使用docker搭建es搜索引擎（docker search tag）

ES的特点：

1. 暴露的端口很多
2. 十分消耗内存
3. 数据需要放置到安全目录（挂载）

# 下载ES
$ sudo docker pull elasticsearch
# 运行ES搜索
$ sudo docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" elasticsearch
# 因ES太过于占内存，一启动就需要1.x到3G内存，所以有时一启动ES就会直接卡死，所以我们需要给ES进行内存限制
# 因ES是使用java开发的，所以我们可以使用-e进行修改JAVA的配置，用以限制其内存用量
# 限制启动64m内存，最大128m内存（实测占用内存约为240M）
$ sudo docker run -d --name elasticsearch -p 9200:9200 -p 9300:9300 -e "discovery.type=single-node" -e ES_JAVA_OPTS="-Xms64m -Xmx128m" elasticsearch


# 查看ES运行状态
$ curl 127.0.0.1:9200
{
  "name" : "7OltMaD",
  "cluster_name" : "elasticsearch",
  "cluster_uuid" : "tieiXDzIQXCBZfZjuAot1Q",
  "version" : {
    "number" : "5.6.12",
    "build_hash" : "cfe3d9f",
    "build_date" : "2018-09-10T20:12:43.732Z",
    "build_snapshot" : false,
    "lucene_version" : "6.6.1"
  },
  "tagline" : "You Know, for Search"
}


# 安装ElasticHD
$ sudo docker run -p 9800:9800 -d --link elasticsearch containerize/elastichd
# 检查运行状态
$ docker ps
CONTAINER ID   IMAGE                    COMMAND                  CREATED         STATUS         PORTS                                                                                  NAMES
d6a680d49f22   containerize/elastichd   "ElasticHD"              4 seconds ago   Up 3 seconds   0.0.0.0:9800->9800/tcp, :::9800->9800/tcp                                              exciting_austin
590e19c45f33   elasticsearch            "/docker-entrypoint.…"   7 minutes ago   Up 7 minutes   0.0.0.0:9200->9200/tcp, :::9200->9200/tcp, 0.0.0.0:9300->9300/tcp, :::9300->9300/tcp   elasticsearch


# 查看当前运行状态
# ElasticHD为可视化工具，所以我们此时可以直接在浏览器中打开localhost:9800进行连接
# 若连接不上ES，需输入地址【http://elasticsearch:9200】进行连接