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大数据培训课:详细剖析Docker

时间:2018-09-07 17:56     来源:千锋教育 作者:千锋老师
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  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。

图片1

  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。

  学习大数据开发,可以参考千锋提供的大数据学习路线,该学习路线提供完整的大数据开发知识体系,内容包含Linux&&Hadoop生态体系、大数据计算框架体系、云计算体系、机器学习&&深度学习。根据千锋提供的大数据学习路线图可以让你对学习大数据需要掌握的知识有个清晰的了解,并快速入门大数据开发。

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