Airflow Console: https://github.com/Ryan-Miao/airflow-console
本文提到的所有服务均为 Docker 安装,所以在开始 FreshRSS 的安装之前先需先配置好 Docker。所使用 VPS 的系统为 Ubuntu 20.04,理论上 Debian 系的所用命令通用,Red Hat 系的请自行替换部分安装命令。
在本指南中,我们将深入探讨构建强大的数据管道,用 Kafka 进行数据流处理、Spark 进行处理、Airflow 进行编排、Docker 进行容器化、S3 进行存储,Python 作为主要脚本语言。
这几年数据治理爆火,但迟迟没有一个优秀的开源数据治理平台的出现。很多公司选择元数据管理平台作为基础,再构建数据质量,数据血缘等工具。
数据处理逻辑多,脚本相互依赖强,运维管理监测难,怎么办?!为了解决这些问题,最近比较深入研究Airflow的使用方法,重点参考了官方文档和Data Pipelines with Apache Airflow,特此笔记,跟大家分享共勉。
这是如何使用Docker构建Rasa助手的指南。如果你之前没有使用过Rasa,我们建议你先Rasa教程开始。
Dockerfile 是用来 构建 Docker 镜像 的文本文件,是由一条条构建镜像所需的指令和参数构成的脚本。
Docker Compose官方文档:https://docs.docker.com/compose/
最近,我翻阅了在之前公司工作时的笔记,偶然发现了一些有关数据库的记录。当初,我们的项目一开始采用的是 Oracle 数据库,但随着项目需求的变化,我们不得不转向使用 SQL Server。值得一提的是,公司之前采用的是 Docker 技术,所有数据库的部署都是通过 Docker Compose 来完成的。在今天的文章中,我想与大家分享我当初记录的 Oracle 11g 数据库部署笔记。
Docker Compose 项目是 Docker 官方的开源项目,Compose 定位是 「定义和运行多个 Docker 容器的应用(Defining and running multi-container Docker applications)」,来源于之前的 Fig 项目,使用 Python 语言编写。负责实现对 Docker 容器集群的快速编排。项目地址为:https://github.com/docker/compose/releases
上文简单的了解了airflow的概念与使用场景,今天就通过Docker安装一下Airflow,在使用中在深入的了解一下airflow有哪些具体的功能。
选自 hackernoon 机器之心编译 参与:黄小天、路雪 Docker 有很多优势,但是在数据科学和深度学习方面,使用 Docker 也存在一些阻碍。本文介绍了一系列 Docker 实用工具,以及 GPU-ready 样板文件,让我们看看 Docker Compose + GPU + TensorFlow 能产生什么奇特效果吧。 Docker 很棒——越来越多的人在开发与分布中使用它。Docker 有很多优势:即时环境设置、独立于平台的 app、现成的解决方案、更好的版本控制、简化的维护。 但是在数据科
Compose 是用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。通过 Compose,您可以使用 YML 文件来配置应用程序需要的所有服务。然后,使用一个命令,就可以从 YML 文件配置中创建并启动所有服务。
Compose 适用于所有环境:生产、暂存、开发、测试及 CI 工作流。还具有用于管理应用程序整个生命周期的命令:
Compose is a tool for defining and running multi-container Docker applications. With Compose, you use a YAML file to configure your application’s services. Then, with a single command, you create and start all the services from your configuration.
终于写到docker-compose了,其实我最开始接触docker的时候,是因为一个开源项目需要用docker 环境和docke-compose 所以我最先接触的是docker-compse 后面才恶补的docker的一些基础知识。
Docker Compose 是 Docker 官方编排(Orchestration)项目之一,负责快速在集群中部署分布式应用。
本文是《IDEA的Docker插件实战》系列的第三篇,IDEA的Docker插件一共有三种:Dockerfile、Docker Image、Docker-compose,前面我们已熟悉了Dockerfile、Docker Image,今天来实战Docker-compose。
在此前文章中,我分享过《开源云真机平台-Sonic应用实践》。最早安装的是1.0版本,中间由于服务器系统重装,又顺带一起重新安装了1.5的版本,几个月用下来,体验挺不错,也算是忠实用户了。11.24号sonic发布了最新的2.0.5版本,增加了诸多特性、bug修复及优化。所以这次趁热打铁,直接把我本地的也更新到了2.0.5的版本。本文为此次升级过程中的实践记录。
我在上篇文章里面,前端研发需要知道的Docker 这篇文章里面提到过,Docker这种容器化的思路,不仅仅是后端研发同学需要掌握的利器,前端研发同学也需要学会使用,有时候前端同学也不可避免的会做一些全栈的项目,此时如果用到 MySQL,Redis,这样的一些组件的话,如果能有一个配置将其串起来,清晰的管理,那将会极大的增加代码的可维护性,以及在后续引导其他新同学参与项目研发的话,那也将非常的便捷。
我们都知道使用Dockerfile可以将我们的springboot的应用构造成一个镜像,然后我们通过docker run 或者docker serice create就可以将镜像运行成为一个独立的容器,但是你没有想过一个微服务的应用可是由好多个springboot应用组成的呢,你难道要一个一个run吗一个合格的工程师当然不会让这种重复机械的事情发生第二次,对于这种重复机械的工作我们写一个shell脚本不就好啦把多次run的命令全都放在一个脚本里每次更新我们运行这个脚本就好啦.这么致命的缺陷难道docker就没有发现吗,怎么可能,人家不仅发现啦~还给我们提供了更好用的脚本,那就是接下来要说的docker compose
在使用 docker Compose之前,我们是怎么部署多个容器的APP应用的呢???
通过阅读之前的小节,相信大家对 Docker 在开发中的应用已经有了一定的了解。作为一款实用的软件,我们必须回归到实践中来,这样才能更好地理解 Docker 的实用逻辑和背后的原理。在这一小节里,我们就举一个完整的例子,让大家跟随这个项目的脉络,熟悉如何通过 Docker 和 Docker Compose 来搭建应用开发环境。
持续集成(CI)是指开发人员尽可能经常集成代码并在每个提交在通过自动构建合并到共享存储库之前和之后进行测试的实践。
Compose 是 Docker 公司推出的一个工具软件,可以管理多个 Docker 容器组成一个应用。你需要定义一个 YAML 格式的配置文件docker-compose.yml, 写好多个容器之间的调用关系。然后,只要一个命令,就能同时启动/关闭这些容器。
上篇文章我们进行了Docker的快速入门,基本命令的讲解,以及简单的实战,那么本篇我们就来实战一个真实的项目,看看怎么在产线上来通过容器技术来运行我们的项目,来达到学会容器间通信以及docker-compose学习以及docker网络模型学习的目的。
Buster 10 (Docker CE 17.11 Edge only)
Compose是一个用于定义和运行多容器Docker应用程序的工具。使用Compose,您可以使用YAML文件来配置应用程序的服务。然后,使用单个命令,您可以从配置中创建并启动所有服务。
docker-compose是docker提供的一个命令行工具,用来定义和运行由多个容器组成的应用。
承接上篇文章:小白学Docker之基础篇,自学网站来源于https://docs.docker.com/get-started 系列文章: 小白学Docker之基础篇 小白学Docker之Compose 小白学Docker之Swarm 概念 Docker Swarm 和 Docker Compose 一样,都是 Docker 官方容器编排项目,但不同的是,Docker Compose 是一个在单个服务器或主机上创建多个容器的工具,而 Docker Swarm 则可以在多个服务器或主机上创建容器集群服务,对
参考官方:https://docs.docker.com/compose/compose-file/
Compose有多种安装方式,例如通过 shell, pip以及将 Compose作为容器安装等。本次安装以Shell 为主。
Compose是用于定义和运行多个Docker应用的工具。使用yaml文件可以快速的创建和管理基于Docker容器的应用集群。
我们团队的项目最初前后端是同一个开发人员在做,因此并不存在提供详细接口文档等问题。随着项目的不断迭代,团队规模逐渐扩大,我们决定将前后端分开,专门由专业的前端和后端人员进行开发工作。然而,这样的改变也带来了一个新问题:后端需要在需求确定后向前端提供详细的接口文档,而后端开发完成后也需要进行相应的测试。
前言 上家公司的发展迁移后端服务部署是依托于Docker Swarm部署的线上服务集群。随着业务的不断发展,后来改成了Kubernetes来部署环境,Docker Swarm见证了着我们当时业务从0
通过一个配置文件,可以让系统一键启动所有的运行环境,nodejs,mysql,redis,mongodb 等。
持续集成(CI)指的是开发人员尽可能频繁地集成代码,并且在自动化构建将每个提交合并到共享存储库之前和之后都要进行测试的实践。
前两篇文章我们介绍了 Dockerfile 的使用Docker(二):Dockerfile 使用介绍,我们知道使用一个 Dockerfile 模板文件可以定义一个单独的应用容器,如果需要定义多个容器就需要服务编排。服务编排有很多种技术方案,今天给大家介绍 Docker 官方产品 Docker Compose 。 Dockerfile 可以让用户管理一个单独的应用容器;而 Compose 则允许用户在一个模板(YAML 格式)中定义一组相关联的应用容器(被称为一个 project,即项目),例如一个 Web
大家好!今天我们来讨论一下如何使用 Docker Compose 部署 MySQL 8.0。Docker Compose 是一个用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具,它使得管理和部署复杂的应用程序变得更加简单。
Compose项目是Docker官方的开源项目,负责实现对Docker容器集群的快速编排。其代码目前在 https://github.com/docker/compose 开源。
随着装着的docker容器越来越多,管理docker这个工作也在变得逐渐日益麻烦。官方给我们提供了dockerdesktop,通过这个客户端程序我们可以方便的进行拉取镜像等操作。具体可访问:https://www.docker.com/products/docker-desktop/ 来获取,支持mac、Windows、linux等3大平台。但是毕竟需要安装客户端这一步,对于大佬来说有点鸡肋
现在可谓是容器化的时代,云原生的袭来,导致go的崛起,作为一名java开发,现在慌得一批。作为知识储备,小编也是一直学关于docker的东西,还有一些持续继承jenkins。 提到docker,大家都知道,以前需要在linux中安装的,现在只需要pull下来镜像,然后运行就可以直接使用了!非常的干净又卫生,但是想想我们一个web应用,是需要mysql、redis、mq等很多个应用组成的,我们使用了docker,就需要一个个的运行,很是麻烦,而且还需要给他们建立一个网桥,因为容器之间是相互隔离的!
如何实践Devops? 我觉得肯定是先玩起来,在实践中探索学习和总结Devops文化,不同体制的团队或者公司在Devops文化的理解上都有自己道理,有的人说devops是跨职能团队,也有的说是敏捷团队
VS Code是一个年轻的编辑器,但是确实是非常犀利。通过本篇,老司机带你使用VS Code玩转Docker——相信阅读本篇之后,无论是初学者还是老手,都可以非常方便的玩转Docker了!所谓是“工欲善其事必先利其器”,VS Code,你值得拥有!
通过之前的介绍,我们已经基本掌握了构建、运行容器的方法,但这还远远不够,由于 Docker 采用轻量级容器的设计,每个容器一般只运行一个软件,而目前绝大多数应用系统都绝不是一个软件所能组成的。虽然我们之前提到了容器间互相连接、交换数据的各种方法,通过这些方法足以搭建起完整的用于应用系统运行的容器群,但是这显然还不够,这个容器群的搭建需要执行太多命令,更重要的是需要考虑太多应用和容器间的依赖关系处理,是一波令人头大的操作。在这一节中,我们就来介绍如何解决这些问题。
在上一篇文章里我们主要介绍harbor所需要使用的nfs安装和所依赖的docker-compose安装。这里我们主要介绍安装harbor,本次我们采用下载harbor offline package的方式安装,并设置开机自动启动,将harbor的存储设置为挂载的nfs共享目录。然后下载一些基础镜像(例如rhel-pod-infrastructure),在harbor里创建私有仓库,测试将基础镜像push到private repo里,并pull下来。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云