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2-Docker容器数据

(宿主机与网络机器)间如何进行文件交互 Docker容器之间如何进行文件的交换 面对以上问题,Docker提供了数据的概念,数据是宿主机中的一个目录或文件,当容器与数据目录绑定(挂载)后,双方对数据的修改会立即同步...,数据与容器不是一一对应的关系,一个数据可以挂载多个容器,一个容器也可以被挂载多个数据 数据的作用 保证容器数据的持久化 实现容器与宿主机之间的文件交换 实现Docker容器之间的文件交换 配置数据...只需要指定多个-v参数即可 两个容器需要交换文件时,可以挂载到同一个数据下 数据容器 多个容器之间进行文件共享有多种方法,其中一种是将所有容器都挂载到一个数据上,但这样比较繁琐,并且不便于管理,除了这种方式还可以通过数据容器的方式进行多个文件之间的共享...方法就是创建一个容器,挂载到一个数据上,随后让其他容器继承自该容器,这个容器被称为数据容器 # 创建容器,挂载到一个数据上(这里只给了数据的路径,则容器路径会自动分配) docker run...c2 --volumes-from c1 centos:latest docker run -it --name c3 --volumes-from c1 centos:latest

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逻辑实战案例-逻辑应用

案例需求: 创建一个2.5G大小的逻辑 案例思路: 物理的设备 将物理设备做成物理 创建组并将物理加入其中 创建逻辑 格式化逻辑 挂载使用 案例实现 步骤: 1....创建物理 [root@zutuanxue ~]# pvcreate /dev/sdb{1,2} Physical volume "/dev/sdb1" successfully created....查看物理: [root@zutuanxue ~]# pvs PV VG Fmt Attr PSize PFree /dev/sda2 cl lvm2 a-- <19.00g...创建组并将物理加入其中 [root@zutuanxue ~]# vgcreate vg1 /dev/sdb{1,2} Volume group "vg1" successfully created...参数 -n:指定逻辑的名字 -L:指定逻辑的大小 -l:指定逻辑的大小 举例: -l 100 100个PE,每个PE大小默认4M,故逻辑卷大小为400M -l 50%free 组剩余空间的

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逻辑实战案例-逻辑裁剪

案例需求 将lv1逻辑由原来的3G缩小为2G 案例思路 1、卸载逻辑 2、扫描逻辑 3、裁剪率lv1文件系统 4、裁剪逻辑lv1 5、挂载使用 案例实现 ext分区逻辑裁剪 [root.../dev/vg1/lv1 2G 裁剪文件系统到2G [root@zutuanxue /]# lvreduce /dev/vg1/lv1 -L 2G 裁剪逻辑 [root@zutuanxue /]#...# df -h 文件系统 容量 已用 可用 已用% 挂载点 /dev/mapper/vg1-lv1 2.0G 9.0M 1.8G 1% /lv1 xfs分区逻辑裁剪...案例思路: 1、将lv2的文件系统格式化为xfs 2、将/dev/vg1/lv2挂载到/lv2 3、在/lv2中建立一个文件,写入内容 4、备份数据 5、卸载分区并裁剪逻辑 6、格式化裁剪后的逻辑...7、导入数据 1)备份数据命令 xfsdump 2)备份数据 [root@zutuanxue /]# xfsdump -f /root/lv2.img /lv2 #挂载点目录后面不要加"/" xfsdump

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数据

数据概念 宿主机的一个目录或者文件 数据作用 1、容器数据持久化 2、客户端和容器数据交换 3、容器间数据交换 数据容器 创建一个容器,挂载一个目录,让其他容器继承自该容器( --volume-from...) 配置数据 创建启动容器时,使用 –v 参数 设置数据 docker run ......–v 宿主机目录(文件):容器内目录(文件) ... 1、目录必须是绝对路径 2、如果目录不存在,会自动创建 3、可以挂载多个数据 配置数据容器 创建启动a3数据容器,使用 –v 参数 设置数据...docker run –it --name=a3 –v /volume centos:7 /bin/bash 创建启动 a1 a2 容器,使用 –-volumes-from 参数 设置数据 docker...run –it --name=a1 --volumes-from a3 centos:7 /bin/bash docker run –it --name=a2 --volumes-from a3

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Llama2开源后,国产大模型在什么?

Llama2 还是 GPT-4 选择 Llama2 的原因有很多,成本是最直接的一个。...另外,相比于往常的披露,此次 Llama2 开源并没有对外披露数据层的具体信息,因此复现 Llama2 成为一件受限制的事情。...傅盛认为,「Llama2 将开源的水平提升到了接近 GPT-3.5 的水平。如果说此时你的自研水平远远不如 Llama2,那么意味着可能你之前的工作都白做了。」...以 Llama2 本身所欠缺的中文语料为例,仅在 Meta 开源 Llama2 次日,开源社区首个能下载、能运行的开源中文 Llama2 模型「Chinese Llama 2 7B」就出现了。...虽然目前 Llama2 仅仅可能是大模型开源生态系统的开端,「大家对 Llama2 的能力边界不是非常清晰,生态系统的形成同样需要一些时间」。

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