본문으로 건너뛰기
  1. Simple-Tutorials/

01.Install ElasticSearch on CentOS

·
ELK-Stack Elasticsearch CentOS
목차
ELK-Starter - 이 글은 시리즈의 일부입니다.
부분 1: 이 글

1. Overview
#

이번 문서에서는 CentOSElasticSearch의 설치를 진행하도록 하겠습니다.

2. Prerequisites
#

환경은 다음과 같습니다.
CentOS: v7.0

ElasticSearch는 JVM위에서 구동되기 때문에 JAVA의 설치가 반드시 필요합니다. 1.8 이상으로 설치해주도록 합시다.

$ yum install -y java-1.8.0-openjdk-devel.x86_64
$ java -verison

image

3. Installation
#

기본 레포지토리에 ElasticSearch에 관한 정보가 없기 때문에, 직접 만들어줘야 합니다.

$ vim /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo

#repo에 추가해줍니다.
[elasticsearch-6.x]
name=Elasticsearch repository for 6.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/6.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

다음으로 설치를 진행합니다.

$ yum install -y elasticsearch

설치가 정상적으로 진행되었다면 ElasticSearch 서비스를 시작해줍시다.

$ systemctl enable elasticsearch
$ systemctl start elasticsearch 

서비스가 제대로 가동되었는지 확인해봅시다.

$ systemctl status elasticsearch

ElasticSearch의 정보는 다음 커맨드를 통해 확인할 수 있습니다.

$ curl -XGET localhost:9200

image

여담으로, 다른 포스팅들을 살펴보면 가끔씩 url 파라미터 부분에 “https://“를 붙이는 커맨드를 발견할 수 있습니다.

curl: (35) SSL received a record that exceeded the maximum permissible length.

위와 같은에러가 발생할 수 있는데, 그냥 “https://“를 떼버리고 진행하면 문제없이 넘어갈 수 있습니다.

ElasticSearch의 주요 폴더및 파일은 다음과 같습니다.

  • /usr/share/elasticsearch : 홈
    • bin: 실행파일
    • plugins : 플러그인
  • /etc/elasticsearch : 설정파일
    • elasticsearch.yml : 주 설정파일
    • jvm.options : java설정파일
    • log4j2.properties : 로그 설정파일
  • /var/lib/elasticsearch : 데이터 저장
  • /var/log/elasticsearch : 로그 저장

ElasticSearch의 설치가 마무리 되었습니다!


ELK-Starter - 이 글은 시리즈의 일부입니다.
부분 1: 이 글

관련 글

00.Introduction of Elastic Stack
ELK-Stack Elasticsearch Logstash Kibana Beats
1. Overview # 이번 시리즈에서는 Elastic Stack라고 불리는 로그 및 데이터 분석도구에 대한 내용을 다루려고 합니다. 데이터를 저장하고 분석하는 역할을하는 Elasticsearch부터, 로그를 수집하고 전송하는 기능의 Logstash, 데이터 시각화 및 분석기능의 Kibana, 데이터 수집기능의 Beats까지 폭넓고 깊게 다룰것입니다.
Install SUSE with HMC
SUSE VIOS HMC
1. Overview # 이번 문서에서는 SUSE를 Lpar에 HMC를 통해 배포해볼것입니다. 전체적인 flow는 다음과 같습니다.
Iris TensorFlow Basic Softmax
ML Softmax Python
1. Overview # 이 문서는 iris(붓꽃)의 꽃잎과 꽃받침의 길이를 통해 각 붓꽃의 품종을 구별해 내는 모델을 소개하고 있습니다. softmax알고리즘을 사용해서 데이터를 분석할 것입니다.