专属域名
轩辕助手
文档搜索
在线工单
返回顶部
快速返回页面顶部
收起
收起工具栏
轩辕镜像
轩辕镜像专业版
个人中心搜索镜像
交易
充值流量我的订单
工具
镜像收录一键安装
Npm 源Pip 源
帮助
在线工单常见问题
其他
关于我们网站地图

官方QQ群: 13763429

轩辕镜像
镜像详情
...
bitnami/flink
官方博客热门镜像在线工单
本站面向开发者与科研用户,提供开源镜像的搜索和下载加速服务。
所有镜像均来源于原始开源仓库,本站不存储、不修改、不传播任何镜像内容。
轩辕镜像 —— 国内开发者首选的专业 Docker 镜像加速平台。在线技术支持请优先 提交工单,技术交流欢迎加入官方QQ群:13763429 。
本站面向开发者与科研用户,提供开源镜像的搜索和下载加速服务。所有镜像均来源于原始开源仓库,本站不存储、不修改、不传播任何镜像内容。

flink Docker 镜像下载 - 轩辕镜像

flink 镜像详细信息和使用指南

flink 镜像标签列表和版本信息

flink 镜像拉取命令和加速下载

flink 镜像使用说明和配置指南

Docker 镜像加速服务 - 轩辕镜像平台

国内开发者首选的 Docker 镜像加速平台

极速拉取 Docker 镜像服务

相关 Docker 镜像推荐

热门 Docker 镜像下载

flink
bitnami/flink

flink 镜像详细信息

flink 镜像标签列表

flink 镜像使用说明

flink 镜像拉取命令

Docker 镜像加速服务

轩辕镜像平台优势

镜像下载指南

相关 Docker 镜像推荐

Bitnami安全镜像为Apache Flink提供预配置、安全强化的运行环境,适用于部署流处理与批处理应用。
5 收藏0 次下载activebitnami镜像
🚀轩辕镜像专业版更稳定💎一键安装 Docker 配置镜像源
中文简介版本下载
🚀轩辕镜像专业版更稳定💎一键安装 Docker 配置镜像源

flink 镜像详细说明

flink 使用指南

flink 配置说明

flink 官方文档

Bitnami Apache Flink 镜像文档

镜像概述和主要用途

Apache Flink 简介

Apache Flink 是一个框架和分布式处理引擎,用于对无界和有界数据流进行有状态计算。它支持实时流处理和批处理作业,提供高吞吐量、低延迟的数据处理能力。

Bitnami 镜像概述

Bitnami Apache Flink 镜像是经过安全加固的容器化解决方案,旨在简化 Flink 的部署与管理。该镜像基于 Bitnami Secure Images 计划,提供最小化***面、透明的漏洞管理和跨格式一致的配置方式,适用于开发测试(免费版)和生产环境(企业版)。

核心功能和特性

  • 安全加固:通过 SLSA-3 合规软件工厂构建,包含签名证明(Notation)、SBOM、病毒扫描报告等元数据。
  • 最小化操作系统:基于 Photon Linux,减少***面同时保持标准包格式的可扩展性。
  • 漏洞透明度:通过 VEX/KEV 和 EPSS 评分提供 CVE 风险评估,快速响应安全漏洞。
  • 持续更新:上游补丁发布后数小时内更新镜像,确保安全性与合规性。
  • 跨格式一致性:与 Bitnami 虚拟机、云镜像使用相同组件和配置方法,便于部署格式切换。
  • 多模式支持:支持 Flink 多种运行模式(JobManager、TaskManager、Standalone Job、History Server)。

使用场景和适用范围

适用场景

  • 实时流处理:实时日志分析、监控告警、数据 ETL 等无界数据流处理。
  • 批处理作业:大规模数据集批处理、数据分析报告生成等有界数据处理。
  • 混合处理:同时处理流数据和批数据的混合计算场景。

适用环境

  • 开发与测试:免费版 Bitnami Secure Images(latest 标签)提供基础功能和安全加固,适合开发测试。
  • 生产环境:企业版提供完整应用目录、长期支持和企业服务,适合生产工作负载。

详细使用方法和配置说明

获取镜像

拉取预构建镜像

推荐从 Docker Hub 拉取:

console
docker pull bitnami/flink:latest

指定版本(注意:2025年8月28日后,非 latest 标签将迁移至 docker.io/bitnamilegacy):

console
docker pull bitnami/flink:[TAG]

源码构建

console
git clone [***]
cd bitnami/flink/[VERSION]/[OPERATING-SYSTEM]
docker build -t bitnami/flink:latest .

基本运行命令

快速启动(默认 JobManager 模式)

console
docker run --name flink bitnami/flink:latest

查看支持的运行模式

console
docker run --rm -e FLINK_MODE=help --name flink bitnami/flink:latest

输出:

Usage: FLINK_MODE=(jobmanager|standalone-job|taskmanager|history-server)

  By default, the Apache Flink Packaged by Bitnami image will run in jobmanager mode.
  Also, by default, Apache Flink Packaged by Bitnami image adopts jemalloc as default memory allocator. This behavior can be disabled by setting the 'DISABLE_JEMALLOC' environment variable to 'true'.

Docker Compose 配置示例

注意:此文件未经过内部测试,仅建议用于开发测试。生产环境推荐使用 Bitnami Helm Chart。

yaml
version: '3'

services:
  jobmanager:
    image: bitnami/flink:latest
    environment:
      - FLINK_MODE=jobmanager
      - FLINK_CFG_REST_PORT=8081
    ports:
      - "8081:8081"

  taskmanager:
    image: bitnami/flink:latest
    environment:
      - FLINK_MODE=taskmanager
      - FLINK_CFG_REST_PORT=8081
      - FLINK_TASK_MANAGER_NUMBER_OF_TASK_SLOTS=2
    depends_on:
      - jobmanager

启动服务:

console
docker-compose up -d

环境变量配置

可自定义环境变量

名称描述默认值
FLINK_MODEFlink 运行模式jobmanager
FLINK_CFG_REST_PORT客户端连接的 REST 端口8081
FLINK_TASK_MANAGER_NUMBER_OF_TASK_SLOTSTaskManager 的任务槽数量$(grep -c ^processor /proc/cpuinfo)
FLINK_PROPERTIESFlink 集群配置选项列表(换行分隔,格式同 flink-conf)nil

只读环境变量

名称描述值
FLINK_BASE_DIRFlink 安装目录${BITNAMI_ROOT_DIR}/flink
FLINK_BIN_DIRFlink 二进制文件目录${FLINK_BASE_DIR}/bin
FLINK_WORK_DIRFlink 工作目录${FLINK_BASE_DIR}
FLINK_LOG_DIRFlink 日志目录${FLINK_BASE_DIR}/log
FLINK_CONF_DIRFlink 配置目录${FLINK_BASE_DIR}/conf
FLINK_DEFAULT_CONF_DIRFlink 默认配置目录${FLINK_BASE_DIR}/conf.default
FLINK_CONF_FILEFlink 配置文件名config.yaml
FLINK_CONF_FILE_PATHFlink 配置文件路径${FLINK_CONF_DIR}/${FLINK_CONF_FILE}
FLINK_VOLUME_DIR挂载配置文件的目录${BITNAMI_VOLUME_DIR}/flink
FLINK_DATA_TO_PERSIST需持久化的文件(相对于 Flink 安装目录,多值用空格分隔)conf plugins
FLINK_DAEMON_USERFlink 守护进程用户flink
FLINK_DAEMON_GROUPFlink 守护进程用户组flink

运行模式详解

JobManager(默认模式)

启动 JobManager 并暴露 REST 端口:

console
docker run --name flink-jobmanager -p 8081:8081 bitnami/flink:latest

TaskManager

启动 TaskManager 连接到 JobManager:

console
docker run --name flink-taskmanager -e FLINK_MODE=taskmanager -e FLINK_CFG_REST_PORT=8081 bitnami/flink:latest

Standalone Job

运行独立作业(需挂载作业 JAR):

console
docker run --name flink-standalone -e FLINK_MODE=standalone-job -v /local/job.jar:/opt/bitnami/flink/job.jar bitnami/flink:latest

History Server

启动历史服务器:

console
docker run --name flink-history -e FLINK_MODE=history-server bitnami/flink:latest

FIPS 配置(Bitnami Secure Images)

通过以下环境变量配置 FIPS 模式:

  • OPENSSL_FIPS:是否启用 OpenSSL FIPS 模式,默认 yes(启用),设为 no 禁用。

重要通知:Bitnami 镜像目录变更

自 2025 年 8 月 28 日起,Bitnami 将升级公共目录,主要变更:

  • 免费版仅提供加固的 latest 标签镜像(适合开发),非加固 Debian 镜像逐步弃用。
  • 所有现有镜像(含旧版本标签)将迁移至 docker.io/bitnamilegacy 仓库,不再更新。
  • 生产环境建议使用企业版 Bitnami Secure Images,提供长期支持和完整安全特性。

详情见 Bitnami Secure Images 公告。

为什么使用非 root 容器?

非 root 容器增加安全层,降低特权任务被滥用的风险,推荐用于生产环境。详情参见 Bitnami 非 root 容器文档。

贡献与反馈

  • 贡献:通过 GitHub Pull Request 提交改进,遵循 贡献指南。
  • 问题反馈:通过 GitHub Issues 提交问题,填写模板以获得支持。

许可证

Copyright © 2025 Broadcom。"Broadcom" 指 Broadcom Inc. 及其子公司。
本软件基于 Apache License 2.0 许可证授权,详见 [***]

查看更多 flink 相关镜像 →
flink logo
flink
by library
官方
Apache Flink® 是一款功能强大的开源分布式流处理与批处理框架,具备低延迟、高吞吐的实时数据处理能力,支持事件时间语义与状态管理,可实现 Exactly-Once 数据一致性保障,广泛应用于实时数据分析、企业级 ETL、机器学习数据流处理及复杂事件检测等领域,通过统一的计算模型高效融合流批处理需求,为分布式数据处理提供稳定可靠的解决方案。
45450M+ pulls
上次更新:22 天前
bitnamicharts/flink logo
bitnamicharts/flink
by VMware
认证
Bitnami提供的Apache Flink Helm chart,用于在Kubernetes环境中便捷部署和管理流处理与批处理框架。
100K+ pulls
上次更新:4 个月前
apache/flink logo
apache/flink
by The Apache Software Foundation
Apache Flink Docker镜像用于容器化部署Flink,可通过Docker Hub官方镜像获取(可能存在发布延迟或版本缺失),此处镜像由Flink PMC管理,完整使用文档参见官方指南。
245M+ pulls
上次更新:30 天前

用户好评

来自真实用户的反馈,见证轩辕镜像的优质服务

oldzhang的头像

oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

用户评价详情

oldzhang - 运维工程师

Linux服务器

5

Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

4.9

配置Docker镜像源后,拉取速度快了数倍,开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定,容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时,测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单,Docker镜像源稳定,适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后,镜像下载速度飞快,非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比,再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广,更新及时,团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后,Podman拉取镜像稳定无比,生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务,Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高,安全合规,Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著,节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

Docker Compose

4.9

配置Compose镜像加速后,整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单,镜像拉取稳定,适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

5

在极空间NAS上使用Docker加速,体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

Linux服务器

4.9

Docker镜像源下载速度快,大数据环境搭建轻松完成。

磊子 - SRE

宝塔面板

5

使用轩辕镜像后,CI/CD流程整体快了很多,值得推荐。

阿Yang - 前端开发

Mac桌面

4.9

国内网络环境下,Docker加速非常给力,前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

5

威联通NAS下配置镜像加速后,Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

绿联NAS

5

绿联NAS支持加速配置,Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

查看全部问题→

轩辕镜像下载加速使用手册

探索更多轩辕镜像的使用方法,找到最适合您系统的配置方式

登录仓库拉取

通过 Docker 登录认证访问私有仓库

Linux

在 Linux 系统配置镜像加速服务

Windows/Mac

在 Docker Desktop 配置镜像加速

Docker Compose

Docker Compose 项目配置加速

K8s Containerd

Kubernetes 集群配置 Containerd

宝塔面板

在宝塔面板一键配置镜像加速

群晖

Synology 群晖 NAS 配置加速

飞牛

飞牛 fnOS 系统配置镜像加速

极空间

极空间 NAS 系统配置加速服务

爱快路由

爱快 iKuai 路由系统配置加速

绿联

绿联 NAS 系统配置镜像加速

威联通

QNAP 威联通 NAS 配置加速

Podman

Podman 容器引擎配置加速

Singularity/Apptainer

HPC 科学计算容器配置加速

其他仓库配置

ghcr、Quay、nvcr 等镜像仓库

专属域名拉取

无需登录使用专属域名加速

需要其他帮助?请查看我们的 常见问题 或 官方QQ群: 13763429

商务:17300950906
©2024-2025 源码跳动
商务合作电话:17300950906Copyright © 2024-2025 杭州源码跳动科技有限公司. All rights reserved.