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deploy-test-cluster-using-docker-compose.md

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使用 Docker Compose 快速构建 TiDB 集群
/docs-cn/dev/deploy-test-cluster-using-docker-compose/
/docs-cn/dev/how-to/get-started/deploy-tidb-from-docker-compose/

使用 Docker Compose 快速构建 TiDB 集群

警告：

本文提供的 Docker Compose 部署方案已停止维护。如果只是为了测试 TiDB，推荐参考TiDB 数据库快速上手指南进行部署。对于生产环境，不要使用 Docker Compose 进行部署，而应使用 TiUP 部署 TiDB 集群，或者使用 TiDB Operator 在 Kubernetes 上部署 TiDB 集群。

本文档介绍如何在单机上通过 Docker Compose 快速一键部署一套 TiDB 测试集群。Docker Compose 可以通过一个 YAML 文件定义多个容器的应用服务，然后一键启动或停止。

准备环境

确保你的机器上已安装：

  • Docker（17.06.0 及以上版本）
  • Docker Compose
  • Git

快速部署

  1. 下载 tidb-docker-compose

    {{< copyable "shell-regular" >}}

    git clone https://github.com/pingcap/tidb-docker-compose.git

  2. 创建并启动集群

    获取最新 Docker 镜像：

    {{< copyable "shell-regular" >}}

    cd tidb-docker-compose && docker-compose pull && docker-compose up -d

  3. 访问集群

    {{< copyable "shell-regular" >}}

    mysql -h 127.0.0.1 -P 4000 -u root

    访问集群 Grafana 监控页面：http://localhost:3000 默认用户名和密码均为 admin。

    集群数据可视化：http://localhost:8010

自定义集群

在完成快速部署后，以下组件已默认部署：3 个 PD，3 个 TiKV，1 个 TiDB 和监控组件 Prometheus，Pushgateway，Grafana 以及 tidb-vision。

如果想自定义集群，可以直接修改 docker-compose.yml，但是手动修改比较繁琐而且容易出错，强烈建议使用 Helm 模板引擎生成 docker-compose.yml 文件。

  1. 安装 Helm

    Helm 可以用作模板渲染引擎，只需要下载其 binary 文件即可以使用。确保你的 Helm 版本为 2.9.0 ≤ Helm < 3.0.0。

    {{< copyable "shell-regular" >}}

    curl https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/helm/master/scripts/get | bash

    如果是 Mac 系统，也可以通过 Homebrew 安装：

    {{< copyable "shell-regular" >}}

    brew install helm@2
brew link --force helm@2

  2. 下载 tidb-docker-compose

    {{< copyable "shell-regular" >}}

    git clone https://github.com/pingcap/tidb-docker-compose.git

  3. 自定义集群

    {{< copyable "shell-regular" >}}

    cd tidb-docker-compose &&
cp compose/values.yaml values.yaml &&
vim values.yaml

    修改 values.yaml 里面的配置，例如集群规模，TiDB 镜像版本等。

    tidb-vision 是 TiDB 集群可视化页面，可以可视化地显示 PD 对 TiKV 数据的调度。如果不想部署该组件，可以将 tidbVision 项留空。

    PD，TiKV，TiDB 和 tidb-vision 支持从 GitHub 源码或本地文件构建 Docker 镜像，供开发测试使用。

    • 如果希望从本地已编译好的 binary 文件构建 PD，TiKV 或 TiDB 镜像，需要将其 image 字段留空，并将已编译好的 binary 拷贝到对应的 pd/bin/pd-server，tikv/bin/tikv-server，tidb/bin/tidb-server。

    • 如果希望从本地构建 tidb-vision 镜像，需要将其 image 字段留空，并将 tidb-vision 项目拷贝到 tidb-vision/tidb-vision。

  4. 生成 docker-compose.yml 文件

    {{< copyable "shell-regular" >}}

    helm template -f values.yaml compose > generated-docker-compose.yml

  5. 使用生成的 docker-compose.yml 创建并启动集群

    获取最新 Docker 镜像：

    {{< copyable "shell-regular" >}}

    docker-compose -f generated-docker-compose.yml pull

    {{< copyable "shell-regular" >}}

    docker-compose -f generated-docker-compose.yml up -d

  6. 访问集群

    {{< copyable "shell-regular" >}}

    mysql -h 127.0.0.1 -P 4000 -u root

    访问集群 Grafana 监控页面：http://localhost:3000 默认用户名和密码均为 admin。

    如果启用了 tidb-vision，可以通过 http://localhost:8010 查看。

访问 Spark shell 并加载 TiSpark

向 TiDB 集群中插入一些样本数据：

{{< copyable "shell-regular" >}}

docker-compose exec tispark-master bash &&
cd /opt/spark/data/tispark-sample-data &&
mysql -h tidb -P 4000 -u root < dss.ddl

当样本数据加载到 TiDB 集群之后，可以使用 docker-compose exec tispark-master /opt/spark/bin/spark-shell 来访问 Spark shell。

{{< copyable "shell-regular" >}}

docker-compose exec tispark-master /opt/spark/bin/spark-shell
...
Spark context available as 'sc' (master = local[*], app id = local-1527045927617).
Spark session available as 'spark'.
Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.1.1
      /_/

Using Scala version 2.11.8 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_172)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.

scala> import org.apache.spark.sql.TiContext
...
scala> val ti = new TiContext(spark)
...
scala> ti.tidbMapDatabase("TPCH_001")
...
scala> spark.sql("select count(*) from lineitem").show
+--------+
|count(1)|
+--------+
|   60175|
+--------+

你也可以通过 Python 或 R 来访问 Spark：

{{< copyable "shell-regular" >}}

docker-compose exec tispark-master /opt/spark/bin/pyspark &&
docker-compose exec tispark-master /opt/spark/bin/sparkR

更多关于 TiSpark 的信息，参见 TiSpark 的详细文档。