容器化应用

本指南提供了将MySQL数据库部署到Docker容器中的一步一步说明，涵盖从容器创建、数据库配置到数据持久化和扩展等各个方面。

随着云计算技术的普及，许多企业开始将MySQL数据库通过Docker容器化技术进行部署和管理，这种方法不仅提高了系统的灵活性和可移植性，还显著简化了维护流程和资源利用率。

介绍了将Hadoop容器化的解决方案，重点介绍了Hadoop在Kubernetes上的实际应用和产品实践。

Dremio Docker 容器提供了一种便捷的方式，可在容器环境中快速部署和运行 Dremio。

企业应用，是指那些部署在企业服务器上，为企业生产与运作提供支撑的核心系统。随着IT技术的进步，企业应用的部署环境正在不断变化。最初，大家使用物理机，后来出现了虚拟机，随后是IAAS平台的兴起，而如今，众人都在积极推动向容器的转变。这些环境变化也推动了部署模式的演变。

关联式容器使用红黑树作为基础数据结构，每个元素具有唯一键值和对应的实值。相比之下，序列式容器如vector、list则具有明确的头尾结构，支持push_back、push_front、pop_back、pop_front等操作。关联式容器提供了快速的基于键值的查找、插入和删除功能，适合于需要唯一标识数据的场景。

本教程提供逐步指南，帮助您在 Oracle 应用容器云中使用 MongoDB + Hibernate OGM 快速部署应用程序。从 git 克隆代码库并构建项目，创建部署归档文件，然后使用 Developer Cloud 部署应用程序。

作为一款大数据处理工具，Flink已经广泛应用于工业生产和科研领域。然而，在容器化环境中部署Flink仍然是一项复杂的任务。介绍Flink在容器中的部署和配置，帮助开发者更好地理解和使用Flink。Flink的基本架构包括JobManager、TaskManager和Dispatcher三个组件。它们可以分别部署在不同的容器中，以提高灵活性和可扩展性。在容器化环境中，可以使用Kubernetes（K8s）来部署和管理Flink。Kubernetes提供了一个统一的平台来部署和管理容器，使得Flink的部署和管理更加简单和灵活。通过Kubernetes，可以轻松地扩展或缩减Flink集群的规模。此外，还涵盖了Flink的基本配置和Kubernetes的配置，以及在容器化环境中如何进行日志收集和集群管理。

补充作业：1、给定关系模式R(A,B,C,D,E,F)，函数依赖集F={A→C, C→A, B→AC, D→AC, BD→A}。求出R的候选码并计算F的最小函数依赖集。2、考虑关系模式R〈A，B，C，D，E，F〉，函数依赖集F={AB→E, BC→D, BE→C, CD→B, CE→AF, CF→BD, C→A, D→EF}，求F的最小函数依赖集。3、针对关系模式R(U)={A,B,C,D}，列出候选码并分析满足的范式（1NF, 2NF, 3NF或BCNF）。

通过详细的案例说明，使您轻松掌握查询语言的复杂性和应用技巧。