卸载JDK
rpm -qa | grep -i java
rpm -qa | grep -i java | xargs -n1 rpm -e --nodeps
安装JDK
tar -zxvf jdk-8u351-linux-x64.tar.gz
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/home/jdk/jdk-11.0.19
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
source /etc/profile
常用命令--除了Docker run
# 停止所有的容器
docker stop $(docker ps -aq)
# 删除所有的容器
docker-compose rm --stop
# 删除所有的镜像
docker-compose down --rmi all
# 删除容器
docker rm -f 容器名称
# 删除镜像
docker rmi 镜像ID
# docker镜像打包
docker save 镜像ID -o 包名.tar
# 下载镜像
docker pull 镜像名称:tag版本
# 导入镜像
docker load -i 包名.tar
# 构建本地的镜像
docker build -t kafka-kafka:v1 -f Dockerfile ./
#查看容器日志（根据的容器名 --docker run —d 容器名）
docker logs <container name>
# 删除和停止容器
docker rm -f b7ee9987e6cb6881cad0e4bf09b9a7f9095003bbe5d67ff36fb2118b946478dd<容器的>
# 创建docker通讯网络
docker network create datahub_network
# 指定运行脚本服务配置
docker-compose -f docker-compose.yml up -d
# 基本运行样式
docker run -d --name zookeeper -p 2181:2181 wurstmeister/zookeeper:tag
Docker运行样式
# 运行Zookeeper
docker run --name zookeeper \
-p 2181:2181 \
-e "ZOOKEEPER_CLIENT_PORT=2181" \
-e "ZOOKEEPER_TICK_TIME=2000" \
-d confluentinc/cp-zookeeper:latest
# kafka----备用:原始的 ===真
docker run --name broker \
-p 9092:9092 \
--network my_network \
-e KAFKA_BROKER_ID=0 \
-e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 \
-e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://localhost:9092 \
-e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 \
-v /path/to/kafka.properties:/etc/kafka/conf/server.properties \
-d confluentinc/cp-kafka:7.4.0
# 运行kafka-selfup
docker run --name=kafka \
-p 9092:9092 \
-e ALLOW_PLAINTEXT_LISTENER=yes \
-e KAFKA_ZOOKEEPER_CONNECT=zookeeper:2181 \
-e KAFKA_HEAP_OPTS="-Xmx180m -Xms180m" \
-e KAFKA_ADVERTISED_LISTENERS=PLAINTEXT://localhost:9092 \
-e KAFKA_LISTENERS=PLAINTEXT://0.0.0.0:9092 \
-e USE_CONFLUENT_SCHEMA_REGISTRY="true" \
-e KAFKA_BOOTSTRAP_SERVER=broker:9092 \
-d kafka-kafka:v1
# 运行es 单机
docker run --name elastsearch \
-p 9200:9200 \
-p 9300:9300 \
-e "discovery.type=single-node" \
-e ES_JAVA_OPTS="-Xms256m -Xmx512m -Dlog4j2.formatMsgNoLookups=true" \
-e OPENSEARCH_JAVA_OPTS="-Xms512m -Xmx512m -Dlog4j2.formatMsgNoLookups=true" \
-d elasticsearch:7.10.1
安装Docker
虚拟机：：：
# 先备份
mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.bak
# 再更换
wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
# 配置yum下载器
yum -y install yum-utils
# 安装yum配置阿里云镜像
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
# 安装docker
yum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io
# 配置docker阿里云镜像
# 在自己的Linux上运行：
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
"registry-mirrors": ["https://7iw3ne9w.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
# 深度清理缓存
docker system prune -a --force
# 刷新docker的加速地址
systemctl daemon-reload
systemctl restart docker
# 验证
docker info
# 运行docker进程
systemctl start docker
# 查看系统进程及状态
systemctl status docker
# 查看运行中的镜像
docker ps
# 重启docker进程
systemctl restart docker
# 停止docker进程
systemctl stop docker
# Docker 运行
docker run hell-world
#守护进程重启
$ sudo systemctl daemon-reload
#重启docker服务
$ sudo systemctl restart docker
#离线下载dockerCompose--安装：
https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.16.0/docker-compose-linux-x86_64
# 上传到liunx目录下，进入目录：修改名称docker-compose
mv docker-compose-linux-x86_64 docker-compose
# 链接到命令使用目录下/usr/local/bin/docker-compse
cp docker-compose /usr/local/bin/docker-compose
# 查看安装情况
docker-compse -v
# 方式二安装docker命令
yum install docker-compose