部署开源版
2025/9/4大约 2 分钟
qData 开源版即社区版本，你可以通过以下三种方式之一部署 qData 开源版。
| 部署方式 | 说明 | 适用场景 |
|---|---|---|
| Docker Compose 部署 | 所有组件（调度器、数据库、消息队列、Spark、Flink 等）以及 qData 数据中台源码都通过 Docker Compose 一键启动 | 初学者快速上手、功能演示、测试环境 |
| 使用源代码本地启动 | qData 数据中台源码由开发者本地运行，依赖组件通过 Docker Compose 启动 | 日常开发、功能联调 |
| 自主部署（纯手工安装） | 所有依赖组件及 qData 数据中台服务均需手工安装和配置 | 生产环境、大规模部署、个性化定制场景 |
1、Docker Compose 部署
所有依赖组件（如调度器、数据库、消息队列、Spark、Flink 等）以及 qData 数据中台本身的服务统一写入 Docker Compose 配置文件，通过一条命令即可拉起完整环境。
特点：
- 一键启动，部署门槛低
- 环境一致性强，避免“本地跑不起来”的问题
- 适合快速体验、功能演示、测试验证
- 不适合大规模生产环境（扩展性和运维能力有限）
2、使用源代码本地启动
qData 数据中台的核心代码由开发者在本地运行（IDE 调试或命令行启动），依赖组件（数据库、消息队列、计算引擎等）通过 Docker Compose 启动并提供服务支撑。
特点：
- 保留源码运行方式，便于开发调试
- 依赖环境容器化，减少手工配置
- 适合研发团队日常开发、功能联调
- 部署速度比纯手工快，但对本地资源有一定要求
3、自主部署（纯手工安装）
所有组件均需由使用方自行安装和配置，包括数据库、消息队列、调度器、Spark、Flink 等依赖，以及数据中台自身的打包部署。
特点：
- 灵活可控，可根据实际需求自定义组件版本、参数和部署架构
- 适合生产环境或需要深度定制化的场景
- 对运维和大数据平台有较高要求，配置复杂，部署成本大
- 更贴近传统企业运维方式
部署架构图
