在Mac M2上运行elk-docker镜像的Elasticsearch配置调整
2025-07-03 23:07:04作者:翟萌耘Ralph
背景介绍
elk-docker是一个流行的Docker镜像,它集成了Elasticsearch、Logstash和Kibana(ELK)技术栈,为开发者提供了开箱即用的日志分析解决方案。然而,在最新的Mac M2芯片设备上运行时,用户可能会遇到Elasticsearch无法正常启动的问题。
问题现象
当在Mac M2设备上运行elk-docker时,Elasticsearch服务会启动失败。这是由于Elasticsearch的安全模块与Mac M2芯片架构的兼容性问题导致的。具体表现为系统调用过滤器(system call filter)无法正常工作。
技术原理
Elasticsearch默认启用了seccomp(安全计算模式)系统调用过滤器,这是一种Linux内核提供的安全机制,用于限制进程可以执行的系统调用。然而:
- Mac M2使用的是ARM架构,与传统的x86架构有所不同
- Docker在Mac上通过虚拟机运行Linux容器,存在架构转换层
- 这种跨架构环境可能导致seccomp过滤器无法正确识别系统调用
解决方案
要解决这个问题,需要修改Elasticsearch的配置文件,禁用系统调用过滤器:
- 首先启动elk-docker容器(即使它会因错误而退出)
- 通过Docker Desktop或命令行进入容器shell
- 编辑Elasticsearch配置文件:/etc/elasticsearch/elasticsearch.yml
- 添加或修改以下配置项:
bootstrap.system_call_filter: false - 保存文件并重新启动容器
注意事项
- 禁用系统调用过滤器会降低Elasticsearch的安全性,不建议在生产环境中使用此配置
- 此解决方案仅适用于开发和测试环境
- 对于生产环境,应考虑使用原生支持ARM架构的Elasticsearch版本或专用硬件
未来展望
随着ARM架构在服务器领域的普及,预计未来版本的Elasticsearch将更好地支持ARM架构,包括Mac M系列芯片。开发者也正在考虑将此配置建议纳入官方文档,以帮助更多用户解决类似问题。
总结
在Mac M2设备上运行elk-docker时,通过调整Elasticsearch的系统调用过滤器配置,可以解决启动失败的问题。这为开发者提供了在苹果硅芯片设备上使用ELK技术栈的临时解决方案,同时也提醒我们关注软件与新兴硬件架构的兼容性问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 中兴e读zedx.zed文档阅读器V4.11轻量版:专业通信设备文档阅读解决方案 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146