本篇文章给大家谈谈hadoop不适合docker，以及hadoop为什么不适合存储小文件对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
本文目录一览：
- 1、什么情况下不适合使用Docker虚拟化技术?
- 2、Hadoop有哪些优缺点?
- 3、数据库真的不适合Docker及容器化吗
- 4、我们是否应该将数据库也容器化?
- 5、如何基于Docker快速搭建多节点Hadoop集群
什么情况下不适合使用Docker虚拟化技术?
大项目不建议用docker了的原因是：性能问题、安全性问题、管理复杂性、持久化存储问题、技术栈限制。性能问题：Docker的虚拟化技术会在一定程度上影响应用程序的性能。尽管Docker已经在最新版本中进行了一些性能优化，但对于大型项目来说，性能损失仍然可能是无法忽视的。
大项目不建议使用Docker的主要原因是： 问题挑战：对于大型企业级项目来说，其系统规模和架构复杂度远高于中小型项目。这意味着在使用Docker时，需要考虑的问题和挑战更多。 镜像管理难度：随着应用数量的增加，镜像管理变得愈发困难。
资源占用：Docker本质上是一个虚拟化的解决方案，会将宿主机上的资源虚拟化给各个容器使用。在多个容器同时运行时，会带来大量的CPU、内存和磁盘I/O的消耗，这对于资源有限的宿主机来说可能会导致系统负载过重。另外选择 针对以上问题，一些企业开始寻求其他虚拟化方案，例如Kubernetes和OpenShift等。
其实Container技术并非Docker的创新，HeroKu， NodeJitsu 等云服务商都采用了类似这种轻量级的虚拟化技术，但Docker是第一个将这这种Container技术大规模开源并被社区广泛接受的。
docker适合跑轻量级或分布式数据库，当docker服务挂掉，会自动启动新容器，而不是继续重启容器服务。数据库利用中间件和容器化系统能够自动伸缩、容灾、切换、自带多个节点，也是可以进行容器化的。见仁见智，一般不推荐用容器做状态或持久化的东西，因为无法保证数据安全。
Docker 是一个开源的 应用容器引擎 ，让 开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化 。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。
Hadoop有哪些优缺点?
1、高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。高容错性。
2、Hadoop的优缺点介绍：（一） 优点：（一）高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖；（二）高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。（三）高效性。
3、集成安全工具：Hadoop 0提供了与其他安全工具（如防火墙、入侵检测系统等）的集成，从而提供了一个更全面的安全保护环境。缺点：用户管理和授权的复杂性：Hadoop 0的安全性得益于其强大的用户管理和授权系统，但这同时也增加了管理的复杂性。对于不熟悉这些机制的用户来说，可能会遇到安全问题。
数据库真的不适合Docker及容器化吗
1、考虑到了持久化存储问题。在一般情况下，大项目之所以不建议用docker了，意思就是考虑到了持久化存储问题，docker容器本身是临时性的，当容器重启或销毁时，其中的数据也会消失，对于一些需要长期保存数据的大型项目而言，需要额外的配置和处理来实现持久化存储，这增加了项目的复杂性和维护成本。
2、大项目不建议使用Docker的主要原因是： 问题挑战：对于大型企业级项目来说，其系统规模和架构复杂度远高于中小型项目。这意味着在使用Docker时，需要考虑的问题和挑战更多。 镜像管理难度：随着应用数量的增加，镜像管理变得愈发困难。
3、大项目不建议用docker了的原因是：性能问题、安全性问题、管理复杂性、持久化存储问题、技术栈限制。性能问题：Docker的虚拟化技术会在一定程度上影响应用程序的性能。尽管Docker已经在最新版本中进行了一些性能优化，但对于大型项目来说，性能损失仍然可能是无法忽视的。
我们是否应该将数据库也容器化?
数据不安全 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。 Docker volumes 的设计围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，但它仍然缺乏保证。使用当前的存储驱动程序，Docker 仍然存在不可靠的风险。 如果容器崩溃并数据库未正确关闭，则可能会损坏数据。
云数据库管理平台，云数据库即服务，数据库容器化，数据库多租户。云数据库管理平台：提供云数据库管理平台，简化数据库的部署。云数据库即服务：将数据库作为一项服务，通过云平台向用户提供安全、稳定、便捷的数据库基础设施。
即使数据库服务的容器被删除或重启，数据库中的数据仍然能够被保留。总的来说，虽然容器技术本身并不提供数据的持久化存储功能，但它可以和各种存储解决方案一起使用，以满足不同的数据持久化需求。在实际使用中，我们应该根据具体的应用场景和需求，选择合适的持久化存储解决方案。
如何基于Docker快速搭建多节点Hadoop集群
1、直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程，尤其对初学者来说。他们还没开始跑wordcount，可能就被这个问题折腾的体无完肤了。而且也不是每个人都有好几台机器对吧。你可以尝试用多个虚拟机搭建，前提是你有个性能杠杠的机器。
2、你可以尝试用多个虚拟机搭建，前提是你有个性能杠杠的机器。我的目标是将Hadoop集群运行在Docker容器中，使Hadoop开发者能够快速便捷地在本机搭建多节点的Hadoop集群。其实这个想法已经有了不少实现，但是都不是很理想，他们或者镜像太大，或者使用太慢，或者使用了第三方工具使得使用起来过于复杂。
3、单机模式下，我们可以使用 Docker Compose 来编排多个服务，而在 上一篇文章 中介绍的 Docker Swarm 只能实现对单个服务的简单部署。
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