
--sysctl net.core.somaxconn=1024 --privileged=true --restart=always \
-v /myData/redis/data:/data \
-v /myData/redis/conf/redis.conf:/etc/redis/redis.conf \
-e TIME_ZONE="Asia/Shanghai" -e TZ="Asia/Shanghai" \
-d redis redis-server /etc/redis/redis.conf
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4. 进入客户端

docker exec -it redis redis-cli
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5. 测试
   注意下面这个root是我们之前配的密码，如果你想免密，就把那行删掉或注释掉

auth root
ping
exit
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返回PONG即成功
7. 继续修改配置
参考自docker启动redis时reids服务自动关闭的问题
如果不修改会产生warning，阻止redis的重启

echo "net.core.somaxconn=1024" >> /etc/sysctl.conf
sysctl -p
echo "vm.overcommit_memory=1" >> /etc/sysctl.conf
sysctl vm.overcommit_memory=1
echo "ignore-warnings ARM64-COW-BUG" >> /myData/redis/conf/redis.conf
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8. 重启容器

docker restart redis
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Elasticsearch

1. 拉取

docker pull elasticsearch:7.6.2
docker pull kibana:7.6.2
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2. 准备好外部挂在目录和文件

mkdir -p /myData/elasticsearch/config 
mkdir -p /myData/elasticsearch/plugins
mkdir -p /myData/kibana/config
mkdir -p /myData/kibana/data
cat > /myData/elasticsearch/config/elasticsearch.yml <<EOF
http.host: 0.0.0.0
# Uncomment the following lines for a production cluster deployment
#transport.host: 0.0.0.0
#discovery.zen.minimum_master_nodes: 1
#Password config
#这一步是开启x-pack插件
xpack.security.enabled: true   
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
EOF
cat > /myData/kibana/config/kibana.yml<<EOF
server.name: kibana
server.host: "0.0.0.0"
elasticsearch.hosts: [ "http://es服务器的IP:9200" ]
elasticsearch.username: "elastic"
elasticsearch.password: "自己待会会设置的密码"
i18n.locale: "zh-CN"
EOF
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3. 新建容器运行该镜像

docker run -d -it --restart=always --privileged=true \
--name=elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -p 5601:5601 \
 -e "discovery.type=single-node" -e "cluster.name=elasticsearch" \
 -v /myData/elasticsearch/config/elasticsearch.yml:/usr/share/elasticsearch/config/elasticsearch.yml \
 -v /myData/elasticsearch/plugins:/usr/share/elasticsearch/plugins \
 -e ES_JAVA_OPTS="-Xms4G -Xmx4G" elasticsearch:7.6.2
 
#-e ES_JAVA_OPTS="-Xms4G -Xmx4G"  设置运行内存，这个内存不建议太大。因为es走的是直接内存也就是系统内存，所以要预留足够的系统内存。我这台服务器8核16G所以给了4G。如果系统内存预留不足，会导致以后检索时速度达不到预期速度。
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4. 进入es容器设置密码

docker exec -it elasticsearch /bin/bash
cd bin
#开启密码设置
elasticsearch-setup-passwords interactive
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#输出 如下
Initiating the setup of passwords for reserved users elastic,apm_system,kibana,kibana_system,logstash_system,beats_system,remote_monitoring_user.
You will be prompted to enter passwords as the process progresses.
#输入Y
Please confirm that you would like to continue [y/N]Y
#依次设置密码
Enter password for [elastic]:
Reenter password for [elastic]:
Enter password for [apm_system]:
Reenter password for [apm_system]:
Enter password for [kibana_system]:
Reenter password for [kibana_system]:
Enter password for [logstash_system]:
Reenter password for [logstash_system]:
Enter password for [beats_system]:
Reenter password for [beats_system]:
Enter password for [remote_monitoring_user]:
Reenter password for [remote_monitoring_user]:
Changed password for user [apm_system]
Changed password for user [kibana_system]
Changed password for user [kibana]
Changed password for user [logstash_system]
Changed password for user [beats_system]
Changed password for user [remote_monitoring_user]
Changed password for user [elastic]
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5. 修改kibana.yml的配置
6. 重启es

exit
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docker restart elasticsearch
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7. 新建kibana容器(kibana是一个可视化es数据的管理平台)

docker run -itd -e ELASTICSEARCH_URL=http://ES服务器IP:9200 --name kibana \
-v /myData/kibana/config:/usr/share/kibana/config --network=container:elasticsearch kibana:7.6.2
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8. 测试
   http://ES服务器IP:9200
   如下面的效果并能正确登录说明成功了
   注意用户名是elastic
   
   http://kibana服务器IP:5601/
   

RabbitMQ

1. 拉镜像

docker pull rabbitmq:management
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2. 准备好外部挂载目录

mkdir -p /myData/rabbitmq/{data,log,conf}
chmod -R 777 /myData/rabbitmq
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3. 新建容器运行该镜像

docker run -d -p 5672:5672 -p 15672:15672 \
-v /myData/rabbitmq/data:/var/lib/rabbitmq -v /myData/rabbitmq/conf:/etc/rabbitmq -v /myData/rabbitmq/log:/var/log/rabbitmq \
--name rabbitmq --hostname=rabbitmq-1 --restart=always \
rabbitmq:management
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4. 进入容器

docker exec -it rabbitmq  /bin/bash
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5. 启动可视化插件

rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
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6. 建立供外部访问的用户
   先别急着退出来，还在这个容器里
   添加账号 rabbitmqctl add_user 账号 密码
设置权限 rabbitmqctl set_permissions -p / 账号 ".*" ".*" ".*"
设置角色rabbitmqctl set_user_tags 账号 administrator

rabbitmqctl add_user root root
rabbitmqctl set_permissions -p / root ".*" ".*" ".*"
rabbitmqctl set_user_tags root administrator
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7. 测试
   访问web界面
   http://rabbitmq服务器的IP:15672/
   有个默认账号和密码都是guest
   当然也可以用我们刚创建的那一个
   

Docker-Compose

Docker-compose安装

anaconda

安装
官网链接
参考博客：centos7 安装Anaconda3 亲测成功
注意安装过程中这个路径是anaconda的文件夹路径，是可以自定义的