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利用Docker构建开发环境 Posted by  makewonder on 2014 年 4 月 2 日   最近接触PAAS相关的知识,在研发过程中开始使用Docker搭建了自己完整的开发环境,感觉生活在PAAS时代的程序员真是幸福,本文会简要介绍下Docker是什么,如何利用Docker来搭建自己的开发环境(本文主要是面向Mac OS X),以及期间所遇到的一些坑和解决方案.(本文会要求你对PAAS.LXC.CGroup.AUFS有一定的了解基础,请自行Google ) 大背景–虚拟化技…
文章目录 Docker搭建Hadoop环境 Docker的安装与使用 拉取镜像 克隆配置脚本 创建网桥 执行脚本 Docker命令补充 更换镜像源 安装vim 启动Hadoop 测试Word Count 查看Web管理页面 Docker搭建Hadoop环境 Hadoop集群环境配置起来相当繁琐,并且在学习Hadoop过程中没有一般不会去使用多台设备进行分布式集群配置.因此在一台机器上配置Hadoop分布式集群时通常采用虚拟机来模拟多台设备,但虚拟机较为占用系统资源,开多个虚拟机(模拟Hadoop…
我们在开发中都会遇到这样的问题:在本地开发好功能后,部署到服务器,或者其他人拉到本地接着开发时,会出现功能无法使用的情况. 这些异常情况,大多数时候是因为系统不同而导致的依赖差异.因此,为了解决这个问题,就产生基于 Docker 构建统一开发环境的需求. 有关 docker 的基本知识,可以参照 docker教程. 1. 使用 Docker 的好处 部署方便 我们平常搭建环境常常需要耗费很长时间.对于团队协作时来说,每有新人进来,都需要浪费这些可以避免的时间.而且搭建环境时,也常常会产生的各种问…
docker的使用越来越普遍了,大家不知道docker的还需要进一步学习一下.这次咱们使用docker去进行hadoop集群的构建. 使用docker构建的好处真的很多,一台电脑上可以学习安装很多想做的东西,可以说是一个docker可以虚拟你想使用的任何环境.大家知道安装hadoop需要很多机器和资源,但是现在一台电脑就可以搞定,是不是感觉技术很强大. 下面咱们这边构建hadoop文章的梗概如下: 1. 介绍下docker的安装配置及常用的命令. 2. 安装过程所需要的工具. 3. 开始安装步骤…
前言 一直想学习EOS开发,但是不知道怎么入门.最近从GitHub上下载了源码,发现官方已经提供了完整的EOSIO开发入门教程,既然如此赶紧开始行动.今天是系列文章的第一篇,介绍如何使用Docker搭建本地环境. 选择构建方式 官方支持两种方式搭建本地环境 使用源码 使用Docker 我个人首选Docker,因为可以将与EOSIO相关的软件.环境都封装在一个镜像中,不管是出了问题要回退,还是学完以后删除相关的软件,Docker都很方便. 所以在这篇文章中我就不介绍怎么使用源码构建了,有兴趣的同学…
docker 1.下载docker镜像 docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/kaibb/hadoop:latest 注:此镜像为阿里云个人上传镜像,比较符合目前我的需求,镜像为搭建好的hadoop环境,见https://dev.aliyun.com/detail.html?spm=5176.1972343.2.14.Q2Swxa&repoId=4030 2.运行docker镜像 docker run -itd --name hadoop -…
构建测试环境首先要根据自己的需求,构建出适合自己项目的image,有了自己的image,就可以快速的搭建出来一套测试环境了. 下边就说一下构建image的两种方式. 1.DOCKFILE创建文件夹:mkdir mydockerbuild 进入刚刚创建的文件夹:cd mydockerbuild 创建一个Dockerfile的文件 touch Dockerfile 编辑文件 #基于那个image进行修改的 FROM docker/whalesay:latest #更新系统并安装fortunes软件…
最近接触PAAS相关的知识,在研发过程中开始使用Docker搭建了自己完整的开发环境,感觉生活在PAAS时代的程序员真是幸福,本文会简要介绍下Docker是什么,如何利用Docker来搭建自己的开发环境(本文主要是面向Mac OS X),以及期间所遇到的一些坑和解决方案.(本文会要求你对PAAS.LXC.CGroup.AUFS有一定的了解基础,请自行Google ) 大背景–虚拟化技术历史 计算机虚拟化技术由来已久,从硬件仿真到全虚拟化,再到准虚拟化和操作系统虚拟化,各种技术粉墨登场,种类繁多,…
Background 一. 什么是Presto Presto通过使用分布式查询,可以快速高效的完成海量数据的查询.如果你需要处理TB或者PB级别的数据,那么你可能更希望借助于Hadoop和HDFS来完成这些数据的处理.作为Hive和Pig(Hive和Pig都是通过MapReduce的管道流来完成HDFS数据的查询)的替代者,Presto不仅可以访问HDFS,也可以操作不同的数据源,包括:RDBMS和其他的数据源(例如:Cassandra). Presto被设计为数据仓库和数据分析产品:数据分析.…