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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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Apache Aurora Website镜像用于部署Apache Aurora分布式调度器的官方网站及文档站点,提供项目介绍、使用指南和技术文档的Web访问服务。
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Apache Druid是一款开源实时分析数据库,专为大规模时序数据的快速查询与实时摄入设计,支持交互式分析,提供高性能数据处理能力。
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Apache OpenMeetings Docker镜像提供视频会议、即时通讯、白板、协作文档编辑等群件工具,使用Red5或Kurento媒体服务器实现远程和流传输功能,作为便捷二进制文件提供。
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Apache Tika Server的容器镜像,提供内容检测、元数据及文本提取的HTTP服务,便于便捷部署和集成到应用系统中。
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Apache Beam Go SDK的工作器容器镜像,用于运行Beam批处理和流处理数据并行处理管道的工作节点,支持在多种分布式后端执行。
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Apache Beam Java SDK容器。⚠️注意⚠️此容器已被弃用,请参见README,已由Java 8容器(https://hub.docker.com/r/apache/beam_java8_sdk)或新的Java 11容器(https://hub.docker.com/r/apache/beam_java11_sdk)替代。
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Apache Beam Python 2.7 SDK是用于构建批处理和流处理数据并行处理管道的工具包,基于统一数据处理模型,支持在Apache Flink、Spark、Google Cloud Dataflow等多种分布式后端执行,帮助用户专注于应用逻辑开发。
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Apache Beam是一个统一的批处理和流处理数据并行处理管道模型,提供语言特定SDK(Java、Python、Go等)和多种运行器,支持在Apache Flink、Spark、Google Cloud Dataflow等分布式后端执行管道,简化数据处理应用开发。
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Apache Beam Python 3.6 SDK镜像提供Python 3.6环境,支持构建和运行统一的批处理与流处理数据处理管道,适用于数据处理应用开发。
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Apache Beam Python 3.7 SDK是用于开发批处理和流处理数据管道的统一编程模型工具包,支持使用Python 3.7构建跨平台数据处理应用。
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Apache Beam Flink 1.7作业服务器,用于运行和管理基于Apache Beam的Flink 1.7批处理与流处理作业。
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Apache Beam是一个统一的批处理和流处理数据并行处理管道模型,提供多语言SDK(Java、Python、Go等)和多种分布式处理后端(Flink、Spark、Dataflow等)支持,用于构建和执行数据处理管道。
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基于Apache Beam统一数据处理模型和Flink 1.9框架的作业服务器,用于管理和运行批处理与流处理作业。
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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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