docker和hadoop的区别？云主机服务器提供hadoop服务

docker和hadoop的区别？

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docker允许您在容器中运行、构建和测试代码。就这样。除了可以在ec2容器服务中运行docker容器之外，aws在这方面没有特定的部分。

注意我在描述中没有提到hadoop或大数据。您的容器可以包含任何打包的应用程序，例如web服务器、数据库、构建工具等。

现在，hadoop可以被分解成容器了，它采用了hive、hbase、spark、datanodes和namenodes等，只需将每个组件放到单独的容器中，并将它们链接在一起，就可以形成一个生态系统。

因此，您没有一个联网在一起的机器集群，而是有一个可以在任何或多个机器上的容器集群。因此，通过共享主机的资源，而不是为每个服务提供专用硬件，容器具有更大的可伸缩性、轻量级和可移植性。
Docker和Hadoop是两个完全不同的技术，具有不同的目标和用途。
1. 目标和用途：
- Docker是一种容器化技术，旨在提供一种轻量级的虚拟化方案，将应用程序及其依赖项打包在一个独立的容器中，使其可以在不同的环境中运行。它可以有效地解决环境一致性和应用程序部署的问题。
- Hadoop是一个开源的分布式计算平台，用于存储和处理大规模数据。它包含了分布式文件系统HDFS和分布式计算框架MapReduce，并支持其他工具和库，例如Hive、Pig、Spark等。Hadoop旨在提供一种可扩展和可靠的方式来处理大数据集。
2. 架构和功能：
- Docker是基于容器的虚拟化技术，通过使用Linux容器(LXC)等底层技术，将应用程序和其依赖项打包在一个隔离的容器中。Docker提供了一种轻量级、快速、可移植且可复制的应用程序部署方式。
- Hadoop采用了分布式计算和存储的架构。HDFS分布式文件系统将大数据集分割成存储在多个节点上的块，并使用MapReduce框架进行并行处理。Hadoop具有高容错性、高可扩展性和高性能的特点。
3. 适用场景：
- Docker适合于快速部署和运行应用程序的场景，特别是在开发和测试、持续集成和部署以及微服务架构中。
- Hadoop适用于需要处理大规模数据集的场景，特别是在数据分析、机器学习、大数据处理和批处理等领域。

综上所述，Docker和Hadoop是两个不同目标和用途的技术，Docker侧重于应用程序的容器化和部署，而Hadoop则专注于大数据的存储和处理。

阿里云服务器运维需要会什么？

需要会以下内容：

1、熟悉linux基本操作命令、网络基本配置、网络路由及防火墙服务配置。

2、熟悉shell脚本语言，熟悉C、Java、Python其中一种或多种。

3、Linux系统服务网络基础(重点难点TCP/UDP)、sshd服务(scp/rsync)、文件共享服务（ftp/nfs/samba）、DNS域名服务、LAMP编译安装、rsyslog、Linux分区+LVM逻辑卷+（软硬RAID）。

4、了解Linux的RAID、LVM等机制与配置，了解Linux下的各种本地文件系统与网络文件系统，熟练进行调优配置。熟悉各种主流的开源分布式文件系统及分布式存储系统。

5、熟悉Hadoop框架，各个相关软件模块，能够安装、配置、优化hadoop运行系统，熟悉各种hadoop变种产品及相应优缺点，对hadoop平台有自己的理解，了解OpenStack平台，能够搭建、定制OpenStack系统。

6、配置自动化配置自动化（Ansible/SaltStack）、监控（Zabbix/Promethus）、日志分析（ELK、KafKa）、CI/CD（Git、GitLab、Jenkins）。

7、运维安全与调优运维安全（防火墙、CA认证、VPN）应用软件调优（Web应用调优）系统调优（系统+内核）。

8、运维云计算Hadoop、KVM虚拟化、公有云运维（阿里云）、私有云运维（OpenStack）、Docker容器、Kubernetes（K8S）容器编排工具。

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