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Docker入門指南之Docker使用場景介紹

jf_78858299 ? 來源:CSDN ? 作者:一只楠喃 ? 2023-02-06 15:38 ? 次閱讀

一、為什么使用Docker

隨著大數據平臺型產品方向的深入應用實踐和Docker開源社區的逐漸成熟,業界有不少的大數據研發團隊開始使用Docker。

簡單來說,Docker會讓大數據平臺部署更加簡單快捷、讓研發和測試團隊集成交付更加敏捷高效、讓產線環境的運維更加有質量保障。

圖片

1.1 Docker的使用場景一

在大數據平臺型產品的開發過程中,經常要跟許多模塊打交道,包括Hadoop、Hive、Spark、Zookeeper……等多達幾十個開源組件,為了不影響團隊成員間的工作任務協同,開發人員其實非常需要自己有一套獨立的集群環境,以便反復測試自己負責的模塊。

可真實的企業開發環境往往只有一兩個大的虛擬集群,這可怎么辦?難道要給每個開發人員都配幾臺獨立的物理機器?

1.2 Docker的使用場景二

針對每一次新版本的發布,產品測試組都需要反復的重裝整個平臺以便發現問題,而正如本文前面所闡述的那樣,大數據平臺所依賴的組件繁多,不同組件模塊依賴的底層庫也不盡相同。

經常會出現各種依賴沖突問題,而一旦安裝完成,就很難再讓Linux系統恢復到一個非常干凈的狀態。

通過Remove、UnInstall、rpm -e等手動方式卸載,往往需要花費很長的時間,那如何才能快速地恢復大數據平臺集群的系統環境?

1.3 Docker的使用場景三

當測試人員在測試大數據平臺過程中發現了一個BUG,需要保存現場,這里面包括相關的大數據組件配置、進程狀態、運行日志、還有一些中間數據。

可是,平臺集群服務器節點數量很多,針對每個進程的配置目錄和日志文件,都相對較獨立。

一般都需要專業的開發工程師或者運維工程師進入相關服務器節點,按照不同組件的個性化配置信息,手工方式收集所需的各個條目信息,然后打包匯集到日志中心服務器進行統一分析。

而目前業界并沒有一款能夠自動分布式收集故障相關的日志系統,但測試工作還要繼續,怎么辦?

傳統解決方案的缺陷

想要解決這些問題,第一個想到的方案當然是用虛擬機,但這種方式并不能完美的解決以上問

題,比如:

  • 雖然虛擬機也可以完成系統環境的遷移,但這并不是它所擅長的,不夠靈活,很笨重。

  • 虛擬機的快照可以保存當前的狀態,但要恢復回去,就得把當前正在運行的虛擬機關閉,所以

    并不適合頻繁保存當前狀態的業務場景。

  • 雖然可以給每個人都分配幾個虛擬機用,但它是一個完整的系統,本身需要較多的資源,底層

    物理機的資源很快就被用完了,所以我們需要尋找其它方式來彌補這些不足

**

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