这篇文章中我们将使用 Docker 创建 Zookeeper 镜像,包括如何将 Zookeeper 安装到容器,如何配置 ZooKeeper 应用程序以及如何在宿主机和容器之间共享数据卷。
上传之后tar 包,将他变成镜像 输入docker images,发现目前是没有镜像的,现在将tar 包变成镜像
# 启动三个zk节点,节点端口映射关系分别为:2181:2181、2182:2181、2183:2181
在当前微服务横行, 研发提速的大环境下, 除了单测对单个方法的逻辑做验证外, 在本机环境能正常运行, 减少三方环境的依赖也是提效的一个重要环节.
我们使用zookeeper时,都是在Linux上安装zookeeper,之后启动时要加入配置文件。
在正式介绍 kafka 工作原理之前有必要对依赖的Zookeeper服务做个深入的了解。
其实在安装jdk的前言的时候说要研究大数据的东西,想玩kafka 但是kafka前提是有zookeeper。 来吧这篇文章给咱们大家一起学习一下安装zookeeper 安装zookeepe
注意:云服务器需要设置安全策略放行2181与9092端口,否则访问失败 注意:124.71.65.6 替换为自己的服务器地址
最近在研究分布式ID,在使用美团的Leaf的时候基于Snowflake的实现我们需要通过Zookeeper来实现动态管理workId。所以记录下在Docker中快速安装Zookeeper的过程
Dockerfile其实就是根据特定的语法格式撰写出来的一个普通的文本文件,可以使用docker build命令依次执行在Dockerfile中定义的一系列命令,最终生成一个新的镜像
1、kafka需要zookeeper管理,所以需要先安装zookeeper。 下载zookeeper镜像 $ docker pull wurstmeister/zookeeper 解决docker pull 速度慢问题 将docker镜像源修改为国内的: 在 /etc/docker/daemon.json 文件中添加以下参数(没有该文件则新建): { "registry-mirrors": ["https://mj9kvemk.mirror.aliyun
可以使用腾讯云服务器 https://cloud.tencent.com/product/cvm ,相对来讲比较便宜。
首先,我们需要创建一个Kafka服务来管理我们的Kafka集群。可以使用Kubernetes的Service资源来定义一个Kafka服务,如下所示:
前言 Storm 是一个分布式计算框架,适用于大规模数据的实时计算。 对于分布式技术的学习,可能首先让人头大的就是集群环境的搭建,如何快速的搭建集群环境,让我们可以马上开始实践呢? 下面就介绍下使用官方 Storm Docker 镜像搭建集群,迅速在本机运行起来。 前提条件 安装 Docker Docker的安装非常简单,到官网下载适合自己操作系统的版本,然后安装即可。 有 Windows、Linux、Mac 多个版本,所以各自的安装过程就不介绍了,下面是说明文档的地址: https://docs.dock
该文介绍了如何使用Docker搭建Kafka集群环境,包括下载官方镜像、编写Dockerfile文件、构建镜像、运行Kafka集群等步骤。其中,使用docker-compose工具可以快速启动Kafka集群,使用Kafka Broker、Zookeeper、Producer和Consumer进行测试。
使用 ZK 命令行客户端连接 ZK 因为刚才我们启动的那个 ZK 容器并没有绑定宿主机的端口, 因此我们不能直接访问它. 但是我们可以通过 Docker 的 link 机制来对这个 ZK 容器进行访问. 执行如下命令:
上述命令在后台运行一个名为 zookeeper-standalone 的容器。由于 Zookeeper 是’快速失败’,因此最好通过 --retart参数设置容器在意外停止时自动重启。默认是 no,表示不重启。-p 参数将宿主机端口 8080 与容器端口 8080 映射。通过如下命令查看运行中的 Zookeeper 容器:
本文参考:https://blog.csdn.net/wu1226419614/article/details/78075898
务必务必在服务器安全组放开对应的端口 也不要全放,用啥放啥,吃过挖矿病毒的亏。 rabbitMq docker pull rabbitmq:3.7.7-management //下载rabbitMQ镜像 docker run -d --name rabbitmq3.7.7 -p 5672:5672 -p 15672:15672 -v `pwd`/data:/var/lib/rabbitmq --hostname myRabbit -e RABBITMQ_DEFAULT_VHOST=my_vhost -e
Apache ZooKeeper 是一个开发和维护开源服务器的项目,它支持高度可靠的分布式协调。
1. 首先 CentOS 7 中应该安装好 Docker, Docker 安装参考
在hub.docker.com网站上,Star最多的kafka镜像是wurstmeister/kafka,今天一起来实践这个镜像,使用此镜像搭建kafka环境,并且生产和消费消息;
至此,管理控制台dubbo-admin的编译、部署、基本操作都实战完成了,网页上更多功能您可以自行尝试,(建议部署更多的服务和实例),回顾整个过程其实都很简单,唯一要注意的就是服务的配置那里,本地只有配置中心的地址,其他信息都放在配置中心;
注意:镜像重启之后,vim /etc/hosts里面内容会丢失,需要写个脚本配置一下。
Kafka下载https://downloads.apache.org/kafka/3.7.0/kafka_2.13-3.7.0.tgz
有了这两个文件就可以打镜像了,譬如使用Daocloud即可,将那两个文件放GitHub里,用Daocloud创建一个项目指向该GitHub项目,然后就能打包镜像了。
简单明了,直接上步骤,首先,虚拟机环境,centos,docker都已搞定。略过,直接操作部署kafka.
由截图可知,服务器使用的镜像版本低于zookeepe客户端使用的版本,版本不兼容,导致客户端无法正确连接。
这里使用了wurstmeister/kafka和wurstmeister/zookeeper这两个版本的镜像,在hub.docker.com中可以搜索到。
当我们在开源日志分析系统的领域,谈及 ELK 架构可谓是家喻户晓。然而,这个生态系统并非 Elastic 有意为之,毕竟 Elasticsearch 的初衷是作为一个分布式搜索引擎。其广泛应用于日志系统,实则是一种意料之外,这是社区用户的推动所致。如今,众多云服务厂商在推广自己的日志服务时,往往以 ELK 作为参照标准,由此可见,ELK 的影响力之深远。
Chaos Mesh 最初作为开源分布式数据库 TiDB 的测试平台而创建,是一个多功能混沌工程平台,通过混沌测试验证分布式系统的稳定性。本文以万里安全数据库软件 GreatDB 分布式部署模式为例,介绍了通过 Chaos Mesh 进行混沌测试的全流程。
下载镜像 这里使用了wurstmeister/kafka和wurstmeister/zookeeper这两个版本的镜像,在hub.docker.com中可以搜索到。 1、docker pull wurstmeister/zookeeper 2、docker pull wurstmeister/kafka 启动 1、启动zookeeper docker run -d --name zookeeper -p 2181 -t wurstmeister/zookeeper 2、启动kafka docker run
ZOOKEEPER 3节点 FLINK JOB-MANAGER 3节点 每个节点一个pod FLINK TASK-MANAGER N节点 通过k8s replicas 扩缩容 负载均衡 1节点
想在mac上安装一个harbor 下载了harbor-offline-installer-v1.6.1.tgz
n先部署一台机器,制作镜像,然后通过这个镜像去创建其他的EC2实例,最后完成配置与启动。
# 技术 docker: https://www.docker.com docker-compose: https://docs.docker.com/compose/ zookeeper docker image: https://registry.hub.docker.com/_/zookeeper # 集群规划 创建包含3个(奇数个)实例的zookeeper集群。 通过docker-compose创建3个docker-zookeeper镜像,映射的宿主机端口分别为: 2081,2182,2183,集群
引言 Kafka和zookeeper是在两种典型的有状态的集群服务。首先kafka和zookeeper都需要存储盘来保存有状态信息,其次kafka和zookeeper每一个实例都需要有对应的实例Id
Docker-Compose 项目是 Docker 官方的一个开源项目,其主要职责是负责实现对Docker容器集群的快速编排。 Docker-Compose 将所管理的容器分为三层,分别是工程(project)、服务(service)以及容器(container)。Docker-Compose 运行目录下的所有文件(docker-compose.yml,extends 文件或环境变量文件等)组成一个工程,若无特殊指定工程名即为当前目录名。一个工程当中可包含多个服务,每个服务中定义了容器运行的镜像,参数,依赖。一个服务当中可包括多个容器实例,Docker-Compose 并没有解决负载均衡的问题,因此需要借助其它工具实现服务发现及负载均衡。 Docker-Compose 的工程配置文件默认为 docker-compose.yml,可通过环境变量 COMPOSE_FILE 或 -f 参数自定义配置文件,其定义了多个有依赖关系的服务及每个服务运行的容器。使用一个 Dockerfile 模板文件,可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。在工作中,经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个 Web 项目,除了 Web 服务容器本身,往往还需要再加上后端的数据库服务容器,甚至还包括负载均衡容器等。 同时,Docker-Compose 允许用户通过一个单独的 docker-compose.yml 模板文件(YAML 格式)来定义一组相关联的应用容器为一个项目(project)。Docker-Compose 项目由 Python 编写,调用 Docker 服务提供的 API 来对容器进行管理。因此,只要所操作的平台支持 Docker API,就可以在其上利用 Compose 来进行编排管理。
Docker-Compose项目是Docker官方的一个开源项目,其主要职责是负责实现对Docker容器集群的快速编排。 Docker-Compose将所管理的容器分为三层,分别是工程(project)、服务(service)以及容器(container)。Docker-Compose运行目录下的所有文件(docker-compose.yml,extends文件或环境变量文件等)组成一个工程,若无特殊指定工程名即为当前目录名。一个工程当中可包含多个服务,每个服务中定义了容器运行的镜像,参数,依赖。一个服务当中可包括多个容器实例,Docker-Compose并没有解决负载均衡的问题,因此需要借助其它工具实现服务发现及负载均衡。 Docker-Compose的工程配置文件默认为docker-compose.yml,可通过环境变量COMPOSE_FILE或-f参数自定义配置文件,其定义了多个有依赖关系的服务及每个服务运行的容器。使用一个Dockerfile模板文件,可以让用户很方便的定义一个单独的应用容器。在工作中,经常会碰到需要多个容器相互配合来完成某项任务的情况。例如要实现一个Web项目,除了Web服务容器本身,往往还需要再加上后端的数据库服务容器,甚至还包括负载均衡容器等。 同时,Docker-Compose允许用户通过一个单独的docker-compose.yml模板文件(YAML 格式)来定义一组相关联的应用容器为一个项目(project)。Docker-Compose项目由Python编写,调用Docker服务提供的API来对容器进行管理。因此,只要所操作的平台支持Docker API,就可以在其上利用Compose来进行编排管理。
5台,8c16g,400G SSD/台,选择高性能机型c5.2xlarge。每天各自部署一个zk, broker, bookie。
镜像下载 docker pull zookeeper zookeeper 集群的搭建 创建名为docker-compose.yml的文件 输入以下内容 version: '2' services: zk1: image: zookeeper restart: always container_name: zk1 ports: - "2181:2181" environment: ZOO_MY_ID: 1 ZOO_SERVERS: server.1=zk1:2888:3888 server.2=zk2:288
MinIo # 拉镜像 docker pull minio/minio # 启动镜像 docker run -p 9000:9000 --name cxyMinio -v /usr/local/docker/minio/localtime:/etc/localtime -v /usr/local/docker/minio/data:/data -v /usr/local/docker/minio/config:/root/.minio -d minio/minio server /data 默认密码都是 m
3.解放业务,使业务方专注于业务逻辑本身:通过注解以搭积木方式引入各式资源,每个资源都是一行注解,极大提升业务方产出效率。
我是个Java程序员,在家写代码时常用到redis、mysql、kafka这些基础服务,通常做法是打开电脑,启动redis、mysql、kafka,用完再关闭电脑,总觉得这些操作挺麻烦(您想骂我懒么?您骂得对…)
1.pull docker ,在机器上下载最新版本的kafka和zookeeper镜像,这里使用的是wurstmeister的镜像
其实最简单和合适的方法就是通过 operator 来安装这种具备自己一套机制的高可用应用,这里只是尝试用一种比较清晰的方式部署 kafka 来让大家了解 k8s 和 kafka 的运作机制。就不多 BB,直接上YAML结构:
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