一、概述 前面一篇文章已经很详细的介绍了Hadoop on k8s部署了，这里主要针对部署时可能会调整的地方和注意事项进行讲解，想详细了解详细部署过程可参考我上一篇文章：Hadoop on k8s 编排部署进阶篇 图片 二、快速部署步骤如下 1）安装 git yum -y install git 2）部署 mysql 如果小伙伴已经有mysql了，这一步就可以忽略： 这里以 docker-comp

在产品或项目的部署中，如果和下面场景类似，那么本文可能对您有所帮助。 场景 WebAPI 和  MySql  数据部署在同一服务器（通常是测试环境）。 WebAPI 和  MySql  使用  docker-compose  进行部署。 WebAPI  启动时有一些初始化的操作要做，而初始化需要从  MySql  中获取数据。 问题 第一次部署，执行  docker-compose up -d  

一、容器 使用docker运行一个httpd容器。因为接下来要在容器内执行ps -ef命令，有些容器没有这个命令，例如nginx的官方镜像运行的容器就没有这个命令。 [root@dev1 ~]# docker run -d --name httpd centos/httpd-24-centos7 latest: Pulling from centos/httpd-24-centos7 73808b

1 引子 因兼具跨平台兼容性优、资源消耗少、自动化程度高、运行稳定、环境隔离等优点，Docker大受欢迎，在应用打包、分发、部署、开源分享方面得到广泛应用。其实Docker在本地快速安装试用及学习方面也有独具天赋，本文以基于Docker搭建Hadoop大数据集群环境展开说明，给需要在本地PC学习大数据的小伙伴参考。 抛开底层的虚拟化技术对比不谈，选择Docker而非VMWare最直接的原因是方便快

聊技术专题，争技术先锋~ 本次技术专题带大家聊聊 「工程化Docker」，无论你是开发人员、运维人员、架构师还是技术爱好者，都可以分享过往的经验和见解，与其他掘友一起探讨和学习，我们将根据征文质量和数据情况评选出优秀作品，并给予丰厚的奖励。同时，我们也将为优秀作品提供展示和宣传的机会，让更多人了解和学习工程化Docker的最佳实践！ 💡 征文主题 聊聊工程化docker的最新趋势以及最佳实验 ⏰

最少必要面试题 ，《10万字301道Java经典面试题总结(附答案)》pdf，背题更方便，一文在手，面试我有 突击面试 | 突击面试 | 突击面试 以下是 Docker 面试题，相信大家都会有种及眼熟又陌生的感觉、看过可能在短暂的面试后又马上忘记了。JavaPub在这里整理这些容易忘记的重点知识及解答，建议收藏，经常温习查阅。 看看这些面试题你会几道 @[toc] Docker 以下是一些dock

在此前的几篇文章在中，简单的记录了haproxy在1.9之后的一些变化（部分来自谷歌翻译），这其中包括多线程，Runtime API, ACL,配置文件,以及日志和统计页面和map。 在这篇文章中，我将简单叙述haproxy的docker配置，我重构了haproxy的docker配置，作为简单的使用中，可以重载配置文件。这借用了supervisor与inotifywait的配置。一旦配置文件发生改

dockerdocker容器可在一次构建后多次运行dcoker和虚拟机的对比:通常我们是硬件上跑linux系统，在系统上做linux虚拟化，在虚拟主机中跑各种应用，而此各个虚拟机是完全隔离，而docker则是在硬件层次上跑linux系统，在系统上做docker engine,在docker engine上直接跑各种应用，在底层是容器。目前docker只能在64位操作系统运行，在windows是无法

docker 网络映射1，随机映射，随机映射端口不会有冲突 -P [root@zabbix-3 ~]# docker run -d -P --name mynginx1 nginx ff5442b84da4b346e5470e3fc74c401ae14f7c3b3b72ad2d85ce04195f26976f [root@zabbix-3 ~]# docker ps -l CONTAINER ID

1，下载镜像 首先，我们需要一个系统，以官方的centos为例，先pull下来 [root@zabbix-3 ~]# docker pull centos Using default tag: latest latest: Pulling from library/centos a3ed95caeb02: Already exists a3ed95caeb02: Already exists Di

Docker hub仓库使用 准备工作： ​ 起先，需要在https://hub.docker.com/注册一个用户 演示一次将镜像上传到docker hub的过程 pull一个镜像 首先需要一个镜像 [root@localhost ~]# docker pull benyoo/alpine:3.4.20160812 3.4.20160812: Pulling from benyoo/alpine

Docker alpine构建nginx 1，pull一个基础镜像 至于如何pull自己的镜像和构建镜像可以参考Docker Hub简单使用也可以pull本章中的docker hub的镜像 [root@gitlab conf]# docker pull marksugar/alpine Using default tag: latest latest: Pulling from marksugar

docker镜像和容器常用命令 docker镜像命令 获取镜像：docker pull centos查看镜像：docker images查看镜像详细信息：docker inspect [NAME:tag] 搜索镜像：docker search [NAME:tag] 删除镜像：docker rmi [NAME:tag&ID] ​ -f：强制删除创建镜像：docker commit 导入镜像：

Docker数据管理 容器中管理数据主要有两种方式：数据卷和数据卷容器 将本地的目录或者文件挂载到容器内的数据卷中 数据卷是可提供容器使用的特殊目录，他绕过文件系统，可提供多种特性 数据卷可一在容器直接共享和重复使用 数据卷的修改会立刻生效 数据更新不会影响到镜像 卷一直存在，不管容器有没有使用 1，挂载目录 数据卷类似于linux中的mount挂载操作 在使用docker run命令的时候使用-

$ docker network ls NETWORK ID NAME DRIVER 7fca4eb8c647 bridge bridge 9f904ee27bf5 none null cf03ee007fb4 host host Bridge默认bridge网络,我们可以使用docker network inspect命令查看返回的网络信息，我们使用docker run 命令是将网络自动应用到新

基础镜像基于Centos，因此体积较大，可以在测试环境快速部署，Mariadb为二进制安装 也可以直接访问github查看：https://github.com/LinuxEA-Mark/docker-mariaDB 一键安装Mariadb： curl -LKs4 https://raw.githubusercontent.com/LinuxEA-Mark/docker-mariaDB/maste

github地址:https://github.com/LinuxEA-Mark/docker-subversion1.9.4 一键安装： curl -Lks4 https://raw.githubusercontent.com/LinuxEA-Mark/docker-subversion1.9.4/master/docker-create-svn.sh |bash DockerfileDocke

本章简单介绍docker+jenkins+gitlab发布和回滚，相比较上一篇中git+jenkins http://www.linuxea.com/1537.html来说，加入了docker，加入docker后，发布和回滚变得将是很简单，容器本身一次构建后，存放在docker仓库中，回滚只需要拉取仓库的镜像后直接run起来即可，回滚也是如此，而且他的备份可以直接打包成tar.gz压缩包，解压到其

1.环境装备： Portus,Portus和harbor都是开源的Registry服务器 ,Portusv可以参考：docker-Portusv2.1镜像仓库快速部署使用http://www.linuxea.com/1547.html当然，还有gitlab8.8.0提供的docker Registry，也是非常好用的,可参考https://about.gitlab.com/2016/05/23/g

在实际工作中，我们可能在内网需要一个ntp的时间服务器来同步时间，那么准备一台docker的时间服务器是很有必要的，至于为什么要用docker部署，这里就不多做说明了 快速部署 curl -Lk https://raw.githubusercontent.com/LinuxEA-Mark/docker-ntp/master/create_ntp.sh|bash Dockerfile 仍然使用cen