Docker化部署Hadoop、Spark与Hive集群指南：从基础到实践

Hadoop-Spark-Hive集群在Docker进行容器化运行

在学习大数据时，Hadoop，Spark和Hive簇的建立通常需要虚拟机环境。
Docker容器技术的外观提供了新的解决方案，使这些组件可以轻。
本文将指导您如何在Docker中部署Hadoop，Spark和Hive簇。
首先，安装Dockerdesktop，以确保WSL中的Docker已在Windows系统中删除并在参考文档下运行。
之后，使用dockercompose工具来识别多态应用。
DockerCompose允许通过YAML文件配置服务来引导所有命令服务。
新秀的指导中可以看到细节和命令的使用。
了解如何输入和退出Docker容器以及如何在容器中运行Pyspark客户端。
另外，了解如何使用VSCODE远程开发容器。
经常回答的问题：在遇到端口冲突错误时，请参阅Stackoverflow解决方案，主要是要关闭被占用的大门，而NAT服务可能会改变。

对于ai工程师,在anaconda创建虚拟环境和docker创建镜像有

对于AI工程师而言，配置的深度学习环境是一个重要而复杂的过程。
本文将介绍两种常用的配置方法：基于Anaconda和Docker。
以Ubuntu22.04系统为例。
基于Anaconda的深度学习环境配置：首先，下载并安装Anaconda：下载| Anaconda。
启用虚拟环境：通过“ condaActivateyour_env_name”启用新环境。
安装程序包：使用`condainstallpytorch = 1.12.1torchaudio = 0.12.1cudatoypres = 11.6-cpytorch-Ccorge`-Command command command command and command and command and pytorch及相关成瘾的特定版本。
为了加速安装过程，tsinghua源可用于执行`pipconfigsetgstlobal.index-srlhttps：//pypi.tuna.edu.cn/simple“设置源地址。
最后，通过“安全列表”查看当前的所有虚拟环境。
基于Docker的深度学习环境配置：1。
安装Docker：请参阅Hogwarts软件测试开发提供的详细培训。
2。
使用GPU：根据文章的指导安装NVIDIA-CONTAINER-RUNTIME。
3.解决常见错误：收集并查看码头启动时可能发生的错误摘要。
4。
熟悉Docker命令：新秀培训提供的Docker -Command，掌握通常的命令。
总而言之，无论是选择Anaconda配置方法还是使用Docker，AI工程师都可以有效地建立一个深度学习环境以满足项目开发需求。
根据个人喜好和特定项目要求，可以灵活地选择一种或两种方法以练习。