Apache 软件基金会(ASF)官方维护的容器镜像仓库(Sponsored OSS)。涵盖 Superset、Spark、Airflow、Doris、Flink、Hadoop 等 400+ 开源项目,适用于大数据、数据可视化、工作流编排与实时分析等场景。 https://www.apache.org
开源数据可视化与 BI 平台,支持多数据源连接、拖拽式图表构建、SQL 实验室、告警与仪表盘分享。适合自助式数据分析、报表与可视化大屏。
统一大数据处理引擎,支持批处理、流处理、机器学习与图计算。提供 DataFrame/SQL、Streaming、MLlib 等 API,适合 ETL、实时计算与数据湖分析。
以代码定义、调度和监控工作流的平台。支持 DAG 编排、任务依赖、重试与监控,与多种数据源与执行器集成,适合 ETL、数据管道与运维自动化。
实时 OLAP 分析数据库,基于 MPP 架构,支持高并发查询、实时导入与 MySQL 协议兼容。适合实时报表、即席查询与日志分析。















使用 Superset 连接 Doris、Hive、MySQL 等数据源,构建仪表盘与自助分析能力。
组合 Spark、Flink 进行批处理与流处理,配合 Airflow 编排数据管道,Doris 提供实时查询。
使用 SeaTunnel、NiFi、DolphinScheduler 进行数据同步、ETL 与任务调度。
Apache IoTDB(Database for the Internet of Things)是一款专为物联网场景设计的原生时序数据库,具备高性能的数据管理与分析能力,可灵活部署于边缘设备与云端环境。其轻量级架构设计确保了在资源受限的边缘节点也能高效运行,同时通过与Apache Hadoop、Spark、Flink等大数据生态工具的深度集成,满足工业物联网领域中大规模数据存储、高速数据写入及复杂数据分析的核心需求。
Apache Flink® 是一个强大的开源分布式流处理与批处理框架,具备高吞吐、低延迟和强状态一致性等特性。通过 Docker 方式部署 Flink,可实现环境一致性、快速部署与简化运维,非常适合开发测试、POC 以及中小规模生产场景。 本文将详细介绍 如何使用 Docker 容器化部署 Apache Flink Session 集群,内容涵盖环境准备、镜像拉取、集群部署、功能验证、生产环境建议及常见故障排查,帮助你快速搭建一套稳定、可用的 Flink 运行环境。
RocketMQ Dashboard 是 Apache RocketMQ 的官方管理控制台,提供了对RocketMQ集群的可视化监控、配置管理、消息查询等核心功能。通过Docker容器化部署 RocketMQ Dashboard,可以快速实现环境一致性、简化部署流程并提高运维效率。本文将详细介绍如何通过Docker快速部署RocketMQ Dashboard,并提供生产环境配置建议及故障排查方法。
Apache ZooKeeper是Apache软件基金会的一个开源项目,提供分布式配置服务、同步服务和命名注册功能,适用于大型分布式系统。作为曾经的Hadoop子项目,ZooKeeper现在已成为独立的顶级项目,为分布式应用提供高可靠性的协调服务。
Apache Doris(简称DORIS)是一款基于MPP(Massively Parallel Processing)架构的高性能实时分析型数据库,以其极速查询响应和易用性著称。在大规模数据场景下,DORIS能够提供亚秒级查询响应,同时支持高并发点查询和高吞吐复杂分析场景。本文将详细介绍如何通过Docker容器化方式快速部署DORIS,帮助用户在生产环境中高效应用这一强大的分析工具。
apache/* 镜像由 ASF 各项目官方维护,与上游源码、发布节奏保持一致,适用于生产环境与社区支持。第三方(如 Bitnami)可能增加预配置、集成或加固,部署更便捷但版本节奏可能不同。选择时需权衡:官方镜像更贴近上游,第三方镜像可能集成更多运维便利。
Superset 面向数据可视化与 BI,连接多种数据源后拖拽构建图表与仪表盘。Spark 面向大数据计算,处理批/流数据、ML 与图计算。Airflow 面向工作流编排,用 Python 定义 DAG,调度 ETL、数据管道等任务。三者可组合:Airflow 调度 Spark 作业,结果入库后由 Superset 展示。
Doris 与 StarRocks 同源,均支持 MySQL 协议、实时导入与 MPP 查询。ClickHouse 更侧重列存与聚合查询。Doris 在实时更新、物化视图、多表 Join 方面有优势,适合实时报表与即席分析;ClickHouse 在超大数据量聚合场景表现优异。可根据查询模式、实时性需求与生态集成情况选择。
建议:1) 关注各项目的安全公告与 Release Notes;2) 定期拉取最新 tag 或稳定版;3) 在 CI/CD 中集成漏洞扫描(Trivy、Docker Scout);4) 生产环境固定版本号,在测试环境验证后再升级。ASF 项目通常通过邮件列表与 GitHub 发布安全信息。
可按用途筛选:数据可视化选 superset;批流计算选 spark、flink;调度选 airflow、dolphinscheduler;OLAP 选 doris、druid;API 网关选 apisix;分布式追踪选 skywalking-oap-server、skywalking-ui。也可在 [Docker Hub apache 组织](https://hub.docker.com/u/apache) 或 [ASF 项目目录](https://www.apache.org/) 浏览完整列表。