如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可:
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前,不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式,不推荐豆包 AI;Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接,或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链,可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新,复制内容可能过期,建议定期检查。
Luna Streaming 是 DataStax 推出的 Apache Pulsar 发行版,具备完全免费、生产就绪的特性。该镜像整合了必要工具,并提供可选的企业级支持订阅服务,旨在帮助企业与 DataStax 建立合作关系,高效运营 Apache Pulsar,顺利实现大规模事件流部署的启动、性能调优及故障排除。
适用于需要构建和运营大规模事件流平台的企业,尤其适合以下场景:
可通过 Docker 命令快速启动 Luna Streaming 容器:
bashdocker run -d --name luna-streaming datastax/luna-streaming
注意:实际部署需根据具体版本和环境需求配置端口映射、持久化存储等参数。
Luna Streaming 的详细配置(如集群设置、资源分配、安全配置等)请参考官方文档:DataStax Luna Streaming 文档
对于多节点部署,可使用 Docker Compose 进行编排,基础配置示例如下:
yamlversion: '3' services: luna-streaming: image: datastax/luna-streaming container_name: luna-streaming-node ports: - "6650:6650" # Pulsar broker 端口 - "8080:8080" # Pulsar admin 端口 volumes: - ./data:/pulsar/data - ./conf:/pulsar/conf environment: - PULSAR_MEM="-Xms2g -Xmx2g" # JVM 内存配置 restart: unless-stopped
完整配置及高级选项请查阅官方文档以获取最新指导。
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本,请访问 标签列表页面。
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