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如何在Linux部署Docker Registry本地镜像仓库并实现无公网IP远程连接

文章目录1.部署DockerRegistry2.本地测试推送镜像3.Linux安装cpolar4.配置DockerRegistry公网访问地址5.公网远程推送DockerRegistry6.固定DockerRegistry公网地址DockerRegistry本地镜像仓库,简单几步结合cpolar内网穿透工具实现远程pullorpush(拉取和推送)镜像,不受本地局域网限制!1.部署DockerRegistry使用官网安装方式,docker命令一键启动,该命令启动一个registry的容器,版本是2,挂载宿主机端口是5000端口,挂载后,5000端口就是我们连接镜像仓库的本地端口dockerru

docker 将镜像打包为 tar 包

目录1实现1实现要将镜像导出为.tar包,可以使用Docker命令行工具进行操作。下面是导出镜像的步骤:首先,使用以下命令列出当前系统上的镜像,并找到要导出的镜像的ID或名称:dockerimages使用以下命令将镜像导出为.tar包:dockersave-o例如,如果要将ID为abcdef123456的镜像导出为myimage.tar,可以执行以下命令:dockersave-o/path/to/myimage.tarabcdef123456执行完上述命令后,镜像将以.tar包的形式保存在指定的路径下。请确保在执行上述命令时具有足够的权限来访问和写入指定的导出路径。完成后,您可以将.tar包移

docker-学习-6

文章目录docker学习第六天1.使用python业务代码构建自己的镜像第1步:编辑app.py文件,我们的程序文件--》业务的核心代码程序第2步:编辑requirements.txt文件编写Dockerfile文件第4步:生成镜像文件第5步使用镜像,启动容器第6步:访问容器的web服务第7步:启动redis容器第八步:再次启动一个自己制作镜像的容器,链接到redis容器2.dockercompose2.1.什么是compese2.2.试一下2.3.涉及到几个命令3.docker私有仓库habor3.1.装一个harbor仓库4.使用harbor4.1.在harbor里边创建一个用户4.2.传

大数据毕业设计hadoop+spark+hive微博预警系统 微博数据分析可视化大屏 微博情感分析 微博爬虫 微博大数据 微博推荐系统 微博预测系统 计算机毕业设计 知识图谱 机器学习 深度学习

北京邮电大学世纪学院毕业设计(论文)开题报告      题  目       基于深度学习的微博舆情分析及预测系统                                   学生姓名                    学   号                 专业名称                    年   级    2020级     指导教师       邓玉洁      职   称    副教授      所在系(院)           计算机科学与技术                                2023  年12 月11 日说      明1

简单聊聊k8s,和docker之间的关系

前言随着云原生和微服务架构的快速发展,Kubernetes和Docker已经成为了两个重要的技术。但是有小伙伴通常对这两个技术的关系产生疑惑:既然有了docker,为什么又出来一个k8s?它俩之间是竞品的关系吗?傻傻分不清。学习一门技术我们要学会类比,这里我给你们打个比方:将Kubernetes与Docker的关系类比为SpringMVC与Servlet或MyBatis与JDBC的关系。Docker像是Servlet或JDBC,提供了基础的容器化技术。而Kubernetes类似于SpringMVC或MyBatis,相当于框架,它在基础技术之上提供了更丰富的功能,如自动化部署、扩缩容、服务发现与

ruoyi+Hadoop+hbase实现大数据存储查询

前言有个现实的需求,数据量可能在100亿条左右。现有的数据库是SQLServer,随着采集的数据不断的填充,查询的效率越来越慢(现有的SQLServer查询已经需要数十秒钟的时间),看看有没有优化的方案。考虑过SQLServer加索引、分区表、分库分表等方案,但数据量增长太快,还是很快就会遇到瓶颈,因此需要更优化的技术。在众多的NOSQL和大数据技术之下,针对此场景,主要考虑了两种方案:MongoDB:json文档型数据库,可以通过集群拓展。但更适合列比较复杂的场景快速查询。Hadoop:大数据领域的瑞士军刀,周边有很多相配套的工具可以使用,后期拓展性较强。因为此需求只是简单的根据编码找到对应

Docker的基本使用

1.初识Docker1.1.什么是Docker微服务虽然具备各种各样的优势,但服务的拆分通用给部署带来了很大的麻烦。分布式系统中,依赖的组件非常多,不同组件之间部署时往往会产生一些冲突。在数百上千台服务中重复部署,环境不一定一致,会遇到各种问题1.1.1.应用部署的环境问题大型项目组件较多,运行环境也较为复杂,部署时会碰到一些问题:依赖关系复杂,容易出现兼容性问题开发、测试、生产环境有差异例如一个项目中,部署时需要依赖于node.js、Redis、RabbitMQ、MySQL等,这些服务部署时所需要的函数库、依赖项各不相同,甚至会有冲突。给部署带来了极大的困难。1.1.2.Docker解决依赖

java - Spark的Column.isin函数不带List

我正在尝试从我的SparkDataframe中过滤掉行。valsequence=Seq(1,2,3,4,5)df.filter(df("column").isin(sequence))不幸的是,我得到了一个不受支持的文字类型错误java.lang.RuntimeException:Unsupportedliteraltypeclassscala.collection.immutable.$colon$colonList(1,2,3,4,5)根据documentation它需要一个scala.collection.Seq列表我想我不想要文字?那我可以接受什么,某种包装类?

java - Spark ml 和 PMML 导出

我知道可以使用Spark-MLlib将模型导出为PMML,但是Spark-ML呢?是否可以将LinearRegressionModel从org.apache.spark.ml.regression转换为LinearRegressionModel从org.apache.spark.mllib.regression能够调用toPMML()方法? 最佳答案 您可以使用JPMML-SparkML将SparkML管道转换为PMML图书馆:StructTypeschema=dataFrame.schema()PipelineModelpipel

Docker实用篇

Docker如何解决大型项目依赖关系复杂,不同组件依赖的兼容性问题?Docker允许开发中将应用、依赖、函数库、配置一起打包,形成可移植镜像Docker应用运行在容器中,使用沙箱机制,相互隔离Docker如何解决开发、测试、生产环境有差异的问题?Docker镜像中包含完整运行环境,包括系统函数库,仅依赖系统的Linux内核,因此可以在任意Linux操作系统上运行Docker是一个快速交付应用、运行应用的技术,具备下列优势:可以将程序及其依赖、运行环境一起打包为一个镜像,可以迁移到任意Linux操作系统运行时利用沙箱机制形成隔离容器,各个应用互不干扰启动、移除都可以通过一行命令完成,方便快捷Do