docker环境安装kafka/Flink/clickhouse镜像

简介: 通过上述步骤和示例,您可以系统地了解如何使用Docker Compose安装和配置Kafka、Flink和ClickHouse,并进行基本的验证操作。希望这些内容对您的学习和工作有所帮助。

Docker环境安装Kafka、Flink、ClickHouse镜像

在大数据处理和实时数据分析的场景中,Kafka、Flink和ClickHouse是常用的工具。使用Docker来安装和管理这些服务可以简化环境配置和部署。本文将详细介绍如何在Docker环境下安装Kafka、Flink和ClickHouse镜像。

一、准备工作

在开始之前,请确保已经安装了Docker和Docker Compose。可以使用以下命令检查安装情况:

docker --version
docker-compose --version
​

二、编写Docker Compose文件

创建一个新的目录来存放Docker Compose文件,例如 bigdata-docker

mkdir bigdata-docker
cd bigdata-docker
​

在该目录下创建一个名为 docker-compose.yml的文件,并添加以下内容:

version: '3.8'

services:
  zookeeper:
    image: wurstmeister/zookeeper:3.4.6
    container_name: zookeeper
    ports:
      - "2181:2181"

  kafka:
    image: wurstmeister/kafka:2.13-2.7.0
    container_name: kafka
    ports:
      - "9092:9092"
    environment:
      KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT: zookeeper:2181
      KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS: PLAINTEXT://kafka:9092
      KAFKA_LISTENER_SECURITY_PROTOCOL_MAP: PLAINTEXT:PLAINTEXT
      KAFKA_INTER_BROKER_LISTENER_NAME: PLAINTEXT
      KAFKA_OFFSETS_TOPIC_REPLICATION_FACTOR: 1
    depends_on:
      - zookeeper

  flink-jobmanager:
    image: flink:1.13.2
    container_name: flink-jobmanager
    ports:
      - "8081:8081"
    environment:
      - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=flink-jobmanager
    command: jobmanager
    depends_on:
      - kafka

  flink-taskmanager:
    image: flink:1.13.2
    container_name: flink-taskmanager
    depends_on:
      - flink-jobmanager
    environment:
      - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=flink-jobmanager
    command: taskmanager

  clickhouse:
    image: yandex/clickhouse-server:latest
    container_name: clickhouse
    ports:
      - "8123:8123"
      - "9000:9000"
      - "9009:9009"
​

三、启动服务

docker-compose.yml文件所在的目录中,运行以下命令来启动所有服务:

docker-compose up -d
​

该命令会在后台启动Kafka、Flink和ClickHouse服务。可以使用以下命令查看容器的运行状态:

docker-compose ps
​

四、验证安装

1. 验证Kafka

进入Kafka容器并创建一个主题:

docker-compose exec kafka /bin/sh
kafka-topics.sh --create --topic test-topic --bootstrap-server kafka:9092 --replication-factor 1 --partitions 1
kafka-topics.sh --list --bootstrap-server kafka:9092
​

2. 验证Flink

访问Flink的Web UI,查看任务管理界面:

http://localhost:8081
​

3. 验证ClickHouse

进入ClickHouse容器并执行SQL命令:

docker-compose exec clickhouse /bin/bash
clickhouse-client -m
CREATE DATABASE test;
SHOW DATABASES;
​

五、总结

通过Docker Compose,可以轻松地在本地环境中部署和管理Kafka、Flink和ClickHouse。这种方式不仅简化了环境配置,还提高了服务管理的灵活性和效率。

通过上述步骤和示例,您可以系统地了解如何使用Docker Compose安装和配置Kafka、Flink和ClickHouse,并进行基本的验证操作。希望这些内容对您的学习和工作有所帮助。

目录
相关文章
|
4月前
|
人工智能 数据处理 API
阿里云、Ververica、Confluent 与 LinkedIn 携手推进流式创新,共筑基于 Apache Flink Agents 的智能体 AI 未来
Apache Flink Agents 是由阿里云、Ververica、Confluent 与 LinkedIn 联合推出的开源子项目,旨在基于 Flink 构建可扩展、事件驱动的生产级 AI 智能体框架,实现数据与智能的实时融合。
802 6
阿里云、Ververica、Confluent 与 LinkedIn 携手推进流式创新,共筑基于 Apache Flink Agents 的智能体 AI 未来
消息中间件 存储 传感器
335 0
|
8月前
|
消息中间件 SQL 关系型数据库
Flink CDC + Kafka 加速业务实时化
Flink CDC 是一种支持流批一体的分布式数据集成工具,通过 YAML 配置实现数据传输过程中的路由与转换操作。它已从单一数据源的 CDC 数据流发展为完整的数据同步解决方案,支持 MySQL、Kafka 等多种数据源和目标端(如 Delta Lake、Iceberg)。其核心功能包括多样化数据输入链路、Schema Evolution、Transform 和 Routing 模块,以及丰富的监控指标。相比传统 SQL 和 DataStream 作业,Flink CDC 提供更灵活的 Schema 变更控制和原始 binlog 同步能力。
|
9月前
|
消息中间件 运维 Kafka
直播预告|Kafka+Flink 双引擎实战:手把手带你搭建分布式实时分析平台!
直播预告|Kafka+Flink 双引擎实战:手把手带你搭建分布式实时分析平台!
284 12
|
9月前
|
消息中间件 数据可视化 Kafka
docker arm架构部署kafka要点
本内容介绍了基于 Docker 的容器化解决方案,包含以下部分: 1. **Docker 容器管理**:通过 Portainer 可视化管理工具实现对主节点和代理节点的统一管理。 2. **Kafka 可视化工具**:部署 Kafka-UI 以图形化方式监控和管理 Kafka 集群,支持动态配置功能, 3. **Kafka 安装与配置**:基于 Bitnami Kafka 镜像,提供完整的 Kafka 集群配置示例,涵盖 KRaft 模式、性能调优参数及数据持久化设置,适用于高可用生产环境。 以上方案适合 ARM64 架构,为用户提供了一站式的容器化管理和消息队列解决方案。
851 10
|
9月前
|
消息中间件 运维 Kafka
直播预告|Kafka+Flink双引擎实战:手把手带你搭建分布式实时分析平台!
在数字化转型中,企业亟需从海量数据中快速提取价值并转化为业务增长动力。5月15日19:00-21:00,阿里云三位技术专家将讲解Kafka与Flink的强强联合方案,帮助企业零门槛构建分布式实时分析平台。此组合广泛应用于实时风控、用户行为追踪等场景,具备高吞吐、弹性扩缩容及亚秒级响应优势。直播适合初学者、开发者和数据工程师,参与还有机会领取定制好礼!扫描海报二维码或点击链接预约直播:[https://developer.aliyun.com/live/255088](https://developer.aliyun.com/live/255088)
636 35
直播预告|Kafka+Flink双引擎实战:手把手带你搭建分布式实时分析平台!
|
11月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
1162 0
|
12月前
|
消息中间件 关系型数据库 MySQL
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
本教程展示如何使用Flink CDC YAML快速构建从MySQL到Kafka的流式数据集成作业,涵盖整库同步和表结构变更同步。无需编写Java/Scala代码或安装IDE,所有操作在Flink CDC CLI中完成。首先准备Flink Standalone集群和Docker环境(包括MySQL、Kafka和Zookeeper),然后通过配置YAML文件提交任务,实现数据同步。教程还介绍了路由变更、写入多个分区、输出格式设置及上游表名到下游Topic的映射等功能,并提供详细的命令和示例。最后,包含环境清理步骤以确保资源释放。
956 2
基于 Flink CDC YAML 的 MySQL 到 Kafka 流式数据集成
|
6月前
|
存储 分布式计算 数据处理
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄
阿里云实时计算Flink团队,全球领先的流计算引擎缔造者,支撑双11万亿级数据处理,推动Apache Flink技术发展。现招募Flink执行引擎、存储引擎、数据通道、平台管控及产品经理人才,地点覆盖北京、杭州、上海。技术深度参与开源核心,打造企业级实时计算解决方案,助力全球企业实现毫秒洞察。
649 0
「48小时极速反馈」阿里云实时计算Flink广招天下英雄

热门文章

最新文章