Tesseract-OCR是一个开源的光学字符识别（Optical Character Recognition，简称OCR）引擎，能够读取图片文件中的文字并将其转换为可编辑、可搜索的数据格式，如纯文本。作为一款历史悠久且广泛使用的OCR工具，Tesseract支持多种操作系统，包括Windows、Linux和Mac等，并且支持多种编程语言进行二次开发和集成。 在本案例中，通过创建一个基于Docker的镜像包，用户能够轻松地在自己的计算机上搭建一个包含Tesseract-OCR和Java环境的容器，从而在Java应用程序中集成和使用Tesseract-OCR的功能。Docker镜像包的名称为“tesseract-java.tar”，意味着这个镜像集成了Tesseract-OCR和Java环境。 通过这种方式集成Tesseract-OCR到Java中，用户不仅可以利用Tesseract强大的文字识别能力，还能够借助Java语言的跨平台特性来构建更为复杂的文字识别系统。例如，在企业级应用中，用户可以开发出一系列的OCR服务，通过HTTP接口将识别功能提供给外部应用程序使用，这样其他系统或服务只需要通过简单的HTTP请求即可调用OCR功能，实现了功能的模块化和接口化。 集成过程中，考虑到Tesseract-OCR支持多种语言的识别，博客的作者还在Docker镜像中下载并安装了所需的语言包。这意味着用户在部署此Docker镜像时，不需要额外的配置即可使用Tesseract-OCR识别多种语言文字，大大简化了部署和使用过程。 此集成方案的优点是，用户不需要自行配置复杂的开发环境，也无需关心不同操作系统之间的兼容性问题。Docker容器技术确保了应用的一致性和可移植性，使用户能够专注于业务逻辑的实现和创新，而不必担心环境搭建的繁琐性。 此外，由于Docker容器轻量级的特性，部署和运行Tesseract-OCR的Java应用程序将更加高效，资源占用更小，且启动速度更快。这为需要大量OCR处理的场景，如文档数字化、在线翻译服务、大数据分析等提供了强有力的支持。 该Docker镜像包不仅提供了一个方便快捷的OCR解决方案，还大大降低了技术门槛，使得开发者可以更加专注于应用层面的创新，而不必为底层技术细节所束缚。对于需要将OCR功能集成到Java应用程序中的开发者来说，这无疑是一个非常有价值的工具。

监控 HTTP(s) / TCP / HTTP(s) 关键字 / Ping / DNS 记录 / 推送 / Steam 游戏服务器的正常运行时间 通过 Telegram、Discord、Gotify、Slack、Pushover、电子邮件 (SMTP) 和 70 多种通知服务发送通知。 docker容器部署

GitHub上获取的Harbor 的 离线资源文件，其中包含了必需的服务和配置文件。 Harbor 版本为 v2.8.2 前置环境需要安装docker 和 docker compose Harbor 详细安装使用教程可参考： https://blog.csdn.net/ChennyWJS/article/details/131779315 docker 和 docker compose安装教程可参考： https://blog.csdn.net/ChennyWJS/article/details/131781839 GitHub下载地址： http://github.com/goharbor/harbor/releases/

在IT行业中，分布式系统的设计与实现是至关重要的，特别是对于大型企业来说，高效、可靠的配置管理是保持系统稳定运行的基础。本文将详细讲解如何利用Docker Compose搭建一个高可用的Apollo配置中心，该中心包括Eureka服务发现、Spring Boot应用、Spring Cloud组件以及Apollo自身的各个服务组件。 Apollo是携程开源的一款分布式配置中心，它能够集中化管理应用的配置，提供实时更新、版本管理、权限控制等功能。使用Docker Compose进行部署，可以简化环境搭建过程，实现快速复制和扩展。 我们需要了解Eureka。Eureka是Netflix开发的服务发现框架，它允许服务实例向注册中心注册自身，其他服务则通过注册中心查找并调用这些服务。在我们的环境中，Eureka集群将用于确保服务注册与发现的高可用性。 接下来是Configservice，它是Apollo的核心组件，负责存储和分发配置。在高可用场景下，我们将配置多个Configservice实例，并通过Eureka进行负载均衡，确保配置服务的稳定性。 Adminservice则是Apollo的管理后台，提供图形界面供管理员操作，如查看、回滚配置等。同样，我们也将创建Adminservice集群，以提高管理操作的可用性。 数据库MySQL是Apollo存储配置数据的地方，我们需要设置合适的数据库表结构和初始化脚本，确保Apollo服务能够正常读写数据。 Portal是Apollo的前端界面，开发者可以通过它访问和管理配置。为了实现高可用，我们需要确保Portal能正确连接到Eureka和Configservice集群。 在Docker Compose中，我们将定义这些服务的容器，配置网络连接，以及环境变量，如服务地址、端口、数据库连接信息等。例如，Eureka服务可能需要设置EUREKA_CLIENT_SERVICE_URL_DEFAULTZONE，指向其他Eureka实例的URL，而Configservice需要配置APOLLO_META，指向Eureka服务器的地址，以便获取服务实例信息。 在实际部署过程中，还需要注意以下几点： 1. 确保Docker Compose文件中的版本号和依赖项与Apollo和其依赖的各个组件的最新版本兼容。 2. 考虑到负载均衡，可能需要配置额外的网络策略，比如使用Nginx反向代理来分散请求到Configservice和Adminservice集群的不同实例。 3. 数据持久化是必要的，可以使用Docker卷或云存储服务来保存MySQL的数据，防止重启或更新容器导致数据丢失。 4. 定期备份数据库，以防万一需要恢复到特定版本的配置。 5. 监控与日志记录同样重要，可以集成Prometheus和Grafana进行性能监控，使用ELK（Elasticsearch, Logstash, Kibana）或Fluentd收集和分析服务日志。 通过以上步骤，我们可以成功地利用Docker Compose搭建起一个高可用的Apollo配置中心。这个中心不仅能够方便地管理和分发配置，还能在故障发生时提供容错能力，保障系统的稳定运行。同时，由于采用了Docker容器化，部署和扩展也变得更加简单。

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在现代信息技术领域，Zookeeper作为一种广泛使用的分布式协调服务，尤其在大数据处理和分布式应用中扮演着重要角色。Zookeeper的主要功能包括配置管理、同步服务、命名服务、群组服务等。这些功能确保了分布式系统内部组件的通信、协调和一致性。Zookeeper通过提供一个简单的接口，使得开发人员能够在复杂的分布式环境中更容易地开发分布式应用。 随着容器技术的兴起，Docker已成为当前流行的应用封装与交付方式。Docker容器镜像允许开发者打包应用及其依赖环境，并在不同的计算环境中快速部署，确保应用在不同环境下的可移植性与一致性。在Docker容器中部署Zookeeper，可以极大地简化Zookeeper集群的管理和维护工作，提高系统的可用性和可靠性。 标题中提到的“zookeeper-3.9.3 arm64架构 docker 镜像包”，意味着这是针对arm64架构优化的Zookeeper版本3.9.3的Docker镜像包。ARM架构是一种精简指令集（RISC）处理器架构，广泛应用于移动设备和嵌入式系统中。arm64架构是ARM架构的64位版本，支持64位数据处理和大内存空间，适用于高性能计算场景。 Kylin V10是一种中国自主研发的操作系统，由中国电子科技集团公司第五十八研究所主导研发，主要面向政府、企业和关键信息基础设施。Kylin V10支持多种硬件架构，包括arm64架构，该系统以其安全性、稳定性以及对国产硬件的良好支持而受到关注。 因此，这个Docker镜像包专门为在基于Kylin V10系统的arm64架构服务器上运行Zookeeper而设计。它结合了Zookeeper的强大功能、Docker的便捷部署以及Kylin V10对国产硬件和软件生态的支持，提供了一个稳定、安全且易于管理的Zookeeper运行环境。这使得开发人员和运维人员能够更加专注于应用的开发和业务逻辑的实现，而不必过分担心底层环境的配置和兼容性问题。 中的“arm64”、“zookeeper”、“docker”和“KylinV10”进一步明确指出了该镜像包的适用范围和特点，包括处理器架构、服务应用、容器技术和操作系统。这些标签为寻找适合特定硬件和软件环境的Docker镜像提供了便利的分类方式。 压缩包内包含的文件列表中的各个文件则可能是Docker镜像构建过程中的相关配置文件、镜像清单文件以及存储库信息文件。这些文件对于理解镜像构建过程和确保镜像来源的可靠性至关重要。例如，“manifest.json”文件通常用于存储镜像的元数据和清单信息，而“repositories”文件则可能包含了镜像仓库的配置信息。 由于压缩包中的文件名称包含了复杂的哈希值，这通常意味着文件是加密或经过哈希处理的，从而保证了文件内容的安全性和完整性。这些文件需要特定的工具或命令才能查看和解析，确保了数据的安全传输和存储。 这个“zookeeper-3.9.3 arm64架构 docker 镜像包”为在特定硬件和操作系统环境中部署和运行Zookeeper提供了一种便捷和高效的方式。通过结合了Docker容器技术和Kylin V10操作系统的特定优化，这个镜像包无疑提高了Zookeeper服务的可移植性和易用性，特别适合于国产环境下的应用部署和运维。

ARM版本的 rabbitmq 镜像资源 版本 3.8.9 使用拷贝到主机 执行：docker load < rabbitmq_arm3.8.9.tar 生成docker镜像

导入：docker load -i cloudreve3.8.3.tar 运行：docker run -d --name cloudreve3.8.3 --network host cloudreve:3.8.3 查看账户：docker logs -f cloudreve3.8.3 访问：ip

离线安装docker版本SVN

OpenGauss是一个开源的关系数据库管理系统，由华为推出，它借鉴了PostgreSQL的优秀设计和代码，同时在系统架构、事务处理、存储引擎等方面进行了优化和增强。随着容器化技术的普及，使用Docker来部署和管理数据库变得越来越流行。Docker容器具有轻量级、可移植、易于管理等特点，能够方便地在不同环境下部署应用，包括数据库系统。本教程将详细介绍如何使用Docker安装OpenGauss单机版容器，并配置支持外部访问。 需要确保你的宿主机上已经安装了Docker。如果没有安装，可以通过官方文档提供的安装脚本或者包管理工具进行安装。Docker安装完成后，就可以开始部署OpenGauss容器了。 接下来，你需要获取OpenGauss的Docker镜像。这可以通过Docker官方仓库获取，或者使用华为云提供的镜像。获取到镜像之后，就可以使用Docker命令来启动OpenGauss容器实例。在启动容器时，需要指定一些必要的环境变量，如数据库的用户密码、端口映射等，以便于容器内的OpenGauss能够与宿主机以及外部网络进行通信。 在配置支持外部访问时，你需要修改OpenGauss的配置文件，主要是调整监听地址以及端口设置。此外，还需要考虑网络策略，确保没有防火墙或者安全组规则阻止外部访问。 当容器启动并配置完成后，你就可以通过连接工具（如psql或者GUI工具）连接到OpenGauss数据库，进行数据的存储、查询和管理等操作。如果需要对容器进行升级或者维护，Docker提供的命令行工具可以帮助你轻松地实现这些操作。 在使用Docker安装OpenGauss的过程中，你还需要注意数据持久化的问题。容器运行时，所有的数据默认是存储在可写层上的，这意味着一旦容器被删除，所有的数据也会丢失。为了防止这种情况，可以使用Docker卷（volume）或者绑定挂载（bind mount）将容器内的数据持久化到宿主机上。 使用Docker部署OpenGauss数据库是一个高效便捷的方法，它不仅可以使数据库部署变得更加简单，还可以大大简化后续的运维管理工作。不过，在实际操作过程中，还需要注意到安全性和数据持久化等关键问题，确保数据库的稳定运行和数据安全。