帮我写一份docker-compose.yml,内容是包含大数据相关容器

### 回答1：
当涉及到大数据应用程序的容器化时，通常需要使用多个容器来构建整个系统。以下是一个示例`docker-compose.yml`文件，其中包含一些常见的大数据相关容器：

version: '3'
services:

  namenode:
    image: sequenceiq/hadoop-docker:2.7.1
    container_name: namenode
    ports:
      - "50070:50070"
    volumes:
      - ./hadoop-namenode:/hadoop/dfs/name
    command: /etc/bootstrap.sh -d namenode

  datanode:
    image: sequenceiq/hadoop-docker:2.7.1
    container_name: datanode
    volumes:
      - ./hadoop-datanode:/hadoop/dfs/data
    environment:
      - CORE_CONF_fs_defaultFS=hdfs://namenode:8020
    command: /etc/bootstrap.sh -d datanode

  resourcemanager:
    image: sequenceiq/hadoop-docker:2.7.1
    container_name: resourcemanager
    ports:
      - "8088:8088"
    environment:
      - YARN_CONF_yarn_resourcemanager_hostname=resourcemanager
      - YARN_CONF_yarn_resourcemanager_webapp_address=resourcemanager:8088
      - YARN_CONF_yarn_resourcemanager_address=resourcemanager:8032
    command: /etc/bootstrap.sh -d resourcemanager

  nodemanager:
    image: sequenceiq/hadoop-docker:2.7.1
    container_name: nodemanager
    environment:
      - CORE_CONF_fs_defaultFS=hdfs://namenode:8020
      - YARN_CONF_yarn_resourcemanager_hostname=resourcemanager
    command: /etc/bootstrap.sh -d nodemanager

  historyserver:
    image: sequenceiq/hadoop-docker:2.7.1
    container_name: historyserver
    environment:
      - CORE_CONF_fs_defaultFS=hdfs://namenode:8020
      - YARN_CONF_yarn_resourcemanager_hostname=resourcemanager
    command: /etc/bootstrap.sh -d historyserver

  spark-master:
    image: bde2020/spark-master:3.1.1-hadoop3.2
    container_name: spark-master
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - SPARK_MODE=master
    command: /bin/bash entrypoint.sh

  spark-worker:
    image: bde2020/spark-worker:3.1.1-hadoop3.2
    container_name: spark-worker
    environment:
      - SPARK_MODE=worker
      - SPARK_MASTER_URL=spark://spark-master:7077
    command: /bin/bash entrypoint.sh

  kafka:
    image: wurstmeister/kafka:2.12-2.1.0
    container_name: kafka
    ports:
      - "9092:9092"
    environment:
      - KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://kafka:9092
      - KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092
      - KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181
    depends_on:
      - zookeeper

  zookeeper:
    image: wurstmeister/zookeeper:3.4.6
    container_name: zookeeper
    ports:
      - "2181:2181"
  

### 回答2：
以下是一个示例的docker-compose.yml文件，包含了一些常见的大数据相关容器：

version: '3'
services:
hadoop:
image: sequenceiq/hadoop-docker:2.7.1
container_name: hadoop
ports:
- "50070:50070"
- "8088:8088"
volumes:
- ./data:/data

spark:
image: sequenceiq/spark:1.6.0
container_name: spark
environment:
- MASTER=spark://hadoop:7077
volumes:
- ./data:/data

hbase:
image: harisekhon/hbase:1.2
container_name: hbase
environment:
- HBASE_CONF_DIR=/opt/hbase/conf
- CLUSTER_DNS=<YOUR_HBASE_DNS>
volumes:
- ./hbase/conf:/opt/hbase/conf
- ./hbase/data:/opt/hbase/data

kafka:
image: wurstmeister/kafka:2.12-2.3.0
container_name: kafka
ports:
- "9092:9092"
environment:
- KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME=localhost
- KAFKA_ADVERTISED_PORT=9092
- KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181

zookeeper:
image: wurstmeister/zookeeper:latest
container_name: zookeeper
ports:
- "2181:2181"

elasticsearch:
image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.4.2
container_name: elasticsearch
ports:
- "9200:9200"
environment:
- discovery.type=single-node

kibana:
image: docker.elastic.co/kibana/kibana:7.4.2
container_name: kibana
ports:
- "5601:5601"
environment:
- ELASTICSEARCH_HOSTS=http://elasticsearch:9200

这个docker-compose.yml文件中包含了几个大数据相关的容器：

1. Hadoop容器：使用sequenceiq/hadoop-docker镜像，可以通过端口50070访问Hadoop的Web界面，端口8088访问YARN资源管理器。数据目录映射到宿主机的./data目录。

2. Spark容器：使用sequenceiq/spark镜像，设置环境变量MASTER为spark://hadoop:7077来连接Hadoop集群。数据目录同样映射到宿主机的./data目录。

3. HBase容器：使用harisekhon/hbase镜像，将宿主机上的./hbase/conf目录映射到HBase的配置目录，将./hbase/data映射到HBase的数据目录。需要将`<YOUR_HBASE_DNS>`替换为实际的HBase DNS。

4. Kafka容器：使用wurstmeister/kafka镜像，将宿主机的端口9092映射到Kafka容器的9092端口。设置环境变量KAFKA_ADVERTISED_HOST_NAME和KAFKA_ADVERTISED_PORT以便其他容器可以连接到Kafka。

5. ZooKeeper容器：使用wurstmeister/zookeeper镜像，将宿主机的端口2181映射到ZooKeeper容器的2181端口。

6. Elasticsearch容器：使用docker.elastic.co/elasticsearch镜像，将宿主机的端口9200映射到Elasticsearch容器的9200端口。

7. Kibana容器：使用docker.elastic.co/kibana镜像，将宿主机的端口5601映射到Kibana容器的5601端口，并设置ELASTICSEARCH_HOSTS环境变量以连接到Elasticsearch。

你可以将以上内容保存为docker-compose.yml文件，并在包含该文件的目录中运行`docker-compose up`命令以启动所有容器。  

### 回答3：
下面是一个简单的docker-compose.yml文件示例，其中包含了几个常用的大数据相关容器：

version: '3'
services:
  namenode:
    image: hadoop-namenode:latest
    ports:
      - "9870:9870"
    volumes:
      - namenode_data:/hadoop/dfs/name

  datanode:
    image: hadoop-datanode:latest
    ports:
      - "9864:9864"
    volumes:
      - datanode_data:/hadoop/dfs/data

  resourcemanager:
    image: hadoop-resourcemanager:latest
    ports:
      - "8088:8088"

  nodemanager:
    image: hadoop-nodemanager:latest

  historyserver:
    image: hadoop-historyserver:latest
    ports:
      - "8188:8188"

  sparkmaster:
    image: spark-master:latest
    ports:
      - "8080:8080"
  
  sparkworker:
    image: spark-worker:latest
    environment:
      - SPARK_MASTER=spark://sparkmaster:7077

  elasticsearch:
    image: elasticsearch:latest
    ports:
      - "9200:9200"
      - "9300:9300"
    volumes:
      - elasticsearch_data:/usr/share/elasticsearch/data

volumes:
  namenode_data:
  datanode_data:
  elasticsearch_data:

该docker-compose.yml文件定义了以下服务：
- 一个Hadoop的NameNode，使用自定义的"Dockerfile"构建，共享"Hadoop/dfs/name"目录。
- 一个Hadoop的DataNode，使用自定义的"Dockerfile"构建，共享"Hadoop/dfs/data"目录。
- 一个Hadoop的ResourceManager，使用自定义的"Dockerfile"构建。
- 一个Hadoop的NodeManager，使用自定义的"Dockerfile"构建。
- 一个Hadoop的HistoryServer，使用自定义的"Dockerfile"构建。
- 一个Spark的Master节点，使用自定义的"Dockerfile"构建。
- 一个Spark的Worker节点，使用自定义的"Dockerfile"构建，并指定Master节点的地址。
- 一个Elasticsearch节点，使用"elasticsearch:latest"镜像。

这些容器共享了一些端口用于服务的访问，并使用卷来存储持久化数据。

请根据实际需求对上述代码进行修改。