前言
大家是否记得自己是怎么开始学习大数据的内容呢，估计关注我得同学会发现前面有点陆续有点关于Docker的小烂文，是因为使用Docker可以最快的速度让我们拥有一个学习的环境。大数据的东西都逃不过搭建环境测试跑通这么一个过程，我自己也是过来人，尤其是刚刚接触比较新的东西的时候受制于当前的网络，当前的配置一系列的问题，导致大量从入门到放弃的情况非常多，今天我通过一些实际的例子，让大家感受一下这种便利性。
误区
首先一定要纠正一个误区，尤其是这种技术类型的，不是说需要掌握100%才去使用，但凡了解了一丢丢，你就应该去做了，很多人一上来就干到很深的底层原理，那样学习本身的成本就很高了，没必要。另外一方面来说试错这个事情本身就是学习的过程。更重要的一点，一定是你自己亲自动手跑通的才算，因为参考学习视频学的时候，你发现老师操作的时候异常顺利，因为有些问题老师处理过了，有的问题在老师的环境上面就没有。
目标
我这里是两个小案例，通过这种案例让大家感受到docker作为工具给我们带来便利，一是自己编写的java使用docker跑通，第二个是使用docker快速获得flink的环境。 前提，大家机器里面有docker环境，注意了docker环境在mac和windows都是有图形安装的，所以和安装QQ这种完全是一样的,官网在这里,点击,下载安装包安装就行，不用很复杂的配置。我知道这里面在很多教学资料告诉怎么去linux上面安装，那是深入学习的时候才会到linux上面去，这个地方千万别花太多时间折腾了。
跑通一个自己的Java程序
首先当然是构建一个maven工程，大家养成习惯为了让后面的人工作顺利进行，前面的工作做好，我这里提前准备一下maven仓库的配置，内容如下
cat /Users/zhuxuemin/.m2/settings_aliyun.xml
这里面关键的内容其实是阿里云仓库配置，这样后面会顺利一些
<mirror><id>alimaven</id><name>aliyun maven</name><url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/repositories/central/</url><mirrorOf>central</mirrorOf>
</mirror>
构建工程了,我是比较喜欢先命令行构建出来，再导入idea，所以下面的命令顺利会和前面工作有关系
mvn --settings /Users/zhuxuemin/.m2/settings_aliyun.xml archetype:generate -DgroupId=net.blog.csdn -DartifactId=docker-app -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false
构建出来导入idea,就是一个简单的maven工程，帮我们输出一下。
在根目录下面新建Dockerfile文件,里面放入内容,如下:
FROM williamyeh/java8
COPY target/docker-app-1.0-SNAPSHOT.jar /usr/local/docker-app-1.0-SNAPSHOT.jar
CMD ["java", "-cp", "/usr/local/docker-app-1.0-SNAPSHOT.jar","net.blog.csdn.App"]
构建镜像
docker build . -t docker-java-app
显示如下：
Sending build context to Docker daemon 38.91kB
Step 1/3 : FROM williamyeh/java8---> 00bc163fa009
Step 2/3 : COPY target/docker-app-1.0-SNAPSHOT.jar /usr/local/docker-app-1.0-SNAPSHOT.jar---> 4738e15804e9
Step 3/3 : CMD ["java", "-jar", "/usr/local/docker-app-1.0-SNAPSHOT.jar"]---> Running in d9a68086b6ce
Removing intermediate container d9a68086b6ce---> 519ece8e6b16
Successfully built 519ece8e6b16
Successfully tagged docker-java-app:latest
运行如下，至此我们的程序顺利在docker环境下面运行了
docker run docker-java-app
Hello World!
接下来，学会学习，如果就是这样子copy过去，十有八九干不成功，事实上这个套路百度是可以搜索到的。现在都是大模型交互的方式，所以大家要学会去问了。
好了，这里面情况就是，下面myjavaapp还好理解，大家改成自己的工程名字就行,需要说明的情况是from这个命令
FROM openjdk:8-jdk-alpine
这里是这样的，我们运行java不是要一个java环境嘛，这里面按照docker的术语来说就是基于之前的镜像去走叠加，相当于他有一个床架子，我们可以往上面加我们喜欢的被子，这里面就是要看自己的仓库有哪些基础环境
docker search jdk
结果如下,这里面可以看到一堆相关的，选择一个就行，细心的同学可以看到，并没有我上面代码上面使用到的williamyeh/java8，这个是因为我之前使用的时候有，然后在本机已经有了，所以说这个镜像其实是会变化的，大家需要灵活调整。
NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED
java DEPRECATED; use "openjdk" (or other JDK impl… 2002 [OK]
bellsoft/liberica-runtime-container Alpaquita based image for Liberica JDK and J… 17
eclipse/ubuntu_jdk8 Ubuntu, JDK8, Maven 3, git, curl, nmap, mc, … 17 [OK]
jdkato/vale The official Docker image for Vale. 10
eclipse/centos_jdk8 CentOS, JDK8, Maven 3, git, curl, nmap, mc, … 5 [OK]
dockette/jdk8 My Oracle Java 8 Dockerfile 5 [OK]
jdkelley/simple-http-server 1
eucm/maven Maven 3.3.9 with Java jdk 8 Docker image rep… 1 [OK]
eclipse/ubuntu_jdk8_x11 Based on Ubuntu 14, JDK 8, Maven 3.3.9, x11 … 1 [OK]
sismics/debian-java Debian Jessy + Oracle JDK 1
eclipse/debian_jdk8 Debian, JDK8, Maven 3, git, curl, nmap, mc, … 1 [OK]
eclipse/debian_jdk8_node Node (+ Angular stuff) + JDK8. Debian based 1 [OK]
eclipse/alpine_jdk8 Based on Alpine 3.3. JDK 1.8, Maven 3.3.9, T… 1 [OK]
eclipse/ubuntu_wildfly8 Ubuntu 14.04, JDK 1.8, Maven 3.3.9, Wildfly 8 0 [OK]
eclipse/hadoop-dev Ubuntu 14.04, Maven 3.3.9, JDK8, Tomcat 8 0 [OK]
clarinpl/java Ubuntu with java ( jdk-8u161) 0
eclipse/ubuntu_gradle Ubuntu, JDK1.8, Gradle2.3 0 [OK]
bellsoft/buildpacks.liberica A Cloud Native Buildpack for Alpaquita Linux… 0
jdk1/php-redis-modified 0
vespaengine/vespa-pipeline Docker image with supported versions of Mave… 0
快速上手flink环境
这个就比较有意思了，相信很多人想玩大数据的东西，第一时间是想找个地方爽一把先，但是往往搭建环境这个事情上怀疑人生，上网搜索吧，乱七八糟的讲啥都有。文档在这里,点我
其实官网就是给了2+N动作，首先就是设置一个配置参数，因为后面需要不断使用这个参数，再构建一个网络，可以理解后面的节点要相互通信，就都使用同一个网络就好了。
FLINK_PROPERTIES="jobmanager.rpc.address: jobmanager"
docker network create flink-network
第二步,来个主节点
docker run \--rm \--name=jobmanager \--network flink-network \--publish 8081:8081 \--env FLINK_PROPERTIES="${FLINK_PROPERTIES}" \flink:1.18.1-scala_2.12 jobmanager
其实这个时候已经可以在浏览器输入 http://localhost:8081,访问到了,不过玩多了大数据的人都知道，这种时候管的是主备，不能光这个。
下面就是启动从节点了：
docker run \--rm \--name=taskmanager \--network flink-network \--env FLINK_PROPERTIES="${FLINK_PROPERTIES}" \flink:1.18.1-scala_2.12 taskmanager
不过有个问题发现启动主节点的时候那个控制台一直没有退出，卡着，从节点这里好像没有办法去写命令，这里可以开一个新窗口去搞，没问题。
当然一模一样抄过来代码也显得我这种博客其实是废物，还不如直接去官网抄就好。当然，只有实际动手的同学才会对下面的内容感兴趣，所以我们对节点启动命令调整一下，首先是启动节点，我们希望在后台运行就可以了。
–rm 其实是说退出后可以把容器都销毁的意思，主打一个绿色环保，我们调整成 -d ,deamon 的意思。
主节点启动命令:
docker run \-d \--name=jobmanager \--network flink-network \--publish 8081:8081 \--env FLINK_PROPERTIES="${FLINK_PROPERTIES}" \flink:1.18.1-scala_2.12 jobmanager
对应从节点, 相应改造即可,这个从节点，执行一次便会启动一个从节点，所以可以执行多次,但是如果每次执行的话taskmanager作为容器名字不能重复，不方便，所以我改了两个地方，一个是 调整为-d模式，后台执行
第二个是去掉指定容器名称的操作
docker run \-d \--network flink-network \--env FLINK_PROPERTIES="${FLINK_PROPERTIES}" \flink:1.18.1-scala_2.12 taskmanager
每次运行一次，都可以在Task managers的地方多新增节点，这便是分布式部署的样子啦。
这其实就结束了。
跑起来
flink其实是有很多开发好的应用的，不过在容器的环境，我们怎么跑起来,首先找到我们运行的容器，随便哪个都行
docker ps
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
26d17915e2dd flink:1.18.1-scala_2.12 "/docker-entrypoint.…" 24 minutes ago Up 24 minutes 6123/tcp, 8081/tcp magical_carson
a244103c431b flink:1.18.1-scala_2.12 "/docker-entrypoint.…" 24 minutes ago Up 24 minutes 6123/tcp, 8081/tcp sharp_mestorf
926ecf993f0f flink:1.18.1-scala_2.12 "/docker-entrypoint.…" 24 minutes ago Up 24 minutes 6123/tcp, 8081/tcp epic_hofstadter
cc868476ee11 flink:1.18.1-scala_2.12 "/docker-entrypoint.…" 28 minutes ago Up 28 minutes 6123/tcp, 8081/tcp taskmanager
cd422928babc flink:1.18.1-scala_2.12 "/docker-entrypoint.…" About an hour ago Up About an hour 6123/tcp, 0.0.0.0:8081->8081/tcp jobmanager
docker容器是支持写一部分id就可以匹配，我们从容器上把jar可以copy到本机
docker cp 26d1:/opt/flink/examples/streaming/WordCount.jar .
然后在页面上上次jar即可
然后就跑起来了。
总结
本文其实是介绍了最长见的两种使用docker的场景，一个是自己开发的程序如何用docker跑起来，第二是使用现成的容器更快速让我们入门。这两种方式在以后会经常碰到。
