Apache Heron Docker镜像文档

镜像概述

Apache Heron（孵化中）是一个实时、分布式、容错的流处理引擎，已在***规模的场景中得到验证。本Docker镜像提供了Heron的容器化部署方式，便于用户快速搭建流处理环境，进行实时数据处理作业的开发、测试和运行。

核心功能与特性

• 实时流处理：支持高吞吐量的实时数据处理，低延迟处理流数据
• 分布式架构：采用分布式计算模型，可横向扩展以应对大规模数据
• 容错机制：具备完善的容错能力，保障作业在节点故障时的稳定性和数据一致性
• 容器化部署：通过Docker容器封装，简化环境配置，实现快速部署和环境一致性
• 易用性：提供简洁的命令行工具，支持作业提交、管理和监控

使用场景

• 实时数据处理与分析
• 日志流实时采集与分析
• 实时监控与告警系统
• 数据流ETL（抽取、转换、加载）
• 大规模实时计算场景

快速参考

• Heron网站：[]

使用方法

快速启动

1. 启动Heron容器

在终端中执行以下命令启动Heron容器：

bash
$ docker run -it --rm \
   -p 8889:8889 \
   -p 8888:8888 \
   --name local-heron \
   apache/heron:0.20.5-incubating supervisord --nodaemon

• -p 8889:8889：映射Heron UI端口，用于作业监控
• -p 8888:8888：映射Heron API端口
• --name local-heron：指定容器名称为local-heron
• --rm：容器退出后自动删除

2. 部署流处理作业

打开另一个终端，执行以下命令在运行的容器中提交示例作业：

bash
$ docker exec -it \
   local-heron \
   bash -c "heron submit sandbox /heron/examples/heron-eco-examples.jar org.apache.heron.eco.Eco --eco-config-file /heron/examples/heron_wordcount.yaml"

该命令会提交一个基于YAML配置文件的单词计数示例作业到本地"sandbox"集群。

3. 查看作业详情

在浏览器中访问localhost:8889，即可查看已部署作业的详细信息，包括拓扑结构、运行状态、性能指标等。

生产环境部署参考

本镜像主要用于开发和测试环境，生产环境部署可参考以下***文档：

• Kubernetes手动部署：[***]
• Helm Chart部署：[***]

Heron社区正在持续完善文档，如有不准确之处，欢迎通过GitHub提交PR进行修正。

许可信息

Apache Heron（孵化中）是Apache软件基金会（ASF）旗下的孵化项目，由Apache孵化器PMC赞助。所有新接受的项目均需经过孵化阶段，直至进一步审查确认其基础设施、沟通机制和决策流程已达到与其他成功ASF项目一致的稳定状态。孵化状态并不一定反映代码的完整性或稳定性，仅表明该项目尚未获得ASF的完全认可。