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Apache 软件基金会镜像

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

Apache 软件基金会镜像仓库由 ASF 官方维护,是 Docker Hub 上的 Sponsored OSS 组织。ASF 托管 290+ 开源项目,覆盖数据、云计算、搜索、IoT 等领域,该仓库提供各项目的官方 Docker 镜像。 典型项目包括:Apache Superset 数据可视化与 BI 平台;Apache Spark 大数据处理引擎;Apache Airflow 工作流调度平台;Apache Doris 实时 OLAP 分析数据库;Apache Flink 流处理引擎;Apache Kafka 分布式消息队列;Apache Hadoop 分布式存储与计算;Apache APISIX 云原生 API 网关;Apache SkyWalking 分布式追踪;Apache DolphinScheduler、SeaTunnel、NiFi 等数据集成与调度工具。所有镜像均遵循 Apache 2.0 许可证,由各项目社区维护。

Apache 软件基金会镜像集合

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Ambari Logsearch Portal是Apache Ambari生态系统的日志搜索与分析门户,提供集中式日志收集、实时搜索、可视化分析功能,帮助用户高效管理和排查Hadoop集群日志。
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Ambari Logsearch Logfeeder是Apache Ambari生态中的日志收集组件,用于实时采集、处理Hadoop集群节点的日志数据,并转发至Ambari Logsearch服务,支持集中式日志管理与检索,助力集群监控与故障排查。
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Apache Airflow是一个开源的工作流编排平台,旨在通过编程方式(主要使用Python)定义、调度和监控复杂工作流,它以有向无环图(DAG)形式管理任务依赖关系,支持灵活的调度策略(如基于时间、事件或依赖),提供直观的Web界面用于任务状态监控与管理,具备高度可扩展性,可集成多种数据处理工具、云服务及外部系统,广泛应用于数据管道构建、ETL流程自动化、机器学习工作流编排等场景,帮助用户高效管理和执行复杂的任务流程。
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一个开源分布式数据存储引擎,支持对快速变化的数据进行快速分析。
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自8.8.0版本起不再使用的Apache SkyWalking基础镜像,曾用于构建UI和OAP Server镜像,7.0.0版本起分为es6(连接Elasticsearch 6)和es7(连接Elasticsearch 7)标签,latest标签指向es6。
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Apache SkyWalking OAP Server是开源分布式可观测性平台Apache SkyWalking的核心组件,负责从代理、服务网格等数据源收集指标、追踪和日志数据,通过分析处理后存储于支持多种数据库的后端,并提供查询接口为UI展示及告警功能提供数据支持,助力用户实时监控分布式系统运行状态、诊断性能瓶颈、保障服务稳定性与可靠性。
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Apache SkyWalking Web用户界面是开源可观测性平台Apache SkyWalking的可视化交互入口,用于集中呈现分布式系统的监控数据,支持服务拓扑图展示、性能指标(如响应时间、吞吐量、错误率)实时监控、分布式追踪链路查询及告警状态可视化等核心功能,帮助运维与开发人员直观掌握系统运行状态,快速定位性能瓶颈与故障点,有效提升分布式架构下的系统可观测性与问题排查效率。
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Apache Hadoop Ozone便捷镜像,提供基于Hadoop生态的分布式对象存储能力,便于快速部署和使用大规模数据存储服务。
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该镜像包含构建和测试Apache Hadoop Ozone项目所需的全部工具,适用于开发和CI/CD环境中快速搭建统一的构建测试环境。
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Apache Singa(孵化中)是用于构建和训练机器学习模型的深度学习框架,支持分布式训练。
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Apache Yetus的便捷镜像:包含操作系统、插件依赖项和已安装的Apache Yetus二进制文件
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Apache Yetus的便捷镜像,预包含操作系统和插件依赖,旨在简化Apache Yetus的部署与使用,无需手动配置依赖环境。
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syncope-sra
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Apache Syncope SRA Docker镜像是开源身份管理系统Syncope的资源适配器,用于连接外部资源系统(如数据库、LDAP等),实现身份数据的同步与管理,简化资源集成并确保数据一致性。
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推荐技术栈

数据可视化

superset

大数据引擎

sparkflinkhadoophive

工作流与调度

airflowdolphinschedulernifi

数据库与存储

dorisdruidiotdb

API 与可观测

apisixskywalking-oap-serverskywalking-ui

典型使用场景

数据可视化与 BI

使用 Superset 连接 Doris、Hive、MySQL 等数据源,构建仪表盘与自助分析能力。

supersetdoris

大数据批流一体

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。

sparkflinkairflowdoris

数据集成与 ETL

使用 SeaTunnel、NiFi、DolphinScheduler 进行数据同步、ETL 与任务调度。

seatunnelnifidolphinscheduler

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机房里 Nginx、MySQL、Redis、Kafka 各跑各的:有人盯 `ss`,有人刷厂商控制台,有人半夜被业务方电话叫醒才发现接口已经超时。想把可用性收拢到一处,常见路径是每台机装 Agent、配 Prometheus exporter,再串 Alertmanager 和钉钉脚本——规则散在 YAML 与 Wiki 里,交接时对账很慢。

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常见问题 (FAQ)

Q1:Apache 镜像与第三方维护的镜像有何区别?

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。

Q2:Superset、Spark、Airflow 分别适用于什么场景?

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。

Q3:Apache Doris 与 ClickHouse、StarRocks 如何选择?

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。

Q4:如何获取 Apache 镜像的安全更新?

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。

Q5:Apache 项目众多,如何快速找到所需镜像?

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。

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