基于docker技术搭建hadoop与mapreduce分布式环境

时间: 2023-04-20 08:01:03 浏览: 108
基于Docker技术搭建Hadoop与MapReduce分布式环境需要以下步骤: 1. 安装Docker和Docker Compose 2. 创建一个Docker Compose文件,定义Hadoop和MapReduce容器的配置和依赖关系 3. 构建Hadoop和MapReduce容器镜像,可以使用官方的Hadoop和MapReduce镜像或者自己构建 4. 启动容器集群,可以使用Docker Compose命令启动 5. 配置Hadoop和MapReduce集群,包括Hadoop配置文件和环境变量等 6. 测试Hadoop和MapReduce集群,可以使用Hadoop自带的测试程序或者自己编写程序进行测试 需要注意的是,在搭建Hadoop和MapReduce集群时,需要考虑到容器之间的网络通信和数据共享等问题,同时也需要对容器的资源限制和安全性进行配置。
相关问题

基于docker搭建hadoop集群

### 回答1: 要基于Docker搭建Hadoop集群,您需要遵循以下步骤: 1. 安装Docker:您需要在所有节点上安装Docker。可以通过Docker官方文档来了解如何在您的操作系统上安装Docker。 2. 创建Docker镜像:您需要创建包含Hadoop的Docker镜像。您可以使用Dockerfile来创建镜像,并在其中安装所需的软件包。 3. 创建Docker容器:一旦您创建了Docker镜像,您需要在每个节点上创建Docker容器。您可以使用Docker命令来创建容器。 4. 配置Hadoop集群:您需要配置Hadoop集群,以便每个节点都能够与其他节点通信。您需要编辑Hadoop配置文件,如core-site.xml和hdfs-site.xml,并指定节点的IP地址和端口号。 5. 启动Hadoop集群:最后,您需要启动Hadoop集群。您可以使用启动脚本启动Hadoop集群。 在完成这些步骤后,您应该已经成功地在基于Docker的Hadoop集群上设置了分布式计算环境。 ### 回答2: 随着大数据技术的发展,hadoop已经成为了很多企业的首选,但是hadoop的部署和维护是一件非常繁琐的事情,需要很多经验和技巧。为了简化这个过程,很多人开始尝试将hadoop集群部署在docker容器中。 Docker是一个开源的容器化平台,可以轻松地部署和运行各种应用程序。Docker的容器可以在任何运行Docker的机器上运行,这使得hadoop的集群可以很容易地部署在任何地方。 基于docker搭建hadoop集群的步骤如下: 1. 安装Docker 首先需要在每台机器上安装Docker。安装过程可以参考Docker官方文档。 2. 创建docker镜像 在第一台机器上创建一个docker镜像,这个镜像可以包含我们需要的hadoop环境。 可以通过Dockerfile创建这个镜像,并且在 Dockerfile 中指定需要的软件包和配置。这个镜像可以包含hadoop,jdk等组件。 3. 部署容器 在第一台机器上使用这个docker镜像创建一个容器,这个容器就是hadoop的NameNode。可以指定hadoop的配置文件,并且可以将hadoop的数据目录挂载到本地硬盘上。 同时,在其他机器上也创建容器,这些容器就是hadoop的DataNode。 4. 启动hadoop服务 启动NameNode容器后,需要进入容器内部,启动hadoop服务。使用hadoop dfsadmin -report 命令可以查看hadoop集群的状态。 5. 配置hadoop集群 hadoop的配置文件可以在NameNode容器内修改,也可以将配置文件挂载到容器内部。配置文件的修改可以通过修改Dockerfile或者手动修改容器内的文件来完成。 一些hadoop集群相关的配置信息需要在hadoop-env.sh,hdfs-site.xml和core-site.xml等文件中进行修改。 6. 测试hadoop集群 在hadoop集群启动后,可以使用hdfs dfs -ls / 命令来测试hadoop集群的正常运行。 基于docker搭建hadoop集群的优点在于部署和维护都非常方便,同时可以快速地扩展集群。Docker容器可以很容易地在不同的主机上运行,并且可以保证集群的统一性。 ### 回答3: Docker是一种轻量级的容器化技术,可以方便快捷地搭建、运行、迁移和管理软件应用,而Hadoop是目前广泛应用于大数据处理和分析的开源平台,使用Hadoop可以有效地解决数据分析和处理的瓶颈问题。基于Docker搭建Hadoop集群,可以实现快速部署与运维,提高集群的可维护性和可扩展性,同时也可以降低运行成本。 以下是基于Docker搭建Hadoop集群的步骤: 1. 安装Docker:首先需要在主机上安装Docker运行环境。 2. 下载Hadoop镜像:从Docker Hub上下载Hadoop镜像,并创建一个自定义的网络。 3. 创建Hadoop节点容器:创建一个Hadoop节点容器,并在其内部配置Hadoop环境变量。 4. 配置Hadoop:配置Hadoop集群的核心配置文件core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml和mapred-site.xml等。 5. 启动Hadoop集群:使用start-dfs.sh和start-yarn.sh脚本启动Hadoop集群,查看配置是否生效。 6. 部署应用程序:将应用程序放入Hadoop集群中的HDFS文件系统,使用yarn命令启动应用程序。 7. 监控和维护:使用Hadoop的监控和管理工具,对集群进行监控和维护。 基于Docker搭建的Hadoop集群具有很多优点,如环境准备简单、扩展性强、可移植性高、资源利用率高等,同时也需要注意安全性和稳定性的问题。在实际应用中,可以根据实际需求,对集群进行灵活配置和管理,以便更好地支持大数据处理和分析任务的需求。

基于docker的Hadoop搭建

你好,关于基于docker的Hadoop搭建,我可以回答你的问题。首先,你需要安装Docker和Docker Compose,然后在Docker Compose文件中定义Hadoop集群的各个节点,包括NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager。接着,你需要编写Dockerfile文件来构建Hadoop镜像,并在Docker Compose文件中引用该镜像。最后,你可以使用Docker Compose命令来启动Hadoop集群。希望这些信息能对你有所帮助。

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好的,以下是基于Docker搭建多节点Hadoop集群的详细教程: 1. 安装Docker和Docker Compose 首先您需要在每个节点上安装Docker和Docker Compose。您可以使用以下命令来进行安装: sudo apt-get update sudo apt-get install docker.io sudo systemctl start docker sudo systemctl enable docker sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.28.5/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose 2. 创建Docker镜像 在每个节点上,您需要创建一个Docker镜像。您可以使用以下命令来创建Docker镜像: sudo docker pull sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 3. 创建Docker Compose文件 在每个节点上,您需要创建一个Docker Compose文件。您可以使用以下模板文件来创建Docker Compose文件: version: '2.7' services: namenode: image: sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 container_name: namenode hostname: namenode ports: - "8088:8088" - "50070:50070" - "8020:8020" volumes: - ./hadoop:/opt/hadoop-2.7.0 environment: - CLUSTER_NAME=hadoop-cluster - NODE_TYPE=namenode datanode1: image: sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 container_name: datanode1 hostname: datanode1 ports: - "50075:50075" volumes: - ./hadoop:/opt/hadoop-2.7.0 environment: - CLUSTER_NAME=hadoop-cluster - NODE_TYPE=datanode datanode2: image: sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 container_name: datanode2 hostname: datanode2 ports: - "50075:50075" volumes: - ./hadoop:/opt/hadoop-2.7.0 environment: - CLUSTER_NAME=hadoop-cluster - NODE_TYPE=datanode 在此文件中,您需要定义三个服务:namenode、datanode1、datanode2。您需要在每个服务中指定Docker镜像名称、容器名称、主机名、端口号、数据卷和环境变量。您需要将此文件保存为docker-compose.yml。 4. 启动集群 接下来,您需要在每个节点上使用以下命令来启动集群: sudo docker-compose up -d 这将启动集群并在后台运行。 5. 验证集群 最后,您需要验证Hadoop集群是否成功启动。您可以使用以下命令来验证: sudo docker exec -it namenode bash hadoop fs -mkdir /test hadoop fs -ls / 如果您在上述命令中看到/test目录,则表明您成功地启动了Hadoop集群。 希望这个教程对您有所帮助!
要在Docker上搭建Hadoop集群,可以分为以下几个步骤: 1. 安装Docker和Docker Compose; 2. 创建一个Docker Compose文件,定义Hadoop集群的各个节点(namenode、datanode、resourcemanager、nodemanager、historyserver); 3. 在Docker Compose中配置Hadoop集群的网络; 4. 编写Hadoop集群的配置文件,并将其挂载到Docker容器中; 5. 启动Docker容器,部署Hadoop集群。 以下是一个示例的Docker Compose文件,用于部署一个包含一个namenode节点、一个datanode节点、一个resourcemanager节点、两个nodemanager节点和一个historyserver节点的Hadoop集群: version: "3.7" services: namenode: image: sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 container_name: namenode hostname: namenode ports: - "50070:50070" - "8088:8088" volumes: - ./hadoop-conf:/etc/hadoop - ./hadoop-data/namenode:/hadoop/dfs/name environment: - CLUSTER_NAME=hadoop-cluster command: /etc/bootstrap.sh -d -namenode networks: hadoop-net: ipv4_address: 172.18.0.2 datanode: image: sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 container_name: datanode hostname: datanode ports: - "50075:50075" volumes: - ./hadoop-conf:/etc/hadoop - ./hadoop-data/datanode:/hadoop/dfs/data environment: - CLUSTER_NAME=hadoop-cluster command: /etc/bootstrap.sh -d -datanode networks: hadoop-net: ipv4_address: 172.18.0.3 resourcemanager: image: sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 container_name: resourcemanager hostname: resourcemanager ports: - "8088:8088" volumes: - ./hadoop-conf:/etc/hadoop environment: - CLUSTER_NAME=hadoop-cluster command: /etc/bootstrap.sh -d -resourcemanager networks: hadoop-net: ipv4_address: 172.18.0.4 nodemanager1: image: sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 container_name: nodemanager1 hostname: nodemanager1 volumes: - ./hadoop-conf:/etc/hadoop environment: - CLUSTER_NAME=hadoop-cluster command: /etc/bootstrap.sh -d -nodemanager networks: hadoop-net: ipv4_address: 172.18.0.5 nodemanager2: image: sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 container_name: nodemanager2 hostname: nodemanager2 volumes: - ./hadoop-conf:/etc/hadoop environment: - CLUSTER_NAME=hadoop-cluster command: /etc/bootstrap.sh -d -nodemanager networks: hadoop-net: ipv4_address: 172.18.0.6 historyserver: image: sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 container_name: historyserver hostname: historyserver ports: - "19888:19888" volumes: - ./hadoop-conf:/etc/hadoop environment: - CLUSTER_NAME=hadoop-cluster command: /etc/bootstrap.sh -d -historyserver networks: hadoop-net: ipv4_address: 172.18.0.7 networks: hadoop-net: driver: bridge ipam: driver: default config: - subnet: 172.18.0.0/16 在上述文件中,定义了一个名为"hadoop-net"的网络,用于连接Hadoop集群中的各个节点。每个节点都有一个对应的Docker容器,其中包含了所需的Hadoop组件和配置文件,以及相关的环境变量和命令。 在启动Docker容器之前,需要先编写Hadoop集群的配置文件,并将其挂载到Docker容器中。例如,可以在本地创建一个名为"hadoop-conf"的文件夹,其中包含了core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml和hadoop-env.sh等配置文件。 最后,使用docker-compose命令启动Docker容器,即可完成Hadoop集群的部署: docker-compose up -d 在启动之后,可以通过访问http://localhost:50070查看Hadoop集群的状态,并通过Hadoop命令行工具(例如hdfs dfs -ls /)来操作文件系统。
搭建Hadoop集群需要进行以下步骤: 1. 安装Docker和Docker Compose 在搭建Hadoop集群之前,需要先安装Docker和Docker Compose。在Linux系统中,可以使用以下命令来安装: sudo apt-get update sudo apt-get install docker sudo apt-get install docker-compose 2. 创建Docker镜像 在安装完Docker和Docker Compose之后,需要创建Hadoop镜像。Docker镜像可以通过Dockerfile文件进行创建。以下是一个简单的Dockerfile文件示例: FROM ubuntu:18.04 RUN apt-get update && \ apt-get install -y ssh && \ apt-get install -y rsync && \ apt-get install -y openjdk-8-jdk && \ apt-get clean && \ rm -rf /var/lib/apt/lists/* /tmp/* /var/tmp/* RUN useradd -ms /bin/bash hadoop && \ echo 'hadoop:hadoop' | chpasswd && \ usermod -aG sudo hadoop RUN ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa && \ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys && \ chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys ADD hadoop-2.10.1.tar.gz /opt RUN cd /opt && \ ln -s hadoop-2.10.1 hadoop && \ chown -R hadoop:hadoop hadoop-2.10.1 && \ chown -R hadoop:hadoop hadoop ENV JAVA_HOME /usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 ENV PATH $PATH:/opt/hadoop/bin:/opt/hadoop/sbin CMD ["/usr/sbin/sshd", "-D"] 在该Dockerfile文件中,我们使用了Ubuntu 18.04作为基础镜像,然后安装了SSH、rsync和OpenJDK-8。我们还创建了一个名为hadoop的用户和一个SSH密钥对。接着,我们下载并解压Hadoop二进制文件,并设置环境变量。最后,我们启动SSH服务。 在生成Dockerfile文件之后,我们可以使用以下命令创建Hadoop镜像: docker build -t hadoop . 3. 编写Docker Compose文件 在创建完Docker镜像之后,需要编写Docker Compose文件来定义Hadoop集群的拓扑结构。以下是一个简单的Docker Compose文件示例: version: '2.3' services: namenode: image: hadoop container_name: namenode hostname: namenode ports: - "50070:50070" - "8088:8088" volumes: - ./data/namenode:/opt/hadoop-2.10.1/data/namenode environment: - HADOOP_ROLE=NAMENODE - NAMENODE_HOST=namenode - RESOURCEMANAGER_HOST=resourcemanager command: ["/opt/hadoop/bin/hadoop", "namenode"] networks: hadoop: ipv4_address: 172.16.238.10 datanode1: image: hadoop container_name: datanode1 hostname: datanode1 volumes: - ./data/datanode1:/opt/hadoop-2.10.1/data/datanode environment: - HADOOP_ROLE=DATANODE - NAMENODE_HOST=namenode - RESOURCEMANAGER_HOST=resourcemanager command: ["/opt/hadoop/bin/hadoop", "datanode"] depends_on: - namenode networks: hadoop: ipv4_address: 172.16.238.11 datanode2: image: hadoop container_name: datanode2 hostname: datanode2 volumes: - ./data/datanode2:/opt/hadoop-2.10.1/data/datanode environment: - HADOOP_ROLE=DATANODE - NAMENODE_HOST=namenode - RESOURCEMANAGER_HOST=resourcemanager command: ["/opt/hadoop/bin/hadoop", "datanode"] depends_on: - namenode networks: hadoop: ipv4_address: 172.16.238.12 resourcemanager: image: hadoop container_name: resourcemanager hostname: resourcemanager ports: - "8080:8080" environment: - HADOOP_ROLE=RESOURCEMANAGER - NAMENODE_HOST=namenode - RESOURCEMANAGER_HOST=resourcemanager command: ["/opt/hadoop/bin/yarn", "resourcemanager"] depends_on: - namenode networks: hadoop: ipv4_address: 172.16.238.20 nodemanager1: image: hadoop container_name: nodemanager1 hostname: nodemanager1 environment: - HADOOP_ROLE=NODEMANAGER - NAMENODE_HOST=namenode - RESOURCEMANAGER_HOST=resourcemanager command: ["/opt/hadoop/bin/yarn", "nodemanager"] depends_on: - namenode - resourcemanager networks: hadoop: ipv4_address: 172.16.238.21 nodemanager2: image: hadoop container_name: nodemanager2 hostname: nodemanager2 environment: - HADOOP_ROLE=NODEMANAGER - NAMENODE_HOST=namenode - RESOURCEMANAGER_HOST=resourcemanager command: ["/opt/hadoop/bin/yarn", "nodemanager"] depends_on: - namenode - resourcemanager networks: hadoop: ipv4_address: 172.16.238.22 networks: hadoop: driver: bridge ipam: driver: default config: - subnet: 172.16.238.0/24 在该Docker Compose文件中,我们定义了一个包含一个NameNode、两个DataNode、一个ResourceManager和两个NodeManager的集群。我们使用了Hadoop镜像,并指定了容器名称、主机名、端口映射、数据卷、环境变量和命令。我们还使用了depends_on来定义容器之间的依赖关系。最后,我们定义了一个名为hadoop的网络,并指定了IP地址。 4. 启动Hadoop集群 在编写完Docker Compose文件之后,我们可以使用以下命令启动Hadoop集群: docker-compose up -d 该命令会启动Hadoop集群,并在后台运行。运行完该命令后,可以使用以下命令检查容器是否已经启动: docker ps 5. 访问Hadoop集群 启动完Hadoop集群之后,可以在浏览器中访问以下地址来查看Hadoop集群的状态: http://localhost:50070/dfshealth.html http://localhost:8088/ 至此,完成了在Docker中搭建Hadoop集群的过程。
好的,我可以为您介绍一下如何使用 Docker Compose 搭建高可用的 Hadoop 集群。 首先,您需要安装 Docker 和 Docker Compose。然后,您可以创建一个 docker-compose.yml 文件来定义您的 Hadoop 集群。以下是一个基本的示例: yaml version: '3' services: namenode: image: bde2020/hadoop-namenode:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 container_name: namenode ports: - "9870:9870" environment: - CLUSTER_NAME=hadoop-cluster - CORE_CONF_fs_defaultFS=hdfs://namenode:8020 - CORE_CONF_hadoop_http_staticuser_user=root - HDFS_CONF_dfs_namenode_name_dir=file:///hadoop/dfs/name volumes: - namenode:/hadoop/dfs/name datanode1: image: bde2020/hadoop-datanode:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 container_name: datanode1 environment: - CORE_CONF_fs_defaultFS=hdfs://namenode:8020 - HDFS_CONF_dfs_datanode_data_dir=file:///hadoop/dfs/data volumes: - datanode1:/hadoop/dfs/data depends_on: - namenode datanode2: image: bde2020/hadoop-datanode:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 container_name: datanode2 environment: - CORE_CONF_fs_defaultFS=hdfs://namenode:8020 - HDFS_CONF_dfs_datanode_data_dir=file:///hadoop/dfs/data volumes: - datanode2:/hadoop/dfs/data depends_on: - namenode volumes: namenode: datanode1: datanode2: 在这个示例中,我们定义了一个包含一个 NameNode 和两个 DataNode 的 Hadoop 集群。我们使用了 bde2020/hadoop-namenode 和 bde2020/hadoop-datanode 这两个 Docker 镜像来运行 NameNode 和 DataNode。我们还使用了 Docker Compose 的 depends_on 属性来确保 DataNode 在 NameNode 启动后启动。 您可以使用以下命令在 Docker 中启动 Hadoop 集群: docker-compose up -d 这将启动一个名为 namenode 的容器和两个名为 datanode1 和 datanode2 的容器。您可以使用以下命令检查容器是否正在运行: docker ps 现在,您可以访问 localhost:9870 来查看 Hadoop 管理界面。 至此,您已经成功使用 Docker Compose 搭建了一个高可用的 Hadoop 集群。您可以根据需要修改 docker-compose.yml 文件来添加更多的节点或配置。
### 回答1: 很抱歉,我是一名语言模型AI,无法亲自进行实际操作。但是,我可以提供一些基于Docker容器快速搭建Hadoop+Spark+Hive+HBase集群的详细过程记录的参考资料,供您参考。 1. 准备工作 首先,需要安装Docker和Docker Compose。可以参考官方文档进行安装。 2. 下载镜像 可以从Docker Hub上下载Hadoop、Spark、Hive和HBase的镜像。可以使用以下命令: docker pull bde2020/hadoop-base:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-namenode:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-datanode:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-resourcemanager:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-nodemanager:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 docker pull bde2020/hadoop-historyserver:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 docker pull bde2020/hive:2.3.7-postgresql-metastore docker pull bde2020/spark-base:2.4.5-hadoop2.7 docker pull bde2020/spark-master:2.4.5-hadoop2.7 docker pull bde2020/spark-worker:2.4.5-hadoop2.7 docker pull bde2020/hbase:2.2.4-hadoop3.2.1-java8 3. 编写docker-compose.yml文件 可以编写一个docker-compose.yml文件来定义Hadoop、Spark、Hive和HBase的容器。以下是一个示例: version: '3' services: namenode: image: bde2020/hadoop-namenode:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 container_name: namenode ports: - "9870:9870" volumes: - ./hadoop-data/namenode:/hadoop/dfs/name environment: - CLUSTER_NAME=hadoop-cluster datanode: image: bde2020/hadoop-datanode:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 container_name: datanode volumes: - ./hadoop-data/datanode:/hadoop/dfs/data environment: - CLUSTER_NAME=hadoop-cluster - CORE_CONF_fs_defaultFS=hdfs://namenode:8020 resourcemanager: image: bde2020/hadoop-resourcemanager:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 container_name: resourcemanager ports: - "8088:8088" environment: - CLUSTER_NAME=hadoop-cluster - CORE_CONF_fs_defaultFS=hdfs://namenode:8020 - YARN_CONF_yarn_resourcemanager_hostname=resourcemanager nodemanager: image: bde2020/hadoop-nodemanager:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 container_name: nodemanager environment: - CLUSTER_NAME=hadoop-cluster - CORE_CONF_fs_defaultFS=hdfs://namenode:8020 - YARN_CONF_yarn_resourcemanager_hostname=resourcemanager historyserver: image: bde2020/hadoop-historyserver:2.0.0-hadoop3.2.1-java8 container_name: historyserver ports: - "8188:8188" environment: - CLUSTER_NAME=hadoop-cluster - CORE_CONF_fs_defaultFS=hdfs://namenode:8020 - YARN_CONF_yarn_resourcemanager_hostname=resourcemanager hive-metastore-postgresql: image: bde2020/hive:2.3.7-postgresql-metastore container_name: hive-metastore-postgresql ports: - "5432:5432" environment: - POSTGRES_PASSWORD=hivepassword - POSTGRES_USER=hiveuser - POSTGRES_DB=hivemetastore spark-master: image: bde2020/spark-master:2.4.5-hadoop2.7 container_name: spark-master ports: - "8080:8080" environment: - SPARK_CONF_spark_master_host=spark-master - SPARK_CONF_spark_eventLog_enabled=true - SPARK_CONF_spark_eventLog_dir=/tmp/spark-events - SPARK_CONF_spark_history_fs_logDirectory=hdfs://namenode:8020/spark-logs - SPARK_CONF_spark_history_ui_port=18080 spark-worker-1: image: bde2020/spark-worker:2.4.5-hadoop2.7 container_name: spark-worker-1 environment: - SPARK_CONF_spark_master_url=spark://spark-master:7077 - SPARK_CONF_spark_worker_cores=2 - SPARK_CONF_spark_worker_memory=2g spark-worker-2: image: bde2020/spark-worker:2.4.5-hadoop2.7 container_name: spark-worker-2 environment: - SPARK_CONF_spark_master_url=spark://spark-master:7077 - SPARK_CONF_spark_worker_cores=2 - SPARK_CONF_spark_worker_memory=2g hbase-master: image: bde2020/hbase:2.2.4-hadoop3.2.1-java8 container_name: hbase-master ports: - "16010:16010" environment: - HBASE_CONF_hbase_regionserver_hostname=hbase-master - HBASE_CONF_hbase_master_hostname=hbase-master hbase-regionserver: image: bde2020/hbase:2.2.4-hadoop3.2.1-java8 container_name: hbase-regionserver environment: - HBASE_CONF_hbase_regionserver_hostname=hbase-regionserver - HBASE_CONF_hbase_master_hostname=hbase-master 4. 启动容器 可以使用以下命令启动容器: docker-compose up -d 5. 验证集群 可以使用以下命令验证集群: docker exec -it namenode bash hdfs dfs -mkdir /test hdfs dfs -ls / exit docker exec -it spark-master bash spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master spark://spark-master:7077 /opt/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.5.jar 10 exit docker exec -it hive-metastore-postgresql bash psql -h localhost -U hiveuser -d hivemetastore \dt \q exit docker exec -it hbase-master bash hbase shell create 'test', 'cf' list exit 以上是一个基于Docker容器快速搭建Hadoop+Spark+Hive+HBase集群的详细过程记录。希望对您有所帮助。 ### 回答2: Docker是一种轻量级的虚拟化技术,可以在同一操作系统中运行多个独立的容器,各个容器之间相互隔离。通过Docker容器,快速搭建Hadoop、Spark、Hive和Hbase集群成为了可能。下面是基于Docker容器,快速搭建Hadoop、Spark、Hive和Hbase集群的详细过程记录: 1. 下载Docker技术栈 在运行Docker之前,我们需要先安装Docker和Docker Compose。我们可以从官方Docker网站下载Docker和Docker Compose: - Docker的下载链接:https://www.docker.com/get-started - Docker Compose的下载链接:https://docs.docker.com/compose/install/ 2. 创建docker-compose.yml文件 在运行Docker之前,我们需要创建一个docker-compose.yml文件,该文件定义了Docker容器的配置和组合。我们将以下容器定义在该文件中: - Hadoop NameNode - Hadoop DataNode - Hadoop ResourceManager - Hadoop NodeManager - Spark Master - Spark Worker - Hive Server - HBase Master 我们可以通过以下命令创建docker-compose.yml文件: version: "2.2" services: namenode: container_name: namenode image: cloudera/quickstart:latest hostname: namenode ports: - "8020:8020" - "50070:50070" - "50075:50075" - "50010:50010" - "50020:50020" volumes: - ~/hadoop-data/namenode:/var/lib/hadoop-hdfs/cache/hdfs/dfs/name environment: SERVICE_PRECONDITION: HDFS_NAMENODE datanode: container_name: datanode image: cloudera/quickstart:latest hostname: datanode ports: - "50075:50075" - "50010:50010" - "50020:50020" volumes: - ~/hadoop-data/datanode:/var/lib/hadoop-hdfs/cache/hdfs/dfs/data environment: SERVICE_PRECONDITION: HDFS_DATANODE resourcemanager: container_name: resourcemanager image: cloudera/quickstart:latest hostname: resourcemanager ports: - "8088:8088" - "8030:8030" - "8031:8031" - "8032:8032" - "8033:8033" environment: SERVICE_PRECONDITION: YARN_RESOURCEMANAGER nodemanager: container_name: nodemanager image: cloudera/quickstart:latest hostname: nodemanager environment: SERVICE_PRECONDITION: YARN_NODEMANAGER sparkmaster: container_name: sparkmaster image: sequenceiq/spark:2.1.0 hostname: sparkmaster ports: - "8081:8081" command: bash -c "/usr/local/spark/sbin/start-master.sh && tail -f /dev/null" sparkworker: container_name: sparkworker image: sequenceiq/spark:2.1.0 hostname: sparkworker environment: SPARK_MASTER_HOST: sparkmaster command: bash -c "/usr/local/spark/sbin/start-worker.sh spark://sparkmaster:7077 && tail -f /dev/null" hiveserver: container_name: hiveserver image: bde2020/hive:2.3.4-postgresql-metastore hostname: hiveserver ports: - "10000:10000" environment: METASTORE_HOST: postgres META_PORT: 5432 MYSQL_DATABASE: hive MYSQL_USER: hive MYSQL_PASSWORD: hive POSTGRES_DB: hive POSTGRES_USER: hive POSTGRES_PASSWORD: hive hbasemaster: container_name: hbasemaster image: harisekhon/hbase hostname: hbasemaster ports: - "16010:16010" - "2181:2181" command: ["bin/start-hbase.sh"] 3. 运行Docker容器 运行Docker容器的第一步是将docker-compose.yml文件放置在合适的路径下。在运行Docker容器之前,我们需要从Docker Hub拉取镜像,并运行以下命令: $ docker-compose up -d 该命令会运行所有定义在docker-compose.yml文件中的容器。 4. 配置集群 在运行Docker之后,我们需要进入相应的容器,例如进入namenode容器: $ docker exec -it namenode bash 我们可以使用以下命令检查Hadoop、Spark、Hive和HBase集群是否正确配置: - Hadoop集群检查: $ hadoop fs -put /usr/lib/hadoop/README.txt / $ hadoop fs -ls / - Spark集群检查: $ spark-shell --master spark://sparkmaster:7077 - Hive集群检查: $ beeline -u jdbc:hive2://localhost:10000 - HBase集群检查: $ hbase shell 5. 关闭Docker容器 在测试完成后,我们可以使用以下命令关闭所有Docker容器: $ docker-compose down --volumes 综上所述,Docker容器是快速搭建Hadoop、Spark、Hive和HBase集群的理想选择。通过docker-compose.yml文件,我们可以轻松配置和管理整个集群。使用这种方法,可以节省大量的时间和精力,并使整个搭建过程更加方便和高效。 ### 回答3: Docker容器是一种轻型的虚拟化技术,能够快速搭建大型分布式系统集群。可以使用Docker容器快速搭建Hadoop,Spark,Hive和HBase集群。下面是基于Docker容器搭建大数据集群的详细过程记录: 1.安装Docker和Docker-Compose 首先需要安装Docker和Docker-Compose。可以按照官方文档详细教程进行安装。 2.创建Docker文件 创建一个Dockerfile文件用于构建Hadoop,Spark,Hive和HBase的镜像。在该文件内添加以下内容: FROM ubuntu:16.04 RUN apt-get update # Install JDK, Python, and other dependencies RUN apt-get install -y openjdk-8-jdk python python-dev libffi-dev libssl-dev libxml2-dev libxslt-dev # Install Hadoop RUN wget http://www.eu.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.7/hadoop-2.7.7.tar.gz RUN tar -xzvf hadoop-2.7.7.tar.gz RUN mv hadoop-2.7.7 /opt/hadoop # Install Spark RUN wget http://www.eu.apache.org/dist/spark/spark-2.4.0/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz RUN tar -zxvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz RUN mv spark-2.4.0-bin-hadoop2.7 /opt/spark # Install Hive RUN wget http://www.eu.apache.org/dist/hive/hive-2.3.4/apache-hive-2.3.4-bin.tar.gz RUN tar -zxvf apache-hive-2.3.4-bin.tar.gz RUN mv apache-hive-2.3.4-bin /opt/hive # Install HBase RUN wget http://www.eu.apache.org/dist/hbase/hbase-1.4.9/hbase-1.4.9-bin.tar.gz RUN tar -zxvf hbase-1.4.9-bin.tar.gz RUN mv hbase-1.4.9 /opt/hbase # Set Environment Variables ENV JAVA_HOME /usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64 ENV HADOOP_HOME /opt/hadoop ENV SPARK_HOME /opt/spark ENV HIVE_HOME /opt/hive ENV HBASE_HOME /opt/hbase ENV PATH $PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$SPARK_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$HBASE_HOME/bin # Format HDFS RUN $HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format 3.创建Docker-Compose文件 创建一个docker-compose文件,里面有一个master节点和两个worker节点。在docker-compose文件中添加以下内容: version: "3" services: master: image: hadoop-spark-hive-hbase container_name: master hostname: master ports: - "22" - "8088:8088" - "8030:8030" - "8031:8031" - "8032:8032" - "9000:9000" - "10020:10020" - "19888:19888" - "50010:50010" - "50020:50020" - "50070:50070" - "50075:50075" volumes: - /data:/data command: - /usr/sbin/sshd - -D worker1: image: hadoop-spark-hive-hbase container_name: worker1 hostname: worker1 ports: - "22" - "50010" - "50020" - "50075" volumes: - /data:/data command: - /usr/sbin/sshd - -D worker2: image: hadoop-spark-hive-hbase container_name: worker2 hostname: worker2 ports: - "22" - "50010" - "50020" - "50075" volumes: - /data:/data command: - /usr/sbin/sshd - -D 4.构建镜像 运行以下命令来构建镜像: docker build -t hadoop-spark-hive-hbase . 5.启动容器 运行以下命令来启动容器: docker-compose up -d 6.测试集群 在浏览器中输入http://IP地址:8088,可以看到Hadoop和YARN的Web控制台。 在浏览器中输入http://IP地址:50070,可以看到HDFS的Web控制台。 在浏览器中输入http://IP地址:8888,可以看到Jupyter Notebook。 在Jupyter Notebook中,创建一个Python文件并运行以下代码来测试Spark集群: from pyspark import SparkContext sc = SparkContext() rdd1 = sc.parallelize(range(1000)) rdd2 = sc.parallelize(range(1000, 2000)) rdd3 = rdd1.union(rdd2) rdd3.take(10) 以上就是基于Docker容器快速搭建Hadoop,Spark,Hive和HBase集群的详细过程记录。
### 回答1: Docker和Kubernetes是目前非常流行的容器化技术,可以帮助开发人员更好的构建、管理和部署应用程序。下面将介绍如何在一台主机上搭建Docker和Kubernetes集群环境,并部署分布式应用程序。 第一步是安装Docker和Kubernetes,安装方式根据不同的操作系统会略有不同。安装完成后,需要对Docker进行一些配置,让它可以将Docker镜像推送和拉取到Kubernetes集群中。这一步可以通过配置Docker的daemon.json文件来完成。 接下来,需要搭建Kubernetes集群。首先需要安装etcd,它是Kubernetes的数据存储后端。然后安装kubectl命令行工具,用于管理Kubernetes集群。 部署Kubernetes集群后,需要将应用程序打包成Docker镜像,并推送到Docker镜像仓库中。然后,通过编写Kubernetes的YAML文件来定义应用程序的部署方式、服务、副本等信息。最后,使用kubectl apply命令来将YAML文件应用到Kubernetes集群中,实现应用程序的部署和运行。 如果需要对应用程序进行扩容,可以通过kubectl scale命令来水平扩展副本数。如果需要对应用程序进行升级,可以通过修改YAML文件并使用kubectl apply命令来实现。 总之,通过搭建Docker和Kubernetes集群环境,我们可以更轻松、高效的构建、管理和部署分布式应用程序。 ### 回答2: Docker 和 Kubernetes 都是一些颇为流行的容器技术。Docker 以其轻量级和易于部署的特点受到许多人的青睐,而 Kubernetes 则是以其在容器编排和自动化部署上的能力而闻名。本文将介绍如何搭建 Docker 和 Kubernetes 集群环境,并演示如何在分布式应用程序上部署这些技术。 Docker 集群环境: 要搭建 Docker 集群环境,我们需要一个主节点和多个工作节点。可以在机器上安装 Docker 和 Docker Compose。使用 Docker Compose,我们可以轻松创建、启动和停止应用程序,同时便于管理容器。 当我们有多个 Docker 容器的时候,可以将它们放在不同的宿主机上,从而构建一个 Docker 集群。整个集群可以共享一个网络,这样我们就可以在不同的容器间通信。集群中每个节点都可以运行一个容器。这使得我们可以轻易地扩大我们的应用程序,并将它们部署到不同的机器上。 Kubernetes 集群环境: 要搭建 Kubernetes 集群环境,我们首先需要一个主节点和多个工作节点。要安装 Kubernetes 集群,我们可以使用 kubeadm 安装工具。Kubeadm 是一个命令行工具,它可以管理 Kubernetes 集群中的所有节点和服务。 在 Kubernetes 中,我们定义一组容器和服务,并将其称为一个应用程序,这个应用程序可以轻松地在 Kubernetes 集群中部署。Kubernetes 集群还提供了各种管理工具,可以监视应用程序的运行状态并处理故障。 分布式应用部署: 在分布式应用中,Docker 和 Kubernetes 都能够提供强大的支持。使用 Docker,我们可以打包我们的应用程序并将其部署到多个容器中。这样我们就可以轻松地扩大我们的应用程序,并将它们部署到不同的机器上。 使用 Kubernetes,我们可以轻松部署和管理分布式应用程序,同时可以自动地监视、管理和扩展我们的容器。我们可以定义一个 Kubernetes 应用程序对象,该对象将包含我们的容器化应用程序所需的所有配置和信息。 总的来说,Docker 和 Kubernetes 都是非常流行的容器技术,它们能够提供强大的支持,以便我们轻松地部署和管理我们的应用程序。无论你是在单个容器中运行应用程序,还是在整个集群中运行应用程序,这些技术都可以为你节省大量的时间和精力。 ### 回答3: Docker和Kubernetes(简称k8s)是两个广泛应用于容器化解决方案的开源工具。Docker和k8s的联合使用可以提供一个完整的,高度可靠和高度可扩展的容器平台,以便于分布式应用的部署和维护。在本文中,我们将探讨如何在Docker和k8s上搭建集群环境及分布式应用部署方案。 首先我们需要安装和配置好Docker和k8s的环境,确保Docker和k8s能够正常工作。假设我们需要在三台机器上部署应用,我们需要在每台机器上安装Docker和k8s,每个Docker节点都要配置k8s本地存储,以保证数据的持久性和多副本数据备份。然后,我们需要在每个Kubernetes节点上部署一个Pod网络,使不同节点上的容器能够相互通信。 然后,我们需要编写Kubernetes 部署清单文件,并将它们发布到 Kubernetes 集群中。清单文件中应包含有关应用程序的必要配置信息,例如应用程序的容器镜像、环境变量、端口号、挂载点和资源请求/限制。我们可以使用Deployment,StatefulSet和DaemonSet三种资源类型来管理应用程序的部署和维护。使用这些资源类型可以实现高可靠性,自动化和灵活性的分布式应用部署和管理。 最后,我们可以使用Kubernetes的服务发现机制来暴露应用程序的服务,以便其他容器或服务可以访问它。这可以通过创建一个Kubernetes的service对象,并将其与应用程序的Pods关联起来来实现。Service对象可以提供一个常量的IP地址和DNS名称来代表应用程序的服务,并确保在容器出现故障时仍然可用。 综上所述,Docker和k8s组合可以提供一个强大的容器化解决方案,以及高度可靠和高度可扩展的平台来部署和维护分布式应用程式。在实践中,通过使用Docker和k8s,我们可以更轻松地部署,运行和管理复杂的应用程序,同时提高生产力和应用程序的可靠性。
好的,下面是使用docker搭建minio分布式集群的详细步骤: 1. 安装Docker和Docker Compose 您需要在您的机器上安装Docker和Docker Compose。如果您还没有安装,请先安装。 2. 创建docker-compose.yml文件 在您的工作目录下创建一个名为docker-compose.yml的文件,并将以下内容复制到文件中。 version: '3' services: minio1: image: minio/minio container_name: minio1 command: server http://minio{1...4}/data{1...4} ports: - "9001:9000" volumes: - ./data1:/data1 environment: MINIO_ACCESS_KEY: YOUR_ACCESS_KEY MINIO_SECRET_KEY: YOUR_SECRET_KEY restart: always minio2: image: minio/minio container_name: minio2 command: server http://minio{1...4}/data{1...4} ports: - "9002:9000" volumes: - ./data2:/data2 environment: MINIO_ACCESS_KEY: YOUR_ACCESS_KEY MINIO_SECRET_KEY: YOUR_SECRET_KEY restart: always minio3: image: minio/minio container_name: minio3 command: server http://minio{1...4}/data{1...4} ports: - "9003:9000" volumes: - ./data3:/data3 environment: MINIO_ACCESS_KEY: YOUR_ACCESS_KEY MINIO_SECRET_KEY: YOUR_SECRET_KEY restart: always minio4: image: minio/minio container_name: minio4 command: server http://minio{1...4}/data{1...4} ports: - "9004:9000" volumes: - ./data4:/data4 environment: MINIO_ACCESS_KEY: YOUR_ACCESS_KEY MINIO_SECRET_KEY: YOUR_SECRET_KEY restart: always 3. 启动集群 在您的工作目录中运行以下Docker Compose命令,以启动Minio集群。 docker-compose up -d 这将在您的机器上启动四个Minio容器,每个容器都有一个自己的数据卷,并且它们都在同一网络中。 4. 访问Minio UI 您可以在浏览器中访问http://localhost:9001/,并使用您的访问密钥和秘密密钥登录Minio UI。您将看到一个名为“data1”的存储桶已经被创建。 5. 添加其他节点 如果您需要添加其他节点,请在docker-compose.yml文件中添加另一个服务,并使用相同的access key和secret key。您还需要在Minio UI中添加新的节点。 这些是使用Docker Compose搭建Minio分布式集群的基本步骤。如果您需要更详细的指导,请查看Minio官方文档。
针对这个问题,我可以提供一个初步的分布式图书查询架构设计方案,供参考: 1. 架构设计概述 该架构采用微服务架构,基于 Docker 容器化技术实现。主要包括三个服务:网关服务、查询服务和数据存储服务。其中网关服务作为整个架构的入口,接收外部请求并转发给查询服务;查询服务负责处理用户查询请求,通过调用数据存储服务获取图书信息,最终将查询结果返回给用户。 2. 网关服务 网关服务负责接收用户的查询请求,并根据请求内容进行路由转发。网关服务还可以实现一些基础的请求过滤和权限控制功能,保证整个架构的安全性和稳定性。 3. 查询服务 查询服务是整个架构的核心,负责处理用户查询请求和调用数据存储服务获取图书信息。为了实现高并发和高可用,可以采用负载均衡技术,将查询服务部署到多个 Docker 容器中,并使用容器编排工具进行管理和调度。 4. 数据存储服务 数据存储服务是整个架构的基础设施,负责存储图书信息和提供查询接口。为了实现数据的高可靠性和高可用性,可以采用分布式数据库技术,将数据存储服务部署到多个节点中,并使用数据复制和数据分片技术进行数据备份和容错处理。 5. 架构部署与运维 为了保证架构的稳定性和可靠性,需要进行全面的部署和运维工作。具体包括 Docker 容器的创建、部署和管理,负载均衡和容器编排的配置和调度,以及数据存储服务的备份和容错处理等。 以上是一个初步的分布式图书查询架构设计方案,仅供参考。具体的实现方案需要根据实际情况进行调整和优化。
Prometheus是一种开源监控系统,可用于监控多个维度的应用程序和系统。使用Prometheus可收集和存储各种指标,并提供强大的查询语言和图形化界面,方便用户进行数据分析和可视化。 在本文中,我将分享如何使用Docker搭建Prometheus并进行实验的总结。 步骤一:安装Docker和Docker Compose 在开始之前,需要先安装Docker和Docker Compose。你可以在Docker官方网站上找到安装说明。 步骤二:创建Docker Compose文件 在本例中,我们将使用Docker Compose创建一个Prometheus容器。以下是Docker Compose文件的示例代码: version: '3' services: prometheus: image: prom/prometheus ports: - "9090:9090" volumes: - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml command: - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml' 此Docker Compose文件定义了一个名为“prometheus”的服务,使用Prometheus镜像,并将容器的9090端口映射到主机的9090端口。此外,它还将主机上的“prometheus.yml”文件挂载到容器的“/etc/prometheus/prometheus.yml”路径中,以便我们可以在容器中使用该配置文件。 步骤三:创建Prometheus配置文件 接下来,我们需要创建Prometheus的配置文件。在本例中,我们将创建一个名为“prometheus.yml”的文件,并将其放在与Docker Compose文件相同的目录中。以下是一个示例配置文件: global: scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute. evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute. # scrape_timeout is set to the global default (10s). scrape_configs: - job_name: 'prometheus' static_configs: - targets: ['localhost:9090'] - job_name: 'node_exporter' static_configs: - targets: ['node-exporter:9100'] 此配置文件定义了两个作业。第一个作业名称为“prometheus”,其中使用静态配置将本地主机的9090端口指定为目标。第二个作业名称为“node_exporter”,其中使用静态配置将名为“node-exporter”的容器的9100端口指定为目标。 步骤四:启动Prometheus容器 现在,我们已经准备好启动Prometheus容器了。在命令行中,转到包含Docker Compose文件和Prometheus配置文件的目录,并运行以下命令: docker-compose up -d 此命令将使用Docker Compose文件创建并启动Prometheus容器。在容器启动后,可以通过访问http://localhost:9090来访问Prometheus Web界面。 步骤五:实验 现在,我们已经成功搭建了Prometheus并启动了容器。接下来,我们可以进行一些实验,例如: 1. 在Prometheus Web界面中,尝试添加新的指标,并使用PromQL查询语言查询指标数据。 2. 在本地主机上运行一个简单的HTTP服务器,并在Prometheus配置文件中添加静态配置以收集HTTP服务器的指标。 3. 在另一个容器中运行一个简单的HTTP服务器,并在Prometheus配置文件中添加静态配置以收集该容器的指标。 总结 通过使用Docker,我们可以轻松地搭建和运行Prometheus监控系统,并进行实验。使用Prometheus,我们可以收集和存储多个维度的指标,并进行数据分析和可视化。

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