Google Cloud 的 Dataproc 让您能够以更简便、更经济的方式来基于 Google Cloud 运行原生 Apache Spark 和 Hadoop 集群。在本文中，我们将介绍在 Dataproc 的 Component Exchange 中提供的最新可选组件：Docker 和 Apache Flink。Dataproc 中的 Docker 容器Docker 是一种广泛使用的容器技
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2024-09-04 07:57:30
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warning:博文包含大量个人的吐槽和心理描述，已用区域进行标识，不喜可直接忽略这部分，直接查找答案Flink的二章，主要用途如下：熟悉Flink的组成了解 Flink 的执行的流程问题1：Flink 的组件有哪些？资源管理器 Resource Manager分发器 Dispacher作业管理器 JobManager任务管理器 TaskManager资源管理器（ResourceManager）
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2024-05-09 08:20:33
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背景Flink 因为其可靠性和易用性，已经成为当前最流行的流处理框架之一，在流计算领域占据了主导地位。早在 18 年知乎就引入了 Flink，发展到现在，Flink 已经成为知乎内部最重要的组件之一，积累了 4000 多个 Flink 实时任务，每天处理 PB 级的数据。Flink 的部署方式有多种，根据资源调度器来分类，大致可分为 standalone、Flink on YARN、Flink o
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2024-07-19 14:25:31
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Managed Keyed StateFlink中有两种基本状态：Keyed State和Operator State。键控状态键控状态始终与键相关，并且只能在上的函数和运算符中使用KeyedStream。 您可以将“键控状态”视为已分区或分片的操作员状态，每个键仅具有一个状态分区。每个键状态在逻辑上都绑定到<parallel-operator-instance，key>的唯一组合，并
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2024-03-06 07:10:22
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3. 事件-时间（Event-Time）处理 在“时间语义”中，我们强调了在流处理应用中时间语义的重要性，并解释了处理时间与事件时间的不同点。处理时间较好理解，因为它基于本地机器的时间，它产生的是有点任意的、不一致的、以及无法复现的结果。而事件时间的语义产生的是可复现的、一致性的结果，它对于很多流处理场景是一个硬性的要求。然而，相对于处理时间语义，事件时间语义应用需要额外的配置，并且引入
动手学Docker-第四弹-Docker持久化存储Docker数据持久化存储 完整项目请查看Github：链接或通过gitbook在线查看: 链接Docker数据持久化存储
知道现在我们所有操作都是基于容器的，也就是我们的所有数据的生命周期是和容器一样的，如果容器被删除了，那么我们的所有数据也就没有了，这肯定不是我们想要看到的，我们想要一些数据尽管容器不存在了，但仍然可以保存，所以就需要Dock
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2023-11-22 20:18:36
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18.1 Data VolumeDocker持久化数据方案基于本地文件系统的Volume可以在执行docker create或者docker run的时候，通过-v参数将主机的目录作为容器的数据卷。这部分功能便是基于本地文件系统的Volume管理。基于plugin的Volume支持第三方的存储方案，比如NAS、AWS等。Data Volume 类型受管理的data volume，由docker后台
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2023-08-31 22:58:31
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Docker的数据持久化Docker的数据持久化主要有两种方式：• bind mount• volume Docker的数据持久化即使数据不随着container的结束而结束，数据存在于宿主机上——要么存在于host的某个指定目录中（使用bind mount），要么使用docker自己管理的volume（/var/lib/docker/volumes下）。 1.bind mou
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2023-07-08 16:33:11
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数据主要分为两类，持久化的与非持久化的。持久化数据是需要保存的数据。例如客户信息、财务、预定、审计日志以及某些应用日志数据。非持久化数据是不需要保存的那些数据。两者都很重要，并且 Docker 均有对应的支持方式。每个 Docker 容器都有自己的非持久化存储。非持久化存储自动创建，从属于容器，生命周期与容器相同。这意味着删除容器也会删除全部非持久化数据。如果希望自己的容器数据保留下来(持久化)，
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2023-08-18 14:29:07
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Docker数据持久化默认情况下，在容器内创建的所有文件都存储在可写容器层上。这意味着：当该容器不再存在时，数据将不会持久保存，并且如果另一个进程需要它，则可能很难从容器中取出数据。容器的可写层与运行容器的宿主主机紧密耦合。不能轻易地将数据移动到其他地方。写入容器的可写层需要 存储驱动程序来管理文件系统。存储驱动程序使用Linux内核提供联合文件系统。与使用直接写入主机文件系统的数据卷相比，这种额
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2023-07-14 22:34:49
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容器中数据持久化主要有两种方式：数据卷（Data Volumes）数据卷容器（Data Volumes Dontainers）数据卷数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录，可以绕过UFS（Unix File System）。数据卷可以在容器之间共享和重用对数据卷的修改会立马生效对数据卷的更新，不会影响镜像数据卷默认会一直存在，即使容器被删除一个容器可以挂载多个数据卷注意：数据卷的使用，类似于
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2024-04-16 14:19:25
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写在前面本来是可以将数据存储在 容器内部 的。但是存在容器内部，一旦容器被删除掉或者容器毁坏（我亲身经历的痛，当时我们的大数据平台就是运行在docker容器内，有次停电后，不管怎样容器都起不来。以前的同事也没有将数据映射到外面 。搞得最后我们重新导的数据，痛的领悟啊~~）。 再就是如果不将数据映射出来 ，比如要想使用容器内部的web日志，也是比较难搞，反正不就是其它容器/服务不是很方便。大体上来说
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2023-11-09 13:30:15
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1、持久化存储docker容器中一般不保存数据，只封装系统和环境，这样就存在一个问题,一个docker容器的数据内容不能持久化，且不能共享出来，在生产中，不能很好地提供服务。为了解决这个问题，就要涉及到docker的持久化存储和共享存储的技术了。所谓持久化，就是将真实机目录挂载到容器中，让容器运行时所产生的数据都写入到真实机的目录中，以此来提供持久存储。mkdir /var/webroot
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2023-08-22 11:37:40
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1 Docker 数据持久化简介Docker 持久化存储的原因Docker 持久化的两种方式(volume和volume container)Docker 持久化存储的运维2 Docker 持久化存储的原因Docker 持久化主要由于docker容器的union filesystem的机制导致, union filesystem 将docker 容器数据按照一层一层只读层的方式堆叠而
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2023-07-11 08:40:14
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下载镜像1.首先下载最新版本的redis镜像：docker pull redis2.doker images可以查看下载好的镜像 到这里开始有两种启动方式： 一种是以效率为先的快速启动方式 另一种则是设置配置文件的方式，配置文件可以让我们设置redis持久化（重启redis数据也不会丢失或丢失小部分）。快速启动（第一种方法）docker run -itd --name redis -p
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2023-08-21 10:14:32
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一、介绍：概述：主使用docker安装mongodb的方法记录，mongo基本语法记录的整理，大神请绕道!优势：1.MongoDB提供高性能的数据持久性。对嵌入式数据模型的支持减少了数据库系统上的IO活动2.如动态模式、灵活的文档模型，适合json数据存储，适合海量数据存储使用场景：1.数据量大，读写操作频繁，数据价值较低，对事务要求不高；2用于事件记录、内容管理、博客平台，电商，游戏；3.存储用
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2024-04-09 20:34:30
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容器中数据持久化主要有两种方式：数据卷(Data Volumes)数据卷容器(Data Volumes Dontainers)数据卷数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录，可以绕过UFS(Unix File System)。数据卷可以在容器之间共享和重用对数据卷的修改会立马生效对数据卷的更新，不会影响镜像数据卷默认会一直存在，即使容器被删除一个容器可以挂载多个数据卷注意：数据卷的使用，类似于
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2024-07-03 09:51:14
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将docker容器中的应用于数据进行分离，使用容器数据卷容器的持久化操作以及容器之间的数据共享都需要使用数据卷docker run -it -v 主机目录:容器内目录 镜像名 /bin/bash
# 测试，查看容器信息
docker inspect 容器id# 1.挂载的数据是双向绑定的
# 2.即使停止容器，容器内的数据跟外部数据也是实现同步的mysql容器的启动和挂载# 获取镜像
docker
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2023-10-14 00:40:16
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一、Data Volume 在执行docker run 时，通过-v参数将主机目录作为容器的数据卷，这就是基于本地文件系统Volumn管理。1、Volume类型 受管理的Volume，由docker后台自动创建 绑定挂载的Volume，具体挂载位置由用户指定2、docker后台自动创建 （1）启动docker服务# systemctl start docker（2）拉取mysql镜像# docke
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2024-04-11 22:53:19
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Docker数据持久化容器中的数据可以存储在容器层。但是将数据存放在容器层存在以下问题：数据不是持久化。意思是如果容器删除了，这些数据也就没了主机上的其它进程不方便访问这些数据对这些数据的I/O会经过存储驱动，然后到达主机，引入了一层间接层，因此性能会有所下降Docker 提供了3种持久化数据的方式：volumes：存于主机文件系统中的某个区域，由Docker管理（/var/lib/docker/
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2023-11-17 22:11:09
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