0.背景
需要把云服务器上用docker搭建的大数据集群迁移到本地的主机上。大数据集群有一个master主节点和slave01、slave02两个计算节点。
- 云上服务器和本地的主机的数量都只有一台，是采用docker虚拟化的方式搭建大数据集群。
- 要求迁移后数据不会丢失。
1.用export&import 还是 save & load ？
export&import 和 save & load 是docker中的两组命令，我们先主要看看他们的区别：
| 类型 | 作用 | 作用对象 | 能否保留数据 | 导出的内容 | 主要的应用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| export & import | 用来将container的文件系统进行打包的 | container | 不可以 | 一个Linux系统的文件目录 | 制作基础镜像 |
| save & load | 用来将一个或者多个image打包 | image（container实际上也可以，但其实际上作用的是container下的image） | 可以 | 一个分层的文件系统(相对于前者比较大，因为多层文件系统中可能有东西是重合的) | 打包多个镜像 |
具体的区别可以查看这篇博客docker save与docker export的区别，写得很清晰。
基于以上对比，save&load 方式可以保留数据，所以使用save&load这种方式。
2.定制镜像
由于save&load实际操作的是image，所以导出之前，要先使用commit命令把容器中相对于其底层镜像的修改，提交为一层文件系统，与原有的image结合构成一个新的image。新的image中会包含所有修改的内容。
（ps：这种制作镜像的方式不被提倡，因为这样做会保留一些元数据信息，导致image过大，如果想用于制作一个简洁的镜像，需使用DockerFile的方式定制镜像，这里不做详述）
这样以一个容器salve02为例，将它提交到一个叫做theslave02的镜像上，再打上标签
提交完成后我们可以看到这么一个image：
3.导出镜像
把镜像导出为一个输出文件：
查看导出的文件：
4.传输文件
将导出的输出文件通过scp的方式发送到本地的主机上：
5.导入镜像
在本地主机上，将受到的文件导入为镜像文件:
查看镜像文件：
6.使用镜像运行容器
使用刚刚导入的镜像，运行为一个容器：
查看容器运行状况：
进入容器：
