【Docker】从零开始：8.Docker命令:Commit命令基本概念镜像镜像分层什么是镜像分层为什么Docker镜像要采用这种分层结构本章要点commit命令命令格式dockercommit操作参数实例演示1.下载一个新的ubuntu镜像2.运行容器3.查看并安装vim4.退出容器5提交自己的镜像对比总结了解commit命令之前我们先了解下涉及的相关知识为什么这里又说镜像，因为之前了解的只是个大概，现在涉及镜像的原理基本概念镜像是一种轻量级、可执行的独立软件包，它包含运行某个软件所需的所有内容，我们把应用程序和配置依赖打包好形成一个可交付的运行环境(包括代码、运行时需要的库、环境变量和配置
文章目录1.镜像1.1基本命令1.2案例练习2.容器2.1基本命令2.2Nginx案例2.3Redis案例3.数据卷3.1基本命令3.2Nginx案例3.3MySQL案例1.镜像镜像命令一般分两部分组成：repository:tag。比如mysql:5.7，表示名称加版本。在没有指定tag时，默认是latest，代表最新版本的镜像。命令太多记住不，通过docker--help就能够查看到docker中的所有命令了。1.1基本命令①获取镜像获取镜像有两种方式：①一种是通过dockerbuild命令，把本地的Dockerfile文件构建成一个镜像；②另一种是通过dockerpull命令，从Dock
目录前言环境准备创建数据库安装Seata下载镜像自定义配置文件自定义配置启动Seata开源项目微服务商城项目前后端分离项目联系我前言本篇参考Seata官方部署文档在Linux环境通过Docker部署Seata1.7.1版本，以及为youlai-mall开源商城版本的升级做好准备工作。环境准备版本IP端口安装部署教程操作系统Linux(CentOS7.9)//搭建Linux虚拟机数据库MySQL8.0.27192.168.10.213306Linux安装MySQL8注册配置中心Nacos2.2.3192.168.10.228848、9848Linux部署Nacos2.2.3分布式事务Seata1
如何将Docker容器迁移到另一个主机？将Docker容器从一个主机迁移到另一个主机涉及几个步骤，这些步骤主要围绕保存容器状态、传输数据和在新的主机上恢复状态。以下是一个详细的迁移流程：1.保存容器状态要迁移容器，首先需要捕获容器的当前状态。这通常通过创建容器的快照或导出容器文件系统来实现。Docker提供了几种方法来实现这一点：使用DockerCommit：如果容器中有数据变更（例如，数据库更新或文件修改），并且希望保留这些变更，可以使用dockercommit命令将容器保存为一个新的镜像。这个镜像之后可以被推送到Docker仓库或在其他主机上直接使用。导出容器文件系统：如果只需要容器的文件
SpringBoot是一个用于创建独立的、生产级别的Spring应用程序的框架。结合Docker，你可以方便地将你的SpringBoot应用程序打包成一个容器镜像，实现更加灵活和可移植的部署。本文将指导你如何使用Docker构建一个包含SpringBoot应用程序的镜像。步骤1:创建SpringBoot项目步骤1:创建SpringBoot项目首先，确保你有一个SpringBoot项目。你可以使用SpringInitializer（https://start.spring.io/）来生成一个基本的SpringBoot项目，或者使用你已经存在的项目。步骤2:添加Dockerfile在项目的根目录中
join基本流程Spark将参与Join的两张表抽象为流式遍历表(streamIter)和查找表(buildIter)，通常streamIter为大表，buildIter为小表，我们不用担心哪个表为streamIter，哪个表为buildIter，这个spark会根据join语句自动帮我们完成。对于每条来自streamIter的记录，都要去buildIter中查找匹配的记录，所以buildIter一定要是查找性能较优的数据结构。spark提供了三种join实现：sortmergejoin、broadcastjoin以及hashjoin。五种join策略ShuffleHashJoinBroadc
目录1.1🐶Hadoop回顾1.2🐶spark简介1.3🐶Spark特性1.🥙通用性2.🥙简洁灵活3.🥙多语言1.4🐶SparkCore编程体验1.4.1spark开发工程搭建1.🥙开发语言选择：2.🥙依赖管理工具：1.4.2Spark编程流程1.🥙获取sparkcontext对象2.🥙加载数据3.🥙处理转换数据4.🥙输出结果,释放资源1.4.3简单代码实现-wordCount 在大数据领域，Hadoop一直是一个重要的框架，它为处理海量数据提供了可靠的解决方案。然而，随着大数据技术的发展和需求的不断演变，人们开始寻找更高效、更灵活的解决方案。这就引出了Spark，一个强大的分布
背景在大环境不好的情况下,本司也开始了“降本增效”，本文探讨一下，在这种背景下Spark怎么做的降本增效。Yarn基于EMRCPU是xlarge，也就是内存和核的比例在7:1左右的，磁盘是基于NVMeSSDSpark3.5.0(也是刚由3.1升级而来)JDK8这里为什么强调NVMe，因为相比于HDD来说，他的磁盘IO有更高的读写速度。导致我们在Spark上做的一些常规优化是不起效果的注意：如没特别说明P99P95avg等时间单位是秒优化手段调整JVMGC策略因为我们内部存在于类似Apachekyuubi这种longrunning的服务，而且内存都是20GB起步，所以第一步就想到调整CMS策略为
在linux系统中运行docker容器中MySQL镜像中遇到了一些问题出现了如下报错：无法运行MySQL镜像，大概意思是来自守护进程的错误响应：驱动程序在端点mysql上编程外部连接失败（57f1ceb50a49feb0f5b187889af36633dff7aef9c58a29bd8a0c21d98ae5a427）：启动userland代理时出错：侦听tcp40.0.0.0:3306：绑定：地址已在使用，就是端口号被占用了，所以我们需要结束这个进程。我们直接利用pkill-9MySQL命令结束掉进程，然后重新启动就可以了然后我们重新进一下容器镜像试一下，没有问题可以正常启动
1、五种连接策略选择连接策略的核心原则是尽量避免shuffle和sort的操作，因为这些操作性能开销很大，比较吃资源且耗时，所以首选的连接策略是不需要shuffle和sort的hash连接策略。◦BroadcastHashJoin（BHJ）：广播散列连接◦ShuffleHashJoin（SHJ）：洗牌散列连接◦ShuffleSortMergeJoin（SMJ）：洗牌排列合并联系◦CartesianProductJoin（CPJ）：笛卡尔积连接◦BroadcastNestedLoopJoin（BNLJ）：广播嵌套循环连接2、连接影响因素2.1、连接类型是否为equi-join(等值连接)等值连接
