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radanalyticsio/openshift-spark-py36
自动构建
radanalyticsio
这是适用于OpenShift（Kubernetes）平台的Apache Spark镜像，默认使用Python 3.6作为解释器，可用于大数据处理与分析任务。
下载次数: 0状态：自动构建维护者：radanalyticsio仓库类型：镜像最近更新：5 年前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
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。
OpenShift用Apache Spark镜像（Python3.6版）
镜像概述
本镜像为针对OpenShift Origin平台优化的Apache Spark容器镜像，默认集成Python 3.6解释器，支持在Kubernetes环境中高效运行Spark分布式计算作业。
核心功能
- 内置Apache Spark框架，提供大数据处理、分析能力
- 默认Python 3.6环境，支持Python编写的Spark应用开发
- 适配OpenShift平台的安全与资源管理要求
- 支持自定义构建流程，可通过s2i工具添加特定版本的Spark分发包
使用场景
- 在OpenShift集群上部署Spark应用
- 执行大数据分析、数据挖掘任务
- 构建基于Spark的分布式计算环境
配置说明
构建镜像
前提条件
- 安装cekit项目的concreate工具（可通过PyPI安装：
pip install concreate）
构建步骤
使用make命令构建镜像到本地Docker仓库：
bashmake
推送镜像
将镜像标记并推送到指定仓库：
bashmake push SPARK_IMAGE=[仓库地址/名称:标签]
自定义构建（部分镜像）
可构建不含Spark分发包的部分镜像，再通过s2i工具添加自定义Spark版本：
- 构建部分镜像：
bashmake -f Makefile.inc
- 使用s2i完成镜像（以Python3.6为例）：
bashmkdir build_input wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.0/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz -O build_input/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.3.0/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz.md5 -O build_input/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7.tgz.md5 s2i build build_input radanalyticsio/openshift-spark-inc-py36 openshift-spark-py36
使用帮助
所有镜像支持"usage"命令查看帮助：
bashdocker run --rm radanalyticsio/openshift-spark-py36:latest usage
镜像拉取方式
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。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 openshift-spark-py36 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/radanalyticsio/openshift-spark-py36:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull radanalyticsio/openshift-spark-py36:<标签>
更多 openshift-spark-py36 镜像推荐
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Docker 官方镜像
Apache Spark 是一款专为大规模数据处理打造的统一分析引擎，它集成了批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理能力，通过基于内存的计算模型显著提升数据处理速度，具备高效、易用且可扩展的特性，能为企业和开发者提供一站式的大数据分析解决方案，支持从数据提取、清洗、转换到深度分析与应用部署的全流程，满足各类复杂数据场景下的处理需求，助力实现数据驱动的高效决策与业务创新。
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Bitnami Apache Spark的Helm Chart，用于在Kubernetes集群上部署高性能大规模计算引擎，支持数据处理、机器学习和实时流处理，提供Java、Python、Scala和R的API。
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Apache Spark是由Apache软件基金会开发的开源分布式计算系统，专为大数据处理设计，支持批处理、流处理、机器学习和图计算等多种数据处理模式，通过基于内存的计算引擎显著提升处理速度，具备高效、易用且可扩展的特性，广泛应用于数据科学与大数据分析领域，为用户提供快速、灵活的大数据处理解决方案。
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镜像拉取常见问题
功能
排错
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"