
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。
本镜像提供Presto Server和Presto CLI的Docker化部署方案,支持快速搭建分布式SQL查询引擎。
bashdocker pull johandry/presto:0.167-t.0.3 docker pull johandry/presto-cli:0.167-t.0.3
创建Dockerfile:
dockerfileFROM johandry/presto:0.167-t.0.3 COPY catalog/Hive.properties /usr/lib/presto/etc/catalog/ ENV HTTP_SERVER_PORT=8080 ENV PRESTO_MAX_MEMORY=50 ENV PRESTO_MAX_MEMORY_PER_NODE=1 ENV PRESTO_JVM_HEAP_SIZE=8 CMD /etc/init.d/presto run
构建并运行Coordinator节点:
bashdocker build -t my_presto . docker run -it --rm --name presto_coordinator -d my_presto /bin/sh --login
直接执行查询:
bashdocker run --name presto-cli --rm -it johandry/presto-cli --server ${coordinator_ip}:8080 --execute "show catalogs;"
进入交互模式:
bashdocker run --name presto-cli --rm -it johandry/presto-cli
可通过Docker Compose或Kubernetes部署Presto集群。
使用Makefile自动化构建:
bash# 构建所有镜像 make # 构建指定版本 make PRESTO_VERSION=0.167-t.0.3 # 发布镜像到仓库 make release PRESTO_VERSION=0.167-t.0.3
HTTP_SERVER_PORT: Presto端口(默认8080)PRESTO_MAX_MEMORY: 集群最大内存(单位GB)PRESTO_MAX_MEMORY_PER_NODE: 单节点最大内存(单位GB)PRESTO_JVM_HEAP_SIZE: JVM堆大小(单位GB)COORDINATOR: Coordinator节点地址(IP或主机名)HIVE_METASTORE_HOST、HIVE_METASTORE_PORTMYSQL_HOST、MYSQL_PORT、MYSQL_DATABASE、MYSQL_USER、MYSQL_PASSWORDopenjdk:alpine(Alpine 3.5 + OpenJDK 8u121)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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