DataSphere Studio - 1.1.0安装部署 （单机版）

news2024/10/6 10:29:31

不要采用这种安装方式！！全部服务启动成功，不报错。页面还是各种报错，效率非常低下。

感谢微信群各位大佬帮助，分享了社区优秀文章中一键自动化部署脚本。

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

喝咖啡，自动部署，课本上故事成真。

自动部署脚本github
https://github.com/wubolive/dss-linkis-ansible

社区优秀文章合集，感谢大佬
https://mp.weixin.qq.com/s/OLw9VLz80otLMP3BD1m7JA

不相信的同学可以尝试一下，下面部署步骤

服务器初始化步骤

查看磁盘

fdisk -l

格式化磁盘，后面的盘符注意对应关系

mkfs.ext4 /dev/vdb

新建文件夹

mkdir /vdb

挂载磁盘

echo “/dev/vdb /vdb ext4 defaults 0 0” >> /etc/fstab

重新挂载所有分区

mount -a

检查

df -h

主机名、hosts文件

 vi /etc/hostname 
 vi /etc/hosts

重启或者刷新hosts文件

安装jdk1.8

上传压缩包

解压压缩包

tar -zxvf jdk-8u221-linux-x64.tar.gz

编辑系统配置

vi /etc/profile

export JAVA_HOME=/vdb/jdk1.8.0_221
export PATH=:$JAVA_HOME/bin:$PATH
unset CHECKMAIL

刷新系统变量

source /etc/profile

安装hadoop2.7.2

wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-2.7.2/hadoop-2.7.2.tar.gz

tar xvf hadoop-2.7.2.tar.gz 

vi /etc/profile

export HADOOP_HOME=/vdb/hadoop-2.7.2
export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

source /etc/profile

mkdir -p /vdb/hadoop-2.7.2/data/tmp
mkdir -p /vdb/hadoop-2.7.2/data/namenode
mkdir -p /vdb/hadoop-2.7.2/data/datanode

编辑配置

etc/hadoop/core-site.xml:

<configuration>
    <!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
    </property>
    <!-- 指定Hadoop运行时产生临时文件的存储目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/vdb/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
    </property>
</configuration>

etc/hadoop/hdfs-site.xml:

<configuration>
   <property> 
      <name>dfs.replication</name> 
      <value>1</value> 
   </property> 
   <property> 
      <name>dfs.name.dir</name> 
      <value>/vdb/hadoop-2.7.2/data/namenode</value> 
   </property> 
   <property> 
      <name>dfs.data.dir</name>
      <value>/vdb/hadoop-2.7.2/data/datanode</value> 
   </property>
</configuration>

yarn-site.xml

<configuration>
   <property> 
      <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 
      <value>mapreduce_shuffle</value> 
   </property>
</configuration>

mapred-site.xml

<configuration>
   <property> 
      <name>mapreduce.framework.name</name> 
      <value>yarn</value> 
   </property>
</configuration>

hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/vdb/jdk1.8.0_221
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=${HADOOP_HOME}/lib/native"

免密登陆,设置主机名
ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id master

初始化

hdfs namenode -format

启动hadoop

/vdb/hadoop-2.7.2/sbin/start-all.sh

Hive-2.3.3

tar -xzvf apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz

 mv apache-hive-2.3.3-bin hive-2.3.3

 cd /vdb/hive-2.3.3/conf/

cp hive-env.sh.template hive-env.sh
cp hive-default.xml.template hive-site.xml
cp hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties
cp hive-exec-log4j2.properties.template hive-exec-log4j2.properties

 hadoop fs -mkdir -p /hive/warehouse
 hadoop fs -mkdir /hive/tmp
 hadoop fs -mkdir /hive/log
 hadoop fs -chmod -R 777 /hive/warehouse
 hadoop fs -chmod -R 777 /hive/tmp
 hadoop fs -chmod -R 777 /hive/log


vi hive-site.xml

<!--hive 配置入下：-->
<property>
  <name>hive.exec.scratchdir</name>
  <value>hdfs://master:9000/hive/tmp</value>
</property>
<property>
   <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
  <value>hdfs://master:9000/hive/warehouse</value>
</property>
<property>
  <name>hive.querylog.location</name>
  <value>hdfs://master:9000/hive/log</value>
</property>

<!--该配置是关闭hive元数据版本认证，否则会在启动spark程序时报错-->
<property>
  <name>hive.metastore.schema.verification</name>
  <value>false</value>
</property>

<!--配置mysql IP 端口以及放元数据的库名称-->
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
   <value>jdbc:mysql://master:3306/bljt-hive?createDatabaseIfNotExist=true&amp;characterEncoding=utf8&amp;useSSL=false</value>
</property>
<!--配置mysql启动器名称 -->
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
   <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<!--配置连接mysql用户名 -->
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
  <value>root</value>
</property>
<!--配置连接mysql用户名登录密码-->
<property>
  <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
  <value>123456</value>
</property>

在hive下创建临时IO的tmp文件夹

mkdir -p /vdb/hive-2.3.3/temp

使用字符串替换hive-site.xml里面参数

${system:java.io.tmpdir} 替换成实际目录

**${system:user.name} 改为实际用户 **

cd /vdb/hive-2.3.3/lib/

 wget https://downloads.mysql.com/archives/get/p/3/file/mysql-connector-java-5.1.49.tar.gz
 
 tar xvf mysql-connector-java-5.1.49.tar.gz 
 
 cp mysql-connector-java-5.1.49/mysql-connector-java-5.1.49.jar .

 vi /vdb/hive-2.3.3/conf/hive-env.sh

#配置文件内容
export HADOOP_HOME=/vdb/hadoop-2.7.2
export HIVE_CONF_DIR=/vdb/hive-2.3.3/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/vdb/hive-2.3.3/lib

 vi /etc/profile

#配置文件内容
export HIVE_CONF_DIR=/vdb/hive-2.3.3/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/vdb/hive-2.3.3/lib
export HIVE_PATH=/vdb/hive-2.3.3
export PATH=$PATH:$HIVE_PATH/bin

#初始化元数据
/vdb/hive-2.3.3/bin/schematool -dbType mysql -initSchema

在这里插入图片描述


netstat  -lnp|grep 9083
netstat  -lnp|grep 1000
由于hive没有停止脚本，正常启动查询端口占用进程kill
jps runjar是相关进程

 #后台nohup启动hive （日志在执行命令位置
 nohup hive --service metastore >> metastore.log &
 nohup hive --service hiveserver2 >>hiveserver2.log &

我写了个启动脚本

#!/bin/bash
##关闭旧进程

kill -9 $(netstat -nlp | grep :1000 | awk '{print $7}' | awk -F"/" '{ print $1 }')

nohup hive --service hiveserver2 >>hiveserver2.log &

#! /bin/bash
# 杀死旧进程
kill -9 $(netstat -nlp | grep :9083 | awk '{print $7}' | awk -F"/" '{ print $1 }')


# 启动新进程
nohup hive --service metastore >> metastore.log &

hadoop的comment/lib下有个slf4j-log4j。 hive的lib下也有一个slf4j-log4j。
当你配置完环境变量后，hive就会找到两个这样的文件，于是他就不知道用那个了。然后便报错。
删除hive下的日志jar包，复制hadoop的jar包到hive

2023-06-30 10:28:40: Starting Hive Metastore Server
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/vdb/hive-2.3.3/lib/log4j-slf4j-impl-2.6.2.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/vdb/hadoop-2.7.2/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.apache.logging.slf4j.Log4jLoggerFactory]

rm /vdb/hive-2.3.3/lib/log4j-slf4j-impl-2.6.2.jar 
cp /vdb/hadoop-2.7.2/share/hadoop/common/lib/log4j-1.2.17.jar  /vdb/hive-2.3.3/lib/

检查hive正常

hive -e "show databases"

安装spark

wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.0/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz

tar xvf  spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz

vi /etc/profile

export SPARK_HOME=/vdb/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin


 source /etc/profile

cd /vdb/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/conf

cp spark-env.sh.template spark-env.sh
cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
cp metrics.properties.template metrics.properties
cp slaves.template slaves

vi spark-env.sh

export JAVA_HOME=/vdb/jdk1.8.0_221
export HADOOP_HOME=/vdb/hadoop-2.7.2
export HADOOP_CONF_DIR=/vdb/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/vdb/hadoop-2.7.2/bin/hadoop classpath)
export SPARK_MASTER_HOST=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=18080 -
Dspark.history.retainedApplications=50 -
Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://master:9000/spark-eventlog"

vi spark-defaults.conf

spark.master                     spark://master:7077
spark.eventLog.enabled           true
spark.eventLog.dir               hdfs://master:9000/spark-eventlog
spark.serializer                 org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
spark.driver.memory              32g
spark.eventLog.enabled           true
spark.eventLog.dir               hdfs://master:9000/spark-eventlog
spark.eventLog.compress          true

# 默认是本机
vim slaves

hdfs dfs -mkdir /spark-eventlog

sh start-all.sh

spark-sql -e "show databases"

安装DataSphere Studio

参考的文章

[官方部署文档](https://github.com/WeBankFinTech/DataSphereStudio-Doc/blob/main/zh_CN/%E5%AE%89%E8%A3%85%E9%83%A8%E7%BD%B2/DSS&Linkis%E4%B8%80%E9%94%AE%E9%83%A8%E7%BD%B2%E6%96%87%E6%A1%A3%E5%8D%95%E6%9C%BA%E7%89%88.md)

https://blog.csdn.net/haoheiao/article/details/127756447

安装python

centos7自带python2.7.5

ngnix

sudo rpm -ivh http://nginx.org/packages/centos/7/noarch/RPMS/nginx-release-centos-7-0.el7.ngx.noarch.rpm

sudo yum install -y nginx

sudo systemctl enable nginx

sudo systemctl start nginx

whereis nginx

systemctl disable nginx

mysql

连接已有的数据库

在这里插入图片描述

sudo yum -y install epel-release
sudo yum install -y python-pip
yum install -y telnet tar sed dos2unix unzip expect
yum install mysql

pip install --upgrade pip==20.3.4
python -m pip install matplotlib

wget https://osp-1257653870.cos.ap-guangzhou.myqcloud.com/WeDatasphere/DataSphereStudio/dss_linkis_one-click_install_20220704.zip

unzip -d dss dss_linkis_one-click_install_20220704.zip

修改配置

vi /vdb/dss/conf/config

### deploy user
deployUser=root

### Linkis_VERSION
LINKIS_VERSION=1.1.1

### DSS Web
DSS_NGINX_IP=127.0.0.1
DSS_WEB_PORT=8085

### DSS VERSION
DSS_VERSION=1.1.0


############## ############## linkis的其他默认配置信息 start ############## ##############
### Specifies the user workspace, which is used to store the user's script files and log files.
### Generally local directory
##file:// required
WORKSPACE_USER_ROOT_PATH=file:///tmp/linkis/ 
### User's root hdfs path
##hdfs:// required
HDFS_USER_ROOT_PATH=hdfs:///tmp/linkis 
### Path to store job ResultSet:file or hdfs path
##hdfs:// required
RESULT_SET_ROOT_PATH=hdfs:///tmp/linkis 

### Path to store started engines and engine logs, must be local
ENGINECONN_ROOT_PATH=/appcom/tmp

#ENTRANCE_CONFIG_LOG_PATH=hdfs:///tmp/linkis/ ##hdfs:// required

###HADOOP CONF DIR #/appcom/config/hadoop-config
HADOOP_CONF_DIR=/vdb/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
###HIVE CONF DIR  #/appcom/config/hive-config
HIVE_CONF_DIR=/vdb/hive-2.3.3/conf
###SPARK CONF DIR #/appcom/config/spark-config
SPARK_CONF_DIR=/vdb/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/conf
# for install
LINKIS_PUBLIC_MODULE=lib/linkis-commons/public-module


##YARN REST URL  spark engine required
YARN_RESTFUL_URL=http://127.0.0.1:8088

## Engine version conf
#SPARK_VERSION
SPARK_VERSION=2.4.0
##HIVE_VERSION
HIVE_VERSION=2.3.3
PYTHON_VERSION=python2

## LDAP is for enterprise authorization, if you just want to have a try, ignore it.
#LDAP_URL=ldap://localhost:1389/
#LDAP_BASEDN=dc=webank,dc=com
#LDAP_USER_NAME_FORMAT=cn=%s@xxx.com,OU=xxx,DC=xxx,DC=com

################### The install Configuration of all Linkis's Micro-Services #####################
#
#    NOTICE:
#       1. If you just wanna try, the following micro-service configuration can be set without any settings.
#            These services will be installed by default on this machine.
#       2. In order to get the most complete enterprise-level features, we strongly recommend that you install
#          the following microservice parameters
#

###  EUREKA install information
###  You can access it in your browser at the address below:http://${EUREKA_INSTALL_IP}:${EUREKA_PORT}
###  Microservices Service Registration Discovery Center
LINKIS_EUREKA_INSTALL_IP=127.0.0.1
LINKIS_EUREKA_PORT=9600
#LINKIS_EUREKA_PREFER_IP=true

###  Gateway install information
#LINKIS_GATEWAY_INSTALL_IP=127.0.0.1
LINKIS_GATEWAY_PORT=9001

### ApplicationManager
#LINKIS_MANAGER_INSTALL_IP=127.0.0.1
LINKIS_MANAGER_PORT=9101

### EngineManager
#LINKIS_ENGINECONNMANAGER_INSTALL_IP=127.0.0.1
LINKIS_ENGINECONNMANAGER_PORT=9102

### EnginePluginServer
#LINKIS_ENGINECONN_PLUGIN_SERVER_INSTALL_IP=127.0.0.1
LINKIS_ENGINECONN_PLUGIN_SERVER_PORT=9103

### LinkisEntrance
#LINKIS_ENTRANCE_INSTALL_IP=127.0.0.1
LINKIS_ENTRANCE_PORT=9104

###  publicservice
#LINKIS_PUBLICSERVICE_INSTALL_IP=127.0.0.1
LINKIS_PUBLICSERVICE_PORT=9105

### cs
#LINKIS_CS_INSTALL_IP=127.0.0.1
LINKIS_CS_PORT=9108

########## Linkis微服务配置完毕##### 

################### The install Configuration of all DataSphereStudio's Micro-Services #####################
#
#    NOTICE:
#       1. If you just wanna try, the following micro-service configuration can be set without any settings.
#            These services will be installed by default on this machine.
#       2. In order to get the most complete enterprise-level features, we strongly recommend that you install
#          the following microservice parameters
#

### DSS_SERVER
### This service is used to provide dss-server capability.

### project-server
#DSS_FRAMEWORK_PROJECT_SERVER_INSTALL_IP=127.0.0.1
#DSS_FRAMEWORK_PROJECT_SERVER_PORT=9002
### orchestrator-server
#DSS_FRAMEWORK_ORCHESTRATOR_SERVER_INSTALL_IP=127.0.0.1
#DSS_FRAMEWORK_ORCHESTRATOR_SERVER_PORT=9003
### apiservice-server
#DSS_APISERVICE_SERVER_INSTALL_IP=127.0.0.1
#DSS_APISERVICE_SERVER_PORT=9004
### dss-workflow-server
#DSS_WORKFLOW_SERVER_INSTALL_IP=127.0.0.1
#DSS_WORKFLOW_SERVER_PORT=9005
### dss-flow-execution-server
#DSS_FLOW_EXECUTION_SERVER_INSTALL_IP=127.0.0.1
#DSS_FLOW_EXECUTION_SERVER_PORT=9006
###dss-scriptis-server
#DSS_SCRIPTIS_SERVER_INSTALL_IP=127.0.0.1
#DSS_SCRIPTIS_SERVER_PORT=9008

###dss-data-api-server
#DSS_DATA_API_SERVER_INSTALL_IP=127.0.0.1
#DSS_DATA_API_SERVER_PORT=9208
###dss-data-governance-server
#DSS_DATA_GOVERNANCE_SERVER_INSTALL_IP=127.0.0.1
#DSS_DATA_GOVERNANCE_SERVER_PORT=9209
###dss-guide-server
#DSS_GUIDE_SERVER_INSTALL_IP=127.0.0.1
#DSS_GUIDE_SERVER_PORT=9210
########## DSS微服务配置完毕#####

############## ############## other default configuration 其他默认配置信息  ############## ##############

## java application default jvm memory
export SERVER_HEAP_SIZE="512M"


##sendemail配置，只影响DSS工作流中发邮件功能
EMAIL_HOST=smtp.163.com
EMAIL_PORT=25
EMAIL_USERNAME=xxx@163.com
EMAIL_PASSWORD=xxxxx
EMAIL_PROTOCOL=smtp

### Save the file path exported by the orchestrator service
ORCHESTRATOR_FILE_PATH=/appcom/tmp/dss
### Save DSS flow execution service log path
EXECUTION_LOG_PATH=/appcom/tmp/dss


db.sh

### for DSS-Server and Eventchecker APPCONN
MYSQL_HOST=
MYSQL_PORT=3306
MYSQL_DB=bljt_hive
MYSQL_USER=root
MYSQL_PASSWORD=

#主要是配合scriptis一起使用，如果不配置，会默认尝试通过$HIVE_CONF_DIR 中的配置文件获取
HIVE_META_URL=jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true;characterEncoding=utf8;useSSL=false    # HiveMeta元数据库的URL
HIVE_META_USER=root   # HiveMeta元数据库的用户
HIVE_META_PASSWORD=    # HiveMeta元数据库的密码

#安装install.sh脚本会一直询问是否覆盖文件，影响安装
vi ~/.bashrc
将别名注释

#alias rm='rm -i'
#alias cp='cp -i'
#alias mv='mv -i'

刷新别名
source ~/.bashrc

sh /vdb/dss/bin/sh install.sh

/vdb/dss/linkis/conf
#修改linkis-ps-publicservice.properties配置，否则hive数据库刷新不出来表
linkis.metadata.hive.permission.with-login-user-enabled=false

#打开配置文件linkis-mg-gateway.properties
vi linkis-mg-gateway.properties
#修改密码
wds.linkis.admin.password=hadoop 

安装报错，把除了配置文件和压缩包外全部文件删除！！！

安装成功，start-all.sh启动

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目录&#xff1a;导读 前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结&#xff08;尾部小惊喜&#xff09; 前言 PO模式 Page Obj…
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2.数组，对象，元组，自定义类型，接口，字面量，枚举，any

2.数组，对象，元组，自定义类型，接口，字面量，枚举，any

目录 1 数组 2 对象 3 元组 4 类型别名(自定义类型) 5 接口 5.1 基本使用 5.2 接口继承 6 字面量类型 7 枚举类型 7.1 基本使用 7.2 枚举的默认值 7.3 给枚举数值 7.4 给枚举字符串值 7.5 ts的枚举转换为js 8 any类型 1 数组 只包含数字的数组…
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联想存储 HH0301_DE4000H

联想存储 HH0301_DE4000H

Help - Eclipse SDKhttps://thinksystem.lenovofiles.com/storage/help/index.jsp?topic%2Fthinksystem_system_manager_11.60.3%2Foverview.html&langzh/CN池和卷组的工作原理 要配置存储、可创建池或卷组&#xff0c;用于容纳要在存储阵列中使用的硬盘&#xff08;HDD&…
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复习之linux系统的引导修复

复习之linux系统的引导修复

启动Linux系统时&#xff0c;需要先通电&#xff0c;接着系统会自动进行bios初始化&#xff0c;对硬件进行检测并初始化硬件时钟&#xff0c;之后就进入了 Linux系统引导过程。Linux系统引导过程的具体内容和引导修复方法将在下文中进行详细介绍。由于我们在引导修复时需要利用…
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Android Studio 关于BottomNavigationView 无法预览视图我的解决办法

Android Studio 关于BottomNavigationView 无法预览视图我的解决办法

一、前言&#xff1a;最近在尝试一步一步开发一个自己的软件&#xff0c;刚开始遇到的问题就是当我们引用 com.google.android.material.bottomnavigation.BottomNavigationView出现了无法预览视图的现象&#xff0c;我也在网上查了很多中解决方法&#xff0c;最后在执行了如下…
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腾讯云从业者认证考试知识点——云服务器

腾讯云从业者认证考试知识点——云服务器

文章目录 云服务器的产品概览腾讯云服务器的优势腾讯云服务器选型腾讯云服务器计费方案 云服务器的产品概览 腾讯云服务器的产品&#xff1f; CVM云服务器&#xff08;Cloud Virtual Machine&#xff0c;CVM&#xff09;提供安全可靠的弹性计算服务。 可以在云端获取和启用 CV…
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大数据课程D3——hadoop的MapReduce

大数据课程D3——hadoop的MapReduce

文章作者邮箱：yugongshiye@sina.cn 地址：广东惠州 ▲ 本章节目的 ⚪ 了解MapReduce的作用和特点； ⚪ 掌握MapReduce的组件； ⚪ 掌握MapReduce的Shuffle； ⚪ 掌握MapReduce的小文件问题； ⚪ 掌握MapReduce的压缩机制； ⚪ 掌握MapReduce的推测执行机制…
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docker存储空间报错解决（谨慎操作，会影响原来的容易镜像，不熟练切勿操作）

docker存储空间报错解决（谨慎操作，会影响原来的容易镜像，不熟练切勿操作）

报错内容 [rootDream package]# docker build -t imapp . [] Building 21.0s (6/19)> [internal] load build definition from Dockerfile 0.1s> > transferring …
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提升维修服务体验，轻松解决问题：揭秘上门维修小程序的关键功能与用户体验

提升维修服务体验，轻松解决问题：揭秘上门维修小程序的关键功能与用户体验

当今社会&#xff0c;随着科技的发展&#xff0c;上门维修小程序成为了人们解决维修问题的首选。下面将介绍开发上门维修小程序时的必备功能&#xff0c;以及这些功能如何提供便利和增加用户体验。 　　在线维修预约功能&#xff1a;上门维修小程序提供了在线预约平台&#xff…
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