docker环境安装kafka/Flink/clickhouse镜像

最新推荐文章于 2025-05-13 18:45:09 发布

程序员老石

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分类专栏：容器化技术文章标签： docker

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/java123456111/article/details/140807221

版权

1、安装Kafka服务

1、将一下三个tar文件复制到ubuntu指定目录下
在这里插入图片描述

2、进入到/home/cl/app目录，使用docker命令加载tar镜像文件

# cd /home/cl/app
# docker load -i kafka.tar
# docker load -i kafka-manager.tar 
# docker load -i kafka-zookeeper.tar

3、查看docker镜像

# docker images

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程序员老石

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通过简单的几个步骤，我们可以启动Kafka-Manager容器，并通过Web界面进行Kafka集群的配置、主题的管理以及消费者组的监控。在Kafka-Manager的Web界面中，点击左侧导航栏中的"Cluster"选项。在Kafka-Manager的Web界面中，点击左侧导航栏中的"Cluster"选项，然后选择你配置的Kafka集群。在Kafka-Manager的Web界面中，点击左侧导航栏中的"Cluster"选项，然后选择你配置的Kafka集群。打开你的浏览器，并在地址栏中输入"

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AliLinux是基于CentOS的。1、java 环境2、mysql环境3、kafka环境4、flink环境5、dinky环境这些环境，本想直接dnf安装在宿主机上，思来想去，还是用docker方便学习，也方便统一管理和使用。

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首先安装zookeeper 这里zookeeper的安装是为了去使用kafka 这里我们安装的是wurstmeister 的kafka 和zookeeper镜像也是在hub.docker.com网站上，Star最多的kafka镜像直接在cmd执行run命令（前提是有本地docker。。。）第一次使用因为本地没有此镜像会去下载 docker run -d --name zooke...

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一开始安装使用的docker run命令没有加--privileged，容器启动会报如下错误，加上--privileged后正常启动。clickhouse-server docker hub镜像地址。2. 创建并启动clickhouse容器。1. 下载clickhouse镜像。4. 安装遇到的问题。

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Docker 是一个开源的容器化平台，用于将应用程序和其依赖的环境打包成一个独立的容器，以实现应用程序的快速部署、可移植性和可伸缩性。0 传统的应用部署方式通常需要在目标环境中手动设置各种依赖项和配置，可能面临不同操作系统或软件版本之间的兼容性问题。而 Docker 可以通过容器的方式隔离应用程序和其依赖的环境，使得应用程序能够在任意系统上以相同的方式运行，并且不受目标环境的影响。

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作为一名菜鸟Java工程师，公司这几天让我搭建clickhouse集群，对于搭建过的人来说十分简单，对zookeeper不太熟悉的人来说还是有一定难度的，这一周我在公司的角色更像是运维人员搭建集群和服务，一个字干,另外kafka搭建点击这篇，zookeeper集群搭建点击这篇。对于集群搭建来说使用docker来搭建更加方便，这里使用docker-compose来搭建clickhouse集群。由于我自己就一台服务器，那就在一台搭个三分片三副本的集群，这里分二个阶段：准备阶段、搭建阶段。 1、准备阶段：连接

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### Apache Flink 1.16.3 Docker Compose 文件配置为了正确配置包含 `jobmanager` 和 `taskmanager` 的 Apache Flink 1.16.3 Docker Compose 文件，以下是完整的解决方案： #### 1. 创建基础目录结构创建一个工作目录来存储所有的必要文件。例如： ```bash mkdir flink-docker && cd flink-docker ``` 在此目录下放置以下文件： - `docker-compose.yml` - `flink-conf.yaml` - 自定义脚本（如 `start.sh`） --- #### 2. 编写 `docker-compose.yml` 下面是一个适用于 Apache Flink 1.16.3 的标准 `docker-compose.yml` 文件示例。 ```yaml version: '3' services: jobmanager: image: flink:1.16.3-scala_2.12-java8 container_name: flink_jobmanager ports: - "8081:8081" environment: - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager command: ["standalone-job", "--job-classname", "org.apache.flink.runtime.entrypoint.StandaloneSessionClusterEntrypoint"] volumes: - ./config/flink-conf.yaml:/opt/flink/conf/flink-conf.yaml - ./lib/:/opt/flink/lib/ - ./scripts/start.sh:/start.sh taskmanager: image: flink:1.16.3-scala_2.12-java8 container_name: flink_taskmanager depends_on: - jobmanager environment: - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager command: ["taskmanager"] deploy: replicas: 2 volumes: - ./config/flink-conf.yaml:/opt/flink/conf/flink-conf.yaml - ./lib/:/opt/flink/lib/ volumes: data: ``` 上述配置说明如下： - **JobManager**: 使用官方镜像启动 JobManager 并暴露 Web UI 端口 (默认为 8081)[^1]。 - **TaskManager**: 同样基于官方镜像启动 TaskManager，并通过 `replicas` 参数指定副本数量。 - **共享卷**: 将本地的 `flink-conf.yaml` 和自定义库 (`./lib`) 映射到容器内部路径 `/opt/flink/conf` 和 `/opt/flink/lib` 中。 --- #### 3. 配置 `flink-conf.yaml` Flink 的核心配置位于 `flink-conf.yaml` 文件中。以下是一些必要的参数设置： ```yaml jobmanager.rpc.address: jobmanager jobmanager.memory.process.size: 1600m taskmanager.numberOfTaskSlots: 4 taskmanager.memory.process.size: 1g parallelism.default: 4 restart-strategy: fixed-delay restart-strategy.fixed-delay.attempts: 3 restart-strategy.fixed-delay.delay: 10s high-availability: zookeeper high-availability.zookeeper.quorum: zookeeper:2181 high-availability.storageDir: hdfs:///recovery/ state.backend: filesystem state.checkpoints.dir: hdfs:///checkpoints/ state.savepoints.dir: hdfs:///savepoints/ ``` 此配置实现了以下功能： - 设置 JobManager 地址为 `jobmanager`[^2]。 - 定义高可用模式并启用 ZooKeeper 支持[^3]。 - 指定状态后端以及检查点和保存点的存储位置。注意：如果未使用 HDFS 或 ZooKeeper，则需调整相应部分。 --- #### 4. 复制额外资源至容器将所需的 JAR 文件和其他依赖项复制到容器中的适当位置。例如： ```bash docker cp flink-docker-1.0.jar jobmanager:/flink-docker-1.0.jar docker cp lib/ jobmanager:/flink-docker-lib/ docker cp scripts/start.sh jobmanager:/start.sh ``` 这一步骤确保了所有外部依赖能够被正常加载。 --- #### 5. 测试 Kafka 集成（可选）如果有涉及 Kafka 的场景，可以通过以下命令进入 Kafka 容器进行调试： ```bash docker exec -it kafka /bin/bash cd /opt/bitnami/kafka/bin ``` 需要注意的是，在执行前应确认 Kafka 已经作为服务运行于同一网络环境中[^4]。 --- ### 总结以上方法提供了一种标准化的方式构建支持 HA 的分布式 Flink 集群环境。它不仅涵盖了基本组件部署还考虑到了扩展性和容错能力的需求。