Docker 搭建的大数据环境，一键启停！

　　代码未动，环境先行

　　我是一个Docker 爱好者。我在学习大数据相关技术的时候，想到了一个点子：

　　用docker搭建一个大数据开发环境!

　　这么做有什么好处呢 ?

　　我只要有了这个docker-compose.yml 容器编排描述文件，我就可以在任何一个安装docker 软件的机器里，启动我的大数据环境。

　　一劳永逸的事情，不正是我们程序员每天都在做并且是努力的目标吗?

　　如何做?

　　找遍了国内的博客和帖子，都没有合适的答案。

　　我只能自己来。

　　docker hub

　　首先我去到docker hub 。 这个就是 github的 docker 版本。

　　我在里面搜索了 很多 Hadoop ， spark 等等关键词，找到了一家公司;

　　

　　这家公司 几乎把所有的 大数据组件都做成了 docker image 。 而且是细粒度，分角色 去划分的。真的太棒了。

　　比如 你现在看到的这个图片，就是 他针对于 Hadoop 中 namenode 这一角色做的docker image。如果你在其之上做一些封装和个性化定制将会变得特别容易。

　　于是我就从他的Registry 中找我想要的大数据组件

　　Hadoop

　　Hive

　　Spark

　　easy , 全都找到了。

　　虚拟机

　　接线来我们就需要 在虚拟机中安装docker了。

　　什么 还需要虚拟机 ?

　　这里我说一下，安装一个虚拟机吧，windows 各种不方便。(mac 的朋友可以飘过)。

　　虚拟机我使用 virtual box ， 安装的 ubuntu 。

　　然后我就开始安装docker了。

　　安装了docker 还需要安装他的孪生兄弟，docker-compose

　　

docker-compose.yml

docker-compose 让docker 容器的编排变得简单。

docker-compose.yml 记录了如何编排的过程。他是一个描述文件！

如下 是我大数据环境的docker-compose.yml 文件！

　　后来我需要用到 elasticsearch 和 kibana , 我就直接加上去了。真的非常方便。

　　最重要的是 他可以 轻松的 share 给你的小伙伴，好基友。

　　接下来我们需要写一个启动脚本，一个停止脚本。这样就能实现一键启停了。

　　run.sh

　　stop.sh

　　来看下效果：

　　

　　启动成功了。验证一下