本篇文章給大家談?wù)刣ocker大數(shù)據(jù)云計(jì)算集群，以及docker 云平臺(tái)對(duì)應(yīng)的知識(shí)點(diǎn)，希望對(duì)各位有所幫助，不要忘了收藏本站喔。

本文目錄一覽：

• 1、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的方法和技巧
• 2、AWS服務(wù)建設(shè)之路-Docker集群
• 3、大項(xiàng)目為什么不建議用docker了?
• 4、如何基于Docker快速搭建多節(jié)點(diǎn)Hadoop集群

學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)和云計(jì)算的方法和技巧

1、掌握核心技術(shù)和工具在大數(shù)據(jù)和云計(jì)算領(lǐng)域中，掌握一些核心技術(shù)和工具是非常重要的，比如 Hadoop、Spark、Kafka、Docker、Kubernetes 等。

2、首先，對(duì)于云計(jì)算的學(xué)習(xí)，您需要具備一定的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)知識(shí)，包括操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)庫(kù)等方面的知識(shí)。了解計(jì)算機(jī)的基本原理和體系結(jié)構(gòu)，掌握常見(jiàn)的操作系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)概念對(duì)于學(xué)習(xí)云計(jì)算 重要。

3、學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)必須掌握的技術(shù) Hadoop 高效、可靠、可伸縮的Hadoop——能夠?yàn)槟愕臄?shù)據(jù)存儲(chǔ)項(xiàng)目提供所需的YARN、HDFS和基礎(chǔ)架構(gòu)，并且運(yùn)行主要的大數(shù)據(jù)服務(wù)和應(yīng)用程序。hadoop擅長(zhǎng)日志分析，facebook就用Hive來(lái)進(jìn)行日志分析。

4、虛擬化知識(shí)，了解硬件運(yùn)行的基本原理和虛擬化實(shí)現(xiàn)技術(shù)；數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)；大數(shù)據(jù)與云計(jì)算是近幾年來(lái)比較火的就業(yè)方向，所以人才缺口比較大而且發(fā)展前景也比較好，所以學(xué)好大數(shù)據(jù)非常有用。

AWS服務(wù)建設(shè)之路-Docker集群

AWS提供基于Router53(DNS服務(wù))的服務(wù)發(fā)現(xiàn)，其實(shí)很難用，awsvpc模式的很方便，橋接模式下特難用。

Docker是一個(gè)開(kāi)源的應(yīng)用容器引擎，讓開(kāi)發(fā)者可以打包他們的應(yīng)用以及依賴包到一個(gè)可移植的容器中，然后發(fā)布到任何流行的Linux機(jī)器上，也可以實(shí)現(xiàn)虛擬化。容器是完全使用沙箱機(jī)制，相互之間不會(huì)有任何接口（類似iPhone的app）。

具體地說(shuō)，就是Machine允許Windows和OS X用戶在諸如 Amazon AWS， Google Container Engine， Azure， DigitalOcean等公有云上遠(yuǎn)程創(chuàng)建Docker主機(jī)。

我們的應(yīng)用是AWS云原生環(huán)境，之前在美國(guó)區(qū)域使用的是nacos-server.jar進(jìn)行安裝（ec2），后面開(kāi)展新的區(qū)域部署時(shí)準(zhǔn)備將所有的ec2應(yīng)用全部轉(zhuǎn)換為ecs部署，包括Nacos。

vagrant為了支持開(kāi)發(fā)，在啟動(dòng)虛擬機(jī)環(huán)境時(shí)啟動(dòng)了很多的應(yīng)用和服務(wù)。vagrant可以在VirtualBox， VMware上面運(yùn)行(docker無(wú)法執(zhí)行)。vagrant也可以在AWS， OpenStack這些云環(huán)境中運(yùn)行。即便你使用了docker的容器，vagrant同樣也沒(méi)問(wèn)題。

使用Docker搭建Spark集群和MinIO云存儲(chǔ)服務(wù)，并通過(guò)Spark訪問(wèn)MinIO，實(shí)現(xiàn)讀寫(xiě)功能。MinIO 是一個(gè)基于Apache License v0開(kāi)源協(xié)議的對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)。

大項(xiàng)目為什么不建議用docker了?

大項(xiàng)目不建議使用Docker的主要原因是： 問(wèn)題挑戰(zhàn)：對(duì)于大型企業(yè)級(jí)項(xiàng)目來(lái)說(shuō)，其系統(tǒng)規(guī)模和架構(gòu)復(fù)雜度遠(yuǎn)高于中小型項(xiàng)目。這意味著在使用Docker時(shí)，需要考慮的問(wèn)題和挑戰(zhàn)更多。

k8s不建議用docker的原因如下：docker比k8s發(fā)布的早；Docker 本身不兼容 CRI 接口，官方并沒(méi)有實(shí)現(xiàn) CRI 的打算，同時(shí)也不支持容器的一些新需求，社區(qū)想要擺脫Dockershim的高維護(hù)成本，。

至于Docker，它是一個(gè)抽象了一個(gè)容器運(yùn)行時(shí)的技術(shù)棧，不符合CRI。

因?yàn)樯鐓^(qū)認(rèn)為Containerd 作為 Kubernetes 的容器運(yùn)行時(shí)目前已經(jīng)足夠成熟，無(wú)需再通過(guò) dockershim 使用 Docker 作為 Kubernetes 的容器運(yùn)行時(shí)。這也標(biāo)志著 Docker 為 Kubernetes 提供一個(gè)現(xiàn)代化的容器運(yùn)行時(shí)的承諾最終兌現(xiàn)了。

Docker不適合部署數(shù)據(jù)庫(kù)的7大原因 數(shù)據(jù)安全問(wèn)題 不要將數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在容器中，這也是 Docker 官方容器使用技巧中的一條。容器隨時(shí)可以停止、或者刪除。當(dāng)容器被rm掉，容器里的數(shù)據(jù)將會(huì)丟失。

如何基于Docker快速搭建多節(jié)點(diǎn)Hadoop集群

1、直接用機(jī)器搭建Hadoop集群是一個(gè)相當(dāng)痛苦的過(guò)程，尤其對(duì)初學(xué)者來(lái)說(shuō)。他們還沒(méi)開(kāi)始跑wordcount，可能就被這個(gè)問(wèn)題折騰的體無(wú)完膚了。而且也不是每個(gè)人都有好幾臺(tái)機(jī)器對(duì)吧。

2、這樣，節(jié)點(diǎn)slave1 slave2就加入了master的swarm網(wǎng)絡(luò)了。其中運(yùn)行的命令即為第二步中創(chuàng)建完網(wǎng)絡(luò)提示的信息。觀察上一步我們發(fā)現(xiàn)， hadoop-master容器啟動(dòng)在master主機(jī)上。我們進(jìn)入到master。

3、——使用docker拉取官方Ubuntu鏡像，將單機(jī)安裝好hadoop，然后做成image，再跑多個(gè)容器做集群。但有人建議不要把本地運(yùn)行的容器轉(zhuǎn)成鏡像！——使用阿里hadoop鏡像創(chuàng)建hadoop容器，分別創(chuàng)建三個(gè)節(jié)點(diǎn)master、slaveslave2。

4、sudo docker ps 現(xiàn)在的 Docker 網(wǎng)絡(luò)能夠提供 DNS 解析功能，使用如下命令為接下來(lái)的 Hadoop 集群?jiǎn)为?dú)構(gòu)建一個(gè)虛擬的網(wǎng)絡(luò)。

5、先啟動(dòng)個(gè)容器傳入?yún)?shù)啟動(dòng)，數(shù)據(jù)目錄，用戶名密碼，掛載數(shù)據(jù)盤，創(chuàng)建publication。一氣呵成。再啟動(dòng)一個(gè)容器，同樣設(shè)置數(shù)據(jù)目錄，設(shè)置密碼，掛載數(shù)據(jù)盤，創(chuàng)建subscription連接master。同樣一氣呵成。

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