
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。
docker-flink是一个包含Flink引擎的Docker镜像,基于Hadoop2环境构建。该镜像旨在提供便捷的Flink分布式计算环境部署方式,简化大数据处理场景下的环境配置流程。Flink作为开源流处理和批处理框架,支持高吞吐、低延迟的数据处理任务。
启动一个基础Flink容器实例:
bashdocker run -d --name flink-instance docker-flink
如需访问Flink Web UI或与其他服务通信,可映射必要端口:
bashdocker run -d --name flink-instance -p 8081:8081 docker-flink
8081为Flink Web UI默认端口
通过挂载卷实现数据持久化:
bashdocker run -d --name flink-instance \ -v /host/data:/opt/flink/data \ -v /host/logs:/opt/flink/logs \ docker-flink
如需使用自定义Flink配置,可挂载配置文件目录:
bashdocker run -d --name flink-instance \ -v /host/flink-conf:/opt/flink/conf \ docker-flink
可通过Docker Compose快速部署Flink集群(示例docker-compose.yml):
yamlversion: "3" services: jobmanager: image: docker-flink command: jobmanager ports: - "8081:8081" environment: - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager taskmanager: image: docker-flink command: taskmanager depends_on: - jobmanager environment: - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager
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。
来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务
以下是 qnib/flink 相关的常用 Docker 镜像,适用于 不同场景 等不同场景: