在大数据技术的学习中，总会是困难重重的。但既然欲戴王冠，就必须能承其重。大数据难就难在涉及的知识有很多，除了要至少掌握一门编程语言之外，还需要学习很多技术知识。今天千锋大数据培训老师给大家分享的大数据培训教程是：详细剖析Docker。
一、Docker 是什么?
Docker 属于 Linux 容器的一种封装，提供简单易用的容器使用接口。它是目前流行的 Linux 容器解决方案。
Docker 将应用程序与该程序的依赖，打包在一个文件里面。运行这个文件，就会生成一个虚拟容器。程序在这个虚拟容器里运行，就好像在真实的物理机上运行一样。有了 Docker，就不用担心环境问题。
总体来说，Docker 的接口相当简单，用户可以方便地创建和使用容器，把自己的应用放入容器。容器还可以进行版本管理、复制、分享、修改，就像管理普通的代码一样。
二、一个完整的Docker由几个部分组成：
dockerClient客户端
Docker Daemon守护进程
Docker Image镜像
DockerContainer容器
三、Docker 的优点
1、简化程序：
Docker 让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，便可以实现虚拟化。Docker改变了虚拟化的方式，使开发者可以直接将自己的成果放入Docker中进行管理。方便快捷已经是 Docker的一大优势，过去需要用数天乃至数周的 任务，在Docker容器的处理下，只需要数秒就能完成。
2、避免选择恐惧症：
如果你有选择恐惧症，还是资深患者。Docker 帮你打包你的纠结!比如 Docker 镜像;Docker 镜像中包含了运行环境和配置，所以 Docker 可以简化部署多种应用实例工作。比如 Web 应用、后台应用、数据库应用、大数据应用比如 Hadoop 集群、消息队列等等都可以打包成一个镜像部署。
3、节省开支：
一方面，云计算时代到来，使开发者不必为了追求效果而配置高额的硬件，Docker 改变了高性能必然高价格的思维定势。Docker 与云的结合，让云空间得到更充分的利用。不仅解决了硬件管理的问题，也改变了虚拟化的方式。
Docker在本质上是一个附加系统。使用文件系统的不同层构建一个应用是有可能的。每个组件被添加到之前已经创建的组件之上，可以比作为一个文件系统更明智。分层架构带来另一方面的效率提升，当你重建存在变化的Docker镜像时，不需要重建整个Docker镜像，只需要重建变化的部分。
可能更为重要的是，Docker旨在用于弹性计算。每个Docker实例的运营生命周期有限，实例数量根据需求增减。在一个管理适度的系统中，这些实例生而平等，不再需要时便各自消亡了。
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