文章目录1.定义2.优势3.安装1）Linux上安装（强烈推荐）2）Windows和MAC上安装4.验证1）查看版本2）运行HelloWorld总结Docker是一种轻量级的容器化技术，提供了一种在不同环境中快速、可靠、一致地部署应用程序的方式。1.定义Docker是一种开源的容器化平台，允许开发者将应用程序及其依赖项打包成一个容器，包括运行时、系统工具、库等。这个容器可以在任何支持Docker的环境中运行，而不受环境差异的影响，它是继虚拟机之后有一项突破性技术。2.优势跨平台：可以在不同的操作系统和云平台上运行，确保应用在不同环境中一致性和可移植性快速部署：可以在几秒钟内启动，大大加速应用的
目录为什么常见加速地址在dockerdesktop上配置为什么https://hub.docker.com是官方的镜像仓库地址，但是它的服务器地址是在国外，有时候访问和下载的速度差强人意。不过好在，我们可以进行远程仓库的设置，将仓库镜像地址设置为国内镜像服务提供商的地址，达到加速下载的目的。常见加速地址常见的镜像加速地址有阿里、网易、中科大等镜像加速器镜像加速器地址专属加速器？其它加速？Docker中国官方镜像https://registry.docker-cn.comDockerHub（已关闭）DaoCloud镜像站https://docker.m.daocloud.ioDockerHub、
SparkonYarn安装配置本任务需要使用root用户完成相关配置，已安装Hadoop及需要配置前置环境，具体要求如下：1、从宿主机/opt目录下将文件spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz复制到容器Master中的/opt/software（若路径不存在，则需新建）中，将Spark包解压到/opt/module路径中(若路径不存在，则需新建)，将完整解压命令复制粘贴至客户端桌面【Release\任务A提交结果.docx】中对应的任务序号下；步骤1：复制和解压Spark安装包解压文件：将Spark安装包解压到/opt/module目录中。tar-zxvf/opt/soft
最近因为准备在NAS上通过Docker容器方式安装MYSQL，发现https://hub.docker.com网站被墙了，无法自动安装，同时又找不到靠谱的离线镜像，所以准备在Window上安装Docker，通过电脑的网络代理制作离线镜像再上传到NAS上。 在Windows下安装Docker并不是很顺利，安装完启动时报：DockerDesctop–UnexpectedWSLerror。经过google一番总算找到原因了。 想要正常安装运行DockerDesktop，电脑需要满足以下软硬件要求：Windows1064位：专业版，企业版或教育版（Build15063或更高版本） 主
目录前言一、docker网络配置1.bridge虚拟网桥2.host网络模式3.none网络模式4. 自定义container网络模式二、自定义IP容器通信1.自定义IP2.创建所需容器（mysql，tomcat）3.准备项目资源4.构建Nginx实现负载均衡前言 当项目大规模使用Docker时，容器通信的问题也就产生了。要解决容器通信问题，必须先了解很多关于网络的知识。Docker作为目前最火的轻量级容器技术，有很多令人称道的功能，如Docker的镜像管理。然而，Docker同样有着很多不完善的地方，网络方面就是Docker比较薄弱的部分。因此，我们有必要深入了解Docker的
1、在人大金仓官网下载docker镜像地址:人大金仓-成为世界卓越的数据库产品与服务提供商2、上传该tar文件到服务器 3、执行命令生成镜像文件 dockerload-ikingbase.tar 4、启动镜像并挂载dockerrun-idt--privileged-p54321:54321-v/mnt/data/:/home/kingbase/userdata/data--namekingbasekingbase:v1/usr/sbin/init5、查看kingbase日志dockerlogskingbase6、进入容器 dockerexec-itkingbase/bin/bash7、执行命令
安装docker参考这篇文章：Ubuntu22.04安装docker-掘金安装nvidia-docker参考这篇文章：Ubuntu22.04LTS:NVIDIAContainerToolkit:Install:ServerWorld流程：curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey|apt-keyadd-curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/ubuntu22.04/nvidia-docker.list>/etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.
目录引言迁移背景迁移方案设计迁移成果总结引言把基于mapreduce的离线hiveSQL任务迁移到sparkSQL，不但能大幅缩短任务运行时间，还能节省不少计算资源。最近我们也把组内2000左右的hivesql任务迁移到了sparkSQL，这里做个简单的记录和分享，本文偏重于具体条件下的方案选择。迁移背景SQL任务运行慢HiveSQL处理任务虽然较为稳定，但是其时效性已经达瓶颈，无法再进一步提升，同一个SQL，Hive比Spark执行的时间更长。SparkSQL的发展远超HSQL随着 Spark以及其社区的不断发展，SparkSQL 本身技术也在不断成熟，Spark在技术架构和性能上都展示出H
以下是本人使用jenkins自动部署django项目所使用的方法，django项目是现成的，主要讲jenkins的配置一、jenkins的安装搞一台服务器，我这边由于环境限制，本地虚拟机不方便操作，就直接去腾讯云上搞了台免费1个月的机器(反正就是练练手)，机器的话选择预装docker的，不用自己装了。我这边选择的是把jenkins部署在docker内（网上现成的方法，非常简单，下面是链接，看前面部分就行了）jenkins部署Django项目dockersearchjenkins,这里选第二个，jenkins/jenkinsdockerpulljenkins/jenkins，把镜像从仓库拉到本地
docker重启报错如下：Jobfordocker.servicefailedbecausethecontrolprocessexitedwitherrorcode.See"systemctlstatusdocker.service"and"journalctl-xe"fordetails. 解决办法：直接把配置文件名称修改一下即可。1，进入目录下修改配置文件名称，路径：cd/etc/docker/2，把daemon.json配置文件改成daemon.conf即可，命令：mvdaemon.jsondaemon.conf。 3，重启正常
