docker能跑oracle数据库吗？

一、docker能跑oracle数据库吗？

docker 本身 是 隔离环境 跑 rac是没有问题的 测试 无任何问题 生产性能太差 不会使用 ,只是测试 无问题

二、containers与docker区别？

Docker 是一个开源的应用容器引擎。它让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上。也可以实现虚拟化。

Container则是，完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口(类似 iPhone 的 app)。

三、docker 三大技术？

Docker的三大核心：镜像、容器、仓库

1.镜像：镜像是创建容器的基础。

2.容器：容器是从镜像创建的运行实例，它可以被启动、停机和删除、所创建的每一个容器都是相互隔离的，互不相见的，可以保证平台的安全性，还可以把容器看作是一个简单的linux环境，docker利用容器来运行和隔离应用

3.仓库：仓库仓库使用来集中保存镜像的地方，当创建了自己的镜像之后，可以使用push命令将它上传到公共仓库或者私有仓库，这样一来当下次要在另外一台机器上使用这个镜像的时候，只需要从仓库中pull下来就可以了

四、docker中数据库为什么要隔离？

不并发控制的话会带来一系列问题：数据冗余、更新异常、插入异常、删除异常等 并发控制保证事务4个特性，acid：A:原子性(Atomicity) 事务是数据库的逻辑工作单位，事务中包括的诸操作要么全做，要么全不做。C:一致性(Consistency) 事务执行的结果必须是使数据库从一个一致性状态变到另一个一致性状态。一致性与原子性是密切相关的。I:隔离性 (Isolation) 一个事务的执行不能被其他事务干扰。 D:持续性/永久性(Durability) 一个事务一旦提交，它对数据库中数据的改变就应该是永久性的。

五、CentOS Docker 安装 Oracle 数据库

介绍

本文将为您提供在 CentOS 上使用 Docker 来安装 Oracle 数据库的详细步骤。

背景

CentOS 是一种广泛使用的 Linux 操作系统，而 Docker 是一种轻量级的容器化工具。Oracle 数据库是一种功能强大的关系型数据库管理系统。在将 Oracle 数据库安装在 CentOS 上时，使用 Docker 可以简化安装过程，并保持环境的一致性和可重复性。

步骤

1. 安装 Docker

   首先，需要安装 Docker。您可以按照 Docker 官方文档提供的指南来完成安装。

2. 获取 Oracle 镜像

   在 Docker Hub 上，有许多 Oracle 数据库的官方镜像可供选择。您可以根据需求选择合适的版本，然后使用以下命令来获取镜像：docker pull oracle/database:12.2.0.1-ee

3. 创建 Docker 容器

   使用以下命令来创建一个名为 "oracle" 的 Docker 容器：docker create --name oracle -p 1521:1521 -p 5500:5500 -e ORACLE_SID=ORCLCDB -e ORACLE_PDB=ORCLPDB1 -e ORACLE_PWD=your_password oracle/database:12.2.0.1-ee

   请将 "your_password" 替换为您自己的密码。

4. 启动 Docker 容器

   使用以下命令来启动刚刚创建的 Docker 容器：docker start oracle

   启动后，Oracle 数据库将会初始化，并且可以通过主机的 1521 端口进行访问。

5. 连接到 Oracle 数据库

   您可以使用任何支持 Oracle 数据库的客户端工具来连接到 Docker 容器中的 Oracle 数据库。

   连接信息如下：

   • 主机：localhost
   • 端口：1521
   • 服务名：ORCLCDB
   • 用户名：sys as sysdba
   • 密码：您在第 3 步中设置的密码

总结

通过本文的步骤，您已经成功在 CentOS 上使用 Docker 安装了 Oracle 数据库。使用 Docker 可以简化安装过程，并提供环境的一致性和可重复性。祝您使用愉快！

感谢您阅读本文，希望本文能够帮助您在 CentOS 上使用 Docker 安装 Oracle 数据库。

六、docker 镜像备份与恢复？

1.镜像备份

如果是正在运行的容器,则先要把容器打包成镜像 将该暂停的容器打包成镜像 docker commit 容器id 新的镜像名备份成tar压缩文件导出到D盘docker_backup文件夹 docker sav

2.镜像恢复

将备份文件夹内的备份文件恢复到docker的镜像

3.建立容器

七、docker三大支撑技术？

Docker的三大核心组件:镜像、容器与仓库 -

八、把数据库，redis放到docker容器会有什么弊端吗？

docker的弊端就是网络IO开销。所以高度网络IO的请避免，磁盘IO的请用Volume挂载。 docker的优势就是随其即灭的不用悉心呵护的牛群特性。所以无状态很重要。 如果你希望享受docker的牛群特性，那么请你自己保管好你的状态。

九、数据库真的不适合Docker及容器化吗？

1. 数据不安全 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。

Docker volumes 的设计围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，但它仍然缺乏保证。使用当前的存储驱动程序，Docker 仍然存在不可靠的风险。如果容器崩溃并数据库未正确关闭，则可能会损坏数据。2. 运行数据库的环境需求 常看到 DBMS 容器和其他服务运行在同一主机上。然而这些服务对硬件要求是非常不同的。数据库（特别是关系型数据库）对 IO 的要求较高。一般数据库引擎为了避免并发资源竞争而使用专用环境。如果将你的数据库放在容器中，那么将浪费你的项目的资源。因为你需要为该实例配置大量额外的资源。在公有云，当你需要 34G 内存时，你启动的实例却必须开 64G 内存。在实践中，这些资源并未完全使用。

十、docker与大数据

Docker与大数据是当前计算机科学领域中备受瞩目的话题之一。随着大数据技术的不断发展和应用，越来越多的企业和个人开始意识到利用Docker来部署和管理大数据应用的重要性。在本文中，我们将探讨Docker与大数据之间的关系，以及它们如何共同推动整个行业的发展。

什么是Docker？

在深入讨论Docker与大数据之间的关系之前，让我们先了解一下Docker的基本概念。简而言之，Docker是一种开源的容器化平台，可以让开发者打包他们的应用以及应用的所有依赖项，从而实现快速部署和更高效的资源利用。通过Docker，开发者可以将应用程序与其运行环境隔离开来，从而确保应用在不同环境中都可以正常运行。

大数据时代的挑战

随着大数据技术的普及和应用，企业和组织在处理大规模数据时面临着诸多挑战。传统的数据处理方式往往无法满足现代大数据处理的需求，包括数据存储、数据处理、数据分析等方面。此外，大数据应用的部署和管理也是一个复杂的问题，需要考虑到不同环境的兼容性和资源的高效利用。

Docker与大数据的结合

正是在这样的背景下，Docker与大数据开始产生结合。通过将大数据应用打包成Docker容器，开发者可以更轻松地部署和管理这些应用，无需过多考虑不同环境中的配置和依赖项。这种将大数据与容器化技术相结合的做法不仅提升了大数据应用的部署效率，还能更好地利用计算资源，提高系统的整体性能。

Docker在大数据领域的应用

Docker在大数据领域的应用已经变得越来越普遍。许多大数据处理框架和工具，如Hadoop、Spark等，都提供了Docker镜像，使得用户可以轻松地在Docker容器中部署和运行这些工具。此外，一些大数据平台和解决方案也开始将Docker作为其支持的部署方式，为用户提供更简单、高效的大数据处理解决方案。

Docker与大数据的未来

随着Docker与大数据的结合越来越深入，我们可以看到这种趋势将会持续下去。未来，Docker将会在大数据领域发挥越来越重要的作用，成为大数据应用部署和管理的标准方式。随着技术的不断发展，我们相信Docker与大数据的结合会为整个行业带来更多的创新和发展。