# Docker部署大数据
## 概述
在传统的大数据部署方式中，往往需要手动配置和安装各种组件和依赖，这导致了部署过程繁琐且易出错。而使用Docker可以简化大数据部署流程，提高部署的可重复性和可移植性。
本文将介绍如何使用Docker部署大数据，包括以下几个主要步骤：
1. 安装Docker
2. 编写Dockerfile
3. 构建Docker镜像
4. 运行容器
## 步骤一：安装
原创
2023-08-01 11:22:11
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Docker搭建大数据集群给出一个完全分布式hadoop+spark集群搭建完整文档，从环境准备（包括机器名，ip映射步骤，ssh免密，Java等）开始，包括zookeeper,hadoop,hive,spark，eclipse/idea安装全过程，3-4节点，集群部署自己确定，比如集群涉及的多种角色namenode，secondary namenode, datanode,resourceman
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2023-07-08 10:19:37
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## 什么是大数据部署？
在大数据领域，部署是指将大数据组件（如Hadoop、Spark、Kafka等）部署到集群中以进行数据处理和分析的过程。在Kubernetes（K8s）中，大数据部署通常是将这些大数据组件以容器的形式运行在集群中，以实现弹性伸缩和故障转移。
## 大数据部署流程
下面我们将介绍在K8s中实现大数据部署的流程，以Hadoop集群为例：
| 步骤 | 操作
本篇博客重点介绍如何使用Kylin来构建大数据分析平台。根据官网介绍，其实部署Kylin非常简单，称为非侵入式安装，也就是不需要去修改已有的Hadoop大数据平台。你只需要根据的环境下载适合的Kylin安装包，选择一个Hadoop节点部署即可，Kylin使用标准的Hadoop API跟各个组件进行通信，不需要对现有的Hadoop安装额外的Agent。最底层是数据来源层，我们可以通过Sqoop等工具
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2023-07-15 13:58:12
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Docker容器搭建大数据集群首先准备好Centos7(之前准备好的模板机) 安装Docker更新yum包（期间选择全选’y’）yum update安装需要的软件包，yum-util提供yum-config-manager功能,另外两个是devicemapper驱动依赖yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2设置yum源
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2023-07-17 11:08:22
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1.软件版本 软件版本号 jdk 1.8.x scala Scala 2.11.12 zookeeper 3.4.10 kafka 2.11_0.11.0.1 hadoop 2.6.5 spark 2.3 spark-2.3.0-bin-hadoop2.6.tgz storm 1.2.1 2.系统环
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2021-07-22 14:42:12
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大数据集群部署是一个在大数据处理和分析领域非常重要的操作，它可以帮助我们高效地处理海量数据。在Kubernetes（K8S）中部署大数据集群是一种常见的做法，它可以帮助我们快速搭建、管理和扩展大数据处理平台。
下面我将向你介绍如何在Kubernetes中部署大数据集群，希望这些信息对你有所帮助。
## **部署流程**
下表展示了在Kubernetes中部署大数据集群的步骤：
| 步骤 |
总览在过去的两，三十年里，数据仓库一直是流行语，大数据是技术的新趋势。在我们脑海中经常出现的一个问题是：“它们是否相似，大数据会取代数据仓库吗？”，原因是两者都有相似之处，例如保存数据，用于报告目的并由电子存储设备进行管理。两者之间存在根本的区别，即：大数据解决方案是一项技术，而数据仓库是数据计算中的体系结构概念。一个组织可以基于四个考虑因素而具有不同的组合，例如仅大数据或数据仓库解决方案，或者大
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2023-11-07 11:07:19
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大数据技术体系来一起认识下大数据的技术框架有哪些，它们分别用于解决哪些问题？它们的内在逻辑和适用场景有哪些？OK，一起去探索下。生态架构首先，看一下大数据技术体系的整体架构图。根据数据流转的方向，从下而上进行介绍。在前面，我们了解到，大数据的数据存储是分布式的，而且能够接受任务调度，与传统的数据存储存在差异。所以离线方式处理的数据，需要通过ETL模块，导入到大数据的数据存储系统进行存储；其中Sqo
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2023-07-29 22:01:15
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## 实现大数据 docker 的流程
### 流程图如下：
```mermaid
flowchart TD
A(安装 Docker) --> B(拉取大数据镜像)
B --> C(创建网络)
C --> D(启动容器)
D --> E(进入容器)
```
### 详细步骤说明：
1. 安装 Docker：首先需要在机器上安装 Docker，可以通过以下命令安装：
```shell
su
目录一、Docker介绍二、Docker安装2.1 Centos Docker安装2.2 Ubuntu Docker安装【推荐】2.3 MacOs Docker安装2.4 Windows Docker安装【不推荐】三、容器准备3.1 启动Docker3.2 拉取镜像3.3 启动并创建容器3.4 进入容器四、环境准备4.1 安装必要软件4.2 配置SSH免密登录4.3 设置时区4.4 关闭
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2023-07-25 17:22:06
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Docker上的Hadoop大数据平台搭建与测试摘要：Docker是一个开源的应用容器，它可以让开发者将应用及其所需的依赖包打包到一个可移植的镜像中，可实现虚拟化。Hadoop是一开源的分布式系统基础架构，用于分布式计算，它可以给用户提供集群的高速运算和存储。本文简要介绍了Docker和Hadoop的发展史，Docker的架构，Hadoop的模块组件。并最终一步步搭建了Docker和Hadoop集
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2023-08-18 14:03:21
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使用Docker搭建大数据Hadoop环境一、安装Docker这是本人第一次用Docker搭建大数据Hadoop环境的步骤，记录在这里：1. 对于CenterOS7系统，内置Docker，可以直接安装yum install -y docker2、启动dockerservice docker start可能会有相关报错：service docker startRedirecting to /bin/
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2023-08-04 10:35:12
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大数据环境搭建-系统搭建未经允许，不得转载 本文有github链接，图片无法加载的的可以下载原文档查看： 文章目录大数据环境搭建-系统搭建 大数据环境搭建-linux系统搭建 有一个良好的系统是环境运行的基石！废话不多说，开始搭建！ 系统：win10_X64 软件：VMware Workstation Pro 镜像：centOs7开始搭建：关于linux的搭建，之前详细介绍过，本次以截图和排除问
在虚拟机或Docker中搭建大数据伪分布式集群（二）：集群添加zookeeper与HBase/Phoenix上接：在虚拟机或Docker中搭建大数据伪分布式集群（一）：hdfs 与 yarn 基础TODO：后期在写个 init.sh 脚本，一次性搞定安装启动配置等这些东西，自动化流水化作业目录一、zookeeper 安装配置1、安装2、修改配置3、启动4、 验证5、shell 脚本二、启动Hado
clickhouse是什么？clickhouse集群搭建刚开始搭建集群的时候，发现有很多相关的博客，但是难过的是都不太完整，跟着博客操作总是达不到效果，最后自己也是根据官网的doc一步步的进行，读文档，读配置文件，如果你跟着博客已经失败了2次，那么我觉得你应该看官网的文档了。clickhouse官方集群部署文档过程梳理1单机部署clickhouse-server2修改配置文件，添加metrika.
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2023-09-21 11:54:56
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文章目录任务一：大数据平台环境搭建注：配上大数据组件下载地址：[Index of /dist (apache.org)](https://archive.apache.org/dist/)一、Docker 容器环境安装配置1. 安装 Docker 服务Docker 旧版本Docker 新版本（手动安装）Docker 新版本（自动安装）2. Docker 服务3. 配置 docker 镜像加速器4
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2023-09-15 14:57:11
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文章目录前言一、Docker安装1.1 Centos Docker安装1.2 Ubuntu Docker安装【推荐】1.3 MacOs Docker安装1.4 Windows Docker安装【不推荐】二、容器准备2.1 拉取镜像2.2 启动并创建容器2.3 进入容器三、环境准备3.1 安装必要软件3.2 配置SSH免密登录3.3 设置时区3.4 关闭防火墙3.5 时间同步、静态ip、主机映射四
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2023-08-30 17:11:44
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Docker 搭建的大数据环境，一键启停 代码未动，环境先行我是一个Docker爱好者。我在学习大数据相关技术的时候，想到了一个点子：用docker搭建一个大数据开发环境！ 这么做有什么好处呢 ？我只要有了这个docker-compose.yml 容器编排描述文件，我就可以在任何一个安装docker 软件的机器里，启动我的大数据环境。 一劳永逸的事情，不正是我们程序员每天都在做并且是努力的目标吗？
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2023-07-12 10:34:02
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一、概述简单来说，就是下面四个特性：多维度数据模型方便的部署和维护灵活的数据采集强大的查询语言实际上，多维度数据模型和强大的查询语言这两个特性，正是时序数据库所要求的，所以 Prometheus 不仅仅是一个监控系统，同时也是一个时序数据库。那为什么 Prometheus 不直接使用现有的时序数据库作为后端存储呢？这是因为 SoundCloud 不仅希望他们的监控系统有着时序数据库的特点，而且还需
