ENTRYPOINT ['/opt/apache/docker-entrypoint.sh']的作用

ENTRYPOINT ['/opt/apache/docker-entrypoint.sh']是Dockerfile文件中的一个命令，它是用来指定Docker容器启动时的默认执行命令。在这个例子中，它指定了容器启动时执行的脚本文件为/opt/apache/docker-entrypoint.sh。这个脚本文件主要是用于设置容器的初始状态、启动服务等。通常情况下，ENTRYPOINT命令会与CMD命令一起使用，以提供一个容器的默认行为。

相关问题

docker run -t --entrypoint=/bin/bash -v /opt/webex/mct/docker/docker_launcher_ci_30280.yaml:/opt/config.yaml --rm dockerhub.cisco.com/webexmeetingsmedia-docker/calliopedevelopers/homer-health-monitor:bionic-dev-50 -c 'python single_check.py --log_level=warn --force_agent=wsjcm.wsjcm.*,wfram.wfram.*' 这段是什么意思？

这是一个docker run命令，其作用是启动一个Docker容器，并在容器中运行指定的命令。

参数解释如下：

- -t：表示在容器中分配一个伪终端（pseudo-TTY），以便我们可以在容器中与命令进行交互。
- --entrypoint=/bin/bash：表示将容器的入口点（entrypoint）设置为/bin/bash，即在容器启动后直接进入bash shell。
- -v /opt/webex/mct/docker/docker_launcher_ci_30280.yaml:/opt/config.yaml：表示将本地文件系统中的/opt/webex/mct/docker/docker_launcher_ci_30280.yaml文件挂载到容器内的/opt/config.yaml文件上，使得容器内的应用程序可以访问本地文件系统中的配置文件。
- --rm：表示容器停止运行后自动删除容器。
- dockerhub.cisco.com/webexmeetingsmedia-docker/calliopedevelopers/homer-health-monitor:bionic-dev-50：表示要启动的Docker镜像的名称和标签。
- -c 'python single_check.py --log_level=warn --force_agent=wsjcm.wsjcm.*,wfram.wfram.*'：表示在容器内运行的命令，即以python程序运行single_check.py脚本，并传入参数--log_level=warn和--force_agent=wsjcm.wsjcm.*,wfram.wfram.*。

综上，这个命令的作用是启动一个Docker容器，在容器内执行指定的python脚本，并使用本地文件系统中的配置文件来配置程序运行参数。

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。