Apple Silicon용 Apache Druid용 arm64 컨테이너 빌드

Docker에 게시된 Apache Druid 컨테이너는 linux/amd64 전용 이미지입니다. Apple Silicon(M1 또는 M2 칩셋)에서 실행하면 속도가 느립니다.

다행스럽게도 바이너리 배포판과 기존docker.sh을 활용하여 자신만의 구축을 매우 쉽게 할 수 있습니다.

이 모든 것은 druid-m1 저장소의 Dockerfile 및 빌드 스크립트에서 사용할 수 있습니다. build.sh는 Dockerfile에서 다운로드할 버전을 기반으로 arm64 이미지를 빌드합니다.

Apple M1 Silicon에서 Apache Druid의 컨테이너 기반 배포linux/amd64를 시작하고 처리할 수 있게 되기까지 2분(1:58.58 - 64GB 메모리 및 32GB가 할당된 Apple M1 Max에서 테스트)이 걸립니다.linux/arm64 기반 Linux 이미지로 빌드된 이미지는 사용 가능하게 되는 데 18초(0:17.79)밖에 걸리지 않습니다.

arm64/v8 이미지만 있으면 됩니다. druid-m1 프로젝트를 다운로드하고 build.sh 스크립트를 실행하면 됩니다. 그것이 어떻게 구성되었는지에 대해 조금 알아야 할 것; 계속하십시오.

영상

이 이미지를 만드는 과정은 복잡하지 않습니다. 세 가지 주요 부분이 생성되었습니다.

OS 아키텍처

먼저 arm64/v8 이미지가 있는 컨테이너를 찾아 사용합니다. "openjdk:11-jre-slim"및 "busybox"모두 arm64/v8이 있습니다.
이미지.

소프트웨어 설치

Dockerfile는 Druid를 다운로드하여 설치하고 Apache Druid에서 유지 관리 중인 druid.sh를 다운로드하여 사용합니다.

ARG DRUID_VERSION=0.23.0
ADD https://dlcdn.apache.org/druid/${DRUID_VERSION}/apache-druid-${DRUID_VERSION}-bin.tar.gz /tmp
ADD https://raw.githubusercontent.com/apache/druid/${DRUID_VERSION}/distribution/docker/druid.sh /druid.sh

드루이드 확장

Druid 확장은 Druid에서 사용할 수 있는 작업pull-deps으로 추가됩니다. 이 빌드에는 kafka-emitter 확장이 포함되어 있지만 다른 확장은 쉽게 추가할 수 있습니다.

RUN \
    java -cp "/opt/druid/lib/*" \
        -Ddruid.extensions.directory="/opt/druid/extensions/" \
        -Ddruid.extensions.hadoopDependenciesDir="/opt/druid/hadoop-dependencies/" \
        org.apache.druid.cli.Main tools pull-deps --no-default-hadoop \
        -c "org.apache.druid.extensions.contrib:kafka-emitter"

왜 차이가 있습니까?

Apache Druid의 일부인 Dockerfile는 소프트웨어 구축에 관한 것입니다. 그러나 이것은 빌드가 릴리스된 후에 수행되기 때문에; 그 접근 방식은 바이너리가
다운로드가 가능합니다.

드루이드가 처음이신가요?

Druid를 처음 사용하고 무엇을 할 수 있는지 알고 싶다면 dev-local-demos 내의 druid-late 데모를 확인하십시오. dev-local에서 제공하는 컨테이너 기반 에코시스템을 활용합니다. 개별적으로 빌드된 .env 이미지를 가리키도록 druid 폴더 내의 arm64 파일을 업데이트하십시오.

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