Docker安装

什么是Docker技术

Docker作为一种轻量级的操作系统虚拟化技术，越来越受到大数据领域的推崇。视频中提及Docker在大数据生态圈中占有核心地位，自2013年开源后在GitHub上迅速流行，目标是简化容器管理，提供用户友好的环墨墨，操作简便。视频强调了Docker相较于传统虚拟化技术在系统资源利用率和启动速度上的优势。视频还介绍了与大数据生态圈和Docker有关的其他技术，如分布式内存文件系统和TensorFlow，及其在Python上的应用潜力。

揭秘Docker：镜像、容器、仓库的生命周期管理

文中介绍了Docker这个强大的容器化平台，解析了Docker的三个基础概念：镜像（Image）、容器（Container）和仓库（Repository）。镜像是构建Docker容器的基础，它是一个只读的模板，可以用来创建新的容器实例。比方说，它就像Java编程中编译出的class文件，这些文件被运行时将在内存中生成对象。容器则是镜像的运行实例，类似于GVM中的class文件生成的对象，或者说是一个运行的简化版Linux系统，它们之间相互隔离、互不干扰，保障运行环境的独立性和安全性。仓库是用来存放镜像的场所，其角色类似于源代码管理工具git的仓库功能，不仅可以存放多个镜像，还可以标记不同的版本（标签）。官方Docker Hub和搭建的私有仓库都可以用于镜像的存储和共享，从而便于管理和快速分发镜像。接下来将介绍如何在CentOS 7.0系统上安装Docker，进一步探讨Docker的实用操作和应用场景，这样的学习使开发者能够在实际工作中高效利用Docker，优化应用的部署和运行。

快速掌握Linux环境下Docker的安装与基本命令使用

本节课程中，重点讨论了在Linux系统上安装Docker的步骤与方法，强调了Docker的普遍适用性，包括在公有云、私有云和个人电脑等环境中的应用。演示了在CentOS 7系统中的安装过程，由于该系统自带Docker，所以安装变得简单，只需用yum install命令即可。课程进一步指导学习者如果在个人电脑上学习Docker时，建议先安装一个虚拟机比如VirtualBox，然后在虚拟机上安装Ubuntu或CentOS系统，并在这个环境中安装Docker。环境搭建作为学习大数据技术，如Hadoop的基础步骤，同样适用于学习Docker。安装成功后，教程介绍了如何使用systemctl命令启动Docker服务并设置随系统启动自动加载。最后，演示了如何使用Docker基本命令进行镜像搜索，包括在Docker Hub上查找并返回结果，以及筛选出星标超过100的镜像。

干掉99%传统运维，代码上线效率提升百倍：基于Jenkins和k8s构建CICD流水线

本次视频展示了通过结合Kubernetes和持续集成与持续部署（CI/CD）来实现代码的自动化部署。通过一个按钮启动自动化的DevOps流水线，自动完成代码从提交到在不同环境下运行的全过程。演示了创建流水线的整个步骤，包括代码拉取、构建测试、镜像构建、镜像推送到Harbor仓库，以及在Kubernetes集群中部署。此过程简化了从开发到运维的工作，实现了开发运维一体化。由此，技术人员可以更加专注于编码，而无需频繁操作部署过程。适合对自动化部署、容器技术和DevOps流程感兴趣的技术人员观看。

什么是容器

讲解了容器技术及其与传统虚拟化技术的区别和优势。以Docker为例，解释容器概念和应用场景，分析了容器对于环境封闭、独立和快速部署的能力。强调容器在生产中的重要性，并解释了镜像是如何包含基础环境和业务代码的，容器则是运行镜像的实体。提出了容器与虚拟机的性能比较，指出容器更加快速、轻量，且容器管理平台的发展趋势。内容适合希望对容器有深入理解以及寻求性能优化的技术人员。

Python性能这么差，为什么会在AI中大量使用

尽管Python相较于C++性能较低，但在AI领域占主导的原因在于它作为粘合剂角色的效能与扩展性。Python在数据交互方面与C++或显卡紧密结合，AI行业对此依赖重大。更重要的，科学家原先为替换Fortran选用Python，进而形成强大的科学计算生态。Python的数学库如NumPy在科学计算界获广泛应用，助推了其在AI领域的延续。实际上，在金融AI公司的真实案例中，Python用于快速原型开发，而生产环境转向性能更优的C++。同时，Python全局锁的特性在实验阶段不成问题，但正式环节需要利用C++等语言进行性能提升。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。