看了<微服务那些事>之后,Spring boot和Spring Cloud的关系理清楚了,Spring cloud各个模块的作用也了解了. 但是,Spring cloud 与Docker的关系,Spring boot 与 Docker的关系,Spring cloud 的详细使用,还是不了解. <springcloud与docker微服务架构实战>这本书,一共270页,虽然介绍的不会太深入,不过,对于入门来说是很好的书,毕竟太厚的书不适合入门用. 这本书一共14章 第一章.微服务架构

​平时我们在日常开发生活都在大量和开源软件打着交道,例如安卓.Linux.Github.Docker等,而其中开源协议比如MIT.Apache也是耳熟能详,但是真正对开源协议的了解相信对大部分人来说都是一知半解.而近来频繁冒出一些事件让我们对开源协议产生了更大的疑问. 谷歌撤销了华为的android许可证,华为手机将无法访问android更新,不能使用goole的服务框架 美国商务部产业安全局(BIS)将 28 家中国实体加入实体清单,包括海康威视.大华股份.科大讯飞.旷视科技.商汤科技等多家科

环境介绍 技术选型:SpringCloud&SpringCloud Alibaba&Docker 微服务模块划分: 员工模块:ems-employees 部门模块:ems-departments 网关模块:ems-gateway 公共模块:ems-commons 其他环境: Mysql8.0+.nacos1.3+.JDK1.8 前置准备知识: SpringCloud.SpringCloud alibaba.Docker.Docker-Compose.Dockerfile 数据库结构: 一个

http://www.csdn.net/article/2015-07-31/2825348 [编者按]时下,对于大部分IT玩家来说,Docker和Mesos都是熟悉和陌生的:熟悉在于这两个词无疑已成为大家讨论的焦点,而陌生在于这两个技术并未在生产环境得到广泛使用,因此很多人仍然不知道它们究竟有什么优势,或者能干什么.近日,John Walter在Dzone上撰文Creating a Distributed System in 300 Lines With Mesos, Docker, and 

[摘要]虽然 Docker 和 Mesos 已成为不折不扣的 Buzzwords ,但是对于大部分人来说它们仍然是陌生的,下面我们就一起领略 Mesos .Docker 和 Go 配合带来的强大破坏力,如何通过 300 行代码打造一个比特币开采系统. 时下,对于大部分 IT 玩家来说, Docker 和 Mesos 都是熟悉和陌生的:熟悉在于这两个词无疑已成为大家讨论的焦点,而陌生在于这两个技术并未在生产环境得到广泛使用,因此很多人仍然不知道它们究竟有什么优势,或者能干什么.近日, John W

[摘要]虽然 Docker 和 Mesos 已成为不折不扣的 Buzzwords ,但是对于大部分人来说它们仍然是陌生的,下面我们就一起领略 Mesos .Docker 和 Go 配合带来的强大破坏力,如何通过 300 行代码打造一个比特币开采系统. 时下,对于大部分 IT 玩家来说, Docker 和 Mesos 都是熟悉和陌生的:熟悉在于这两个词无疑已成为大家讨论的焦点,而陌生在于这两个技术并未在生产环境得到广泛使用,因此很多人仍然不知道它们究竟有什么优势,或者能干什么.近日, John W

目标 1.Docker网络配置 2.Docker部署SpringCloud项目 Docker网络配置 Docker网络模式介绍 Docker在创建容器时有四种网络模式:bridge/host/container/none,bridge为默认不需要用--net去指定,其他三种模式需要在创建容器时使用--net去指定 1.bridge模式(默认模式) docker run时使用--net=bridge,这种模式会为每个容器分配一个独立的Network Namespace, 同一个宿主机上的所有容器会

Devops 开发运维高级篇之Jenkins+Docker+SpringCloud微服务持续集成--部署方案优化 之前我们做的方案部署都是只能选择一个微服务部署并只有一台生产服务器,每个微服务只有一个实例,容错率低 如何去解决? 在一个Jenkins工程中可以选择多个微服务同时发布 在一个Jenkins工程中可以选择多台生产服务器同时部署 每个微服务都是以集群高可用形式部署 Jenkins+Docker+SpringCloud集群部署流程说明 修改所有微服务配置: 再开一台生产服务器  装有do

CI Weekly 围绕『 软件工程效率提升』 进行一系列技术内容分享,包括国内外持续集成.持续交付,持续部署.自动化测试. DevOps 等实践教程.工具与资源,以及一些工程师文化相关的程序员 Tips .同步于 flow.ci Blog.微信公众号.官方微博,知乎专栏,简书,欢迎关注或投稿:) 逝者如斯夫,不舍昼夜.一晃几个月的时光已逝,我们在秋冬交界忙碌中做了许多事情: flow.ci 开启公测: 呼声较高的中文版正式上线: 全面支持 iOS 项目的持续集成(需内测邀请). 相关的更新日志

刚刚接触到docker的同事可能会一头雾水,docker到底是一个什么东西,先看看官方的定义. Docker是一个开源的引擎,可以轻松的为任何应用创建一个轻量级的.可移植的.自给自足的容器.开发者在笔记本上编译测试通过的容器可以批量地在生产环境中部署,包括VMs(虚拟机).bare metal.OpenStack 集群和其他的基础应用平台. 根据官方的定义,我理解就是Docker最终目的就是建立一个轻量化的容器,并且容器是可以定制,通过Docker来启动定制容器. 1.安装 centor-6中安

Fbric.Ansible.Docker.Chaos Monkey:DevOps工具的年中回顾 [编者按]近日,Cyber Engineering Solutions Group 技术经理 Hasan Yasar 在 SEI 攥文盘点了当下流行的 DevOps 思想和工具,其中包括Fabric.Ansible.Docker.Chaos Monkey等.本文系 OneAPM 联合高效运维联合编译整理: 在2014年年底,SEI 博客发表了一系列有关 DevOps 的博客文章,提供指南,实用的建议和

随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员. Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上,工作1年可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万 . 一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习had

1. Storm是什么,怎么做,如何做的更好?Storm是一个开源的分布式实时计算系统,它可以简单.可靠地处理大量的数据流.Storm有很多应用场景,如实时分析.在线机器学习.持续计算.分布式RPC.ETL,等等.Storm支持水平扩展,具有高容错性,保证每个消息都会得到处理,而且处理速度很快(在一个小集群中,每个节点每秒可以处理数以百万计的消息).Storm的部署和运维都很便捷,而且更为重要的是可以使用任意编程语言来开发应用. 2. Storm与Spark.Hadoop相比是否有优势?Stor

如果在在Spark.Flink应用中使用Protobuf 3的包,因为Spark默认使用的是2.5版本的包,提交任务时,可能会报如下异常: com.google.protobuf.CodedInputStream.readStringRequireUtf8()Ljava/lang/String; 针对Spark,可以使用SPARK_CLASSPATH或是指定 --conf spark.executor.extraClassPath 的方式解决,今天在调试Flink程序时,发现还有一种解决方式:

一.docker的安装 1.安装依赖 # yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data 2.设置yum源 # yum-config-manager --add-repo https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo 3.查看docker可安装的版本 # yum list docker-ce --showduplicates | sort -r 4.安

一.docker解决什么问题: 高效的利用资源 应用之间相互隔离 应用之间不能发生资源抢占,每个应用只能使用事先注册申请的资源. 环境封装,利于迁移 二.docker的原理: 1.Namespaces,命名空间(namespaces)是 Linux 为我们提供的用于分离进程树.网络接口.挂载点以及进程间通信等资源的方法. (1)进程:使用 Linux 的命名空间实现进程的隔离,Docker 容器内部的任意进程都对宿主机器的进程一无所知 (2) 网络:Docker 为我们提供了四种不同的网络模式,

今天,上海尚学堂大数据培训班毕业的一位学生去参加易普软件公司面试,应聘的职位是大数据开发.面试官问了他10个问题,主要集中在Hbase.Spark.Hive和MapReduce上,基础概念.特点.应用场景等问得多.看来,还是非常注重基础的牢固.整个大数据开发技术,这几个技术知识点占了很大一部分.那本篇文章就着重介绍一下这几个技术知识点. 一.Hbase 1.1.Hbase是什么? HBase是一种构建在HDFS之上的分布式.面向列的存储系统.在需要实时读写.随机访问超大规模数据集时,可以使用HB

linux部署Docker.Docker常用命令 本次部署Linux版本:CentOS 7.4 64位. 说明: 因为Docker是基于Linux 64bit的 所以Docker要求64位的系统且内核版本至少为3.10 一.部署Docker 1.添加yum源 # yum install epel-release –y # yum clean all # yum list 2.安装并运行Docker # yum install docker-io –y # systemctl start dock

一.有关Docker的安装请参考docker官网  Docker 提供了两个版本:社区版 (CE) 和企业版 (EE). Docker 社区版 (CE) 是开发人员和小型团队开始使用 Docker 并尝试使用基于容器的应用的理想之选.Docker CE 有两个更新渠道,即 stable 和 edge: Stable 每个季度为您提供可靠更新 Edge 每个月为您提供新功能 支持的平台 二.Docker 安装Asp.Net Core镜像-有关镜像安装请参考https://hub.docker.co

1.简介 Docker是一个开源的应用容器引擎:是一个轻量级容器技术: Docker支持将软件编译成一个镜像:然后在镜像中各种软件做好配置,将镜像发布出去,其他使用者可以直接使用这个镜像: 运行中的这个镜像称为容器,容器启动是非常快速的. 2.核心概念 docker主机(Host):安装了Docker程序的机器(Docker直接安装在操作系统之上): docker客户端(Client):连接docker主机进行操作: docker仓库(Registry):用来保存各种打包好的软件镜像: dock

1.Docker概述 原文地址:https://docs.docker-cn.com/engine/docker-overview/#docker-engine Docker是一个开发,集装,运行应用程序的开放平台.Docker使您可以将应用程序与基础架构分离,以便快速交付软件.使用Docker,您可以像管理应用程序一样管理基础架构.通过利用Docker的方法快速集装,测试和部署代码,您可以显着减少编写代码和在生产中运行代码之间的延迟. 2.Docker平台 Docker提供了在称为容器的松散隔