至第一次听友人谈起docker已有一年多时间，之间也会偶尔想想怎么在工作之中利用一下。每当思考起来，都感觉“完全没什么卵用”，然后不了了之。知道近日为了安装一个叫做Hue的东西，苦于系统编译hue实在是过不了，才真正上手用了docker，试了试AWS ECS，也才仔细的思考了“why docker？”
##操作docker docker可以简单的看做一个虚拟机镜像的git，常用的命令大概有这么几个：
- 载入一个镜像
docker pull user/image:tag
- 显示本地的镜像
docker images
- 用镜像开启一个容器，并交互的方式运行命令行
docker run -it imageId /bin/bash 结束container按Ctrl+D,退出container按Ctrl+Q+P；
- 列举所有状态的容器
docker ps -la
- 以交互模式启动一个容器
docker start -i containerId
##AWS ECS AWS把Elastic Beantalks也看做容器服务，现在也支持载入docker镜像。当用户只想拿着镜像就开跑的话，AWS建议使用Elastic Beantalks。
AWS ECS则提供了更为复杂的环境：可以创建多个instance的cluster，每个cluster上可以创建多个task，可以灵活使用ELB，可以做source/container文件系统映射。
要注意每一个task应该是一个完整的体系，比如说一整个LAMP。
##Why docker? docker的最大优势在于快速、低成本的虚拟化，可以做到一个宿主机上部署几十甚至上百个几乎一模一样的环境。而大数据领域更多的是多个instance联合起来成为大的集群以获取更强大的能力 - hadoop集群、spark集群、akka集群都是这样。我的思考是这两者是利用硬件资源的两个相反的方向：一个聚小成多，一个切大成小。
那到底什么时候我们应该考虑使用docker？(除了装软件真的装不上这种苦逼事以外）
- 多租户环境/PAAS，这是最好理解的应用场景，如Leancloud这样的数据库平台；
- 开发、测试、部署环境，这比较好理解，但是放在大数据领域却难以实现，因为一个docker无法放下整个环境；
- 多版本维护、升级部署、代码回滚，
- 数据处理组件的部署，尤其是scalable的worker，如ETL。说起来以前我们Rails下的crawler确实可以包装成docker。worker的部署再怎样也是自动化的，于是感觉唯一会带来的好处可能是dockfile会比ansible playbook稍微好写一点（待定）。
那docker在大数据领域到底有没有用，比如说能不能和hadoop配合？当然有，除了这种高端技术以外，至少我们可以在一台本机上部署一个多节点hadoop集群了不是？嘿、嘿、嘿...
