docker是一种容器,应用沙箱机制实现虚拟化。能在一台宿主机里面独立多个虚拟环境,互不影响。在这个容器里面可以运行着我饿们的业务,输入输出。可以和宿主机交互。
方便宿主机直接访问容器中的文件,容器中的文件没有持久化,当容器删除后,文件数据也会随之消失,且没有使用数据卷的容器,其他容器也无法直接访问相互的文件,如果你容器里的数据总是出错,不妨和咸鱼一块了解下容器的数据卷管理。
为解决这些问题,docker加入了数据卷(volumes)机制,能很好解决上面问题,以实现:
在本文中,我们将介绍Docker数据卷的概念:它们是什么,它们有用的原因,不同类型的卷,如何使用它们以及何时使用它们。我们还将通过docker命令行工具介绍如何使用Docker卷的一些示例。
数据 不应该放在容器中,因为容器一旦删除,数据就会丢失! 数据卷就相当于数据可持久化。
Docker的镜像是由一系列的只读层组合而来的,当启动一个容器时,Docker加载镜像的所有只读层,并在最上层加入一个读写层。这个设计使得Docker可以提高镜像构建、存储和分发的效率,节省了时间和存储空间,然而也存在如下问题:
他开始自学Vue3并使用SpringBoot3完成了一个前后端分离的Web应用系统,并打算将其用Docker容器化后用K8s上云。
最近打开公众号,看标题就知道就是【云原生】、【Kubernetes 工程师】、【云原生工程师】相关内容了,虽然...但是我还是会点开来看一看,毕竟我也想学习一下哈哈。这块技术主要有Kubernetes和Docker,Kubernetes我正在熟悉中,所以接下来我主要分享我学习Docker的内容。
Thinksns 是一个开源的社交网站,因为目前的项目需要用到这个,所以就下载一个安装试试看。 之前在windows上用了wamp,安装的很顺利。但是项目是要部署到linux上的。于是我便用了Dock
Docker映像由一系列层组成。 每层代表图像的Dockerfile中的一条指令。 除最后一层外的每一层都是只读的。 如以下Dockerfile:
term 查询, 可以用它处理数字(numbers)、布尔值(Booleans)、日期(dates)以及文本(text,不推荐)。
nvPress是由熊猫(panda)开发的一个基于Node.js实现的内容管理系统(CMS)。nvPress支持三种部署方式:Docker(推荐)、Windows系统、Linux系统,目前免费使用。
这样做的好处就是可以节省硬盘空间,也利于复用等等。因为Docker基于镜像创建容器的时候,其镜像是共享的;而且镜像里面的层如果已存在,也无需再下载。
1、docker卷是持久化的方法,写一个python例子并打包,使用docker卷。
Docker 建立好容器后,配置并不容易修改,本文记录修改建立好的容器的文件夹映射的方法。 背景 已经建立好了容器,配置了初始端口映射信息 但是文件夹映射错了/多了/少了,需要调整 具体方法 方法一 将当前容器通过 docker commit 命令生成镜像 通过镜像重新建立容器,建立时使用正确的文件夹映射 好处是包治百病,正规途径 缺点就是过程繁琐,不够优雅 方法二 端口映射等容器信息都是存在某个地方,通过配置文件管理的,我们仅需修改配置文件的端口信息即可完成改写 以我当前的 nginx
tomcat 版本网址:https://registry.hub.docker.com/_/tomcat (opens new window)
文章首发于若绾 教你如何使用 Docker 安装 Chevereto V4 搭建属于自己的图床,转载请注明出处。
数据卷 是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它绕过 UFS,可以提供很多有用的特性:
从2023年8月到10月,我花了3个月自学docker和k8s。踩了一路坑,到10月22日终于把一个带有vue.js 3前端、spring boot后端以及postgres数据库的shopping list web app,部署到azure k8s service云上,并能正常运行。
为什么要使用 PUID 和 PGID 参见 Understanding PUID and PGID。 假设当前登陆用户为 root,则执行 id root 就会得到类似于下面的一段代码:
1. 首先 CentOS 7 中应该安装好 Docker, Docker 安装参考
刚接触docker时总在思考两个问题: 1、docker容器如何实现将数据持久化呢?比如一个httpd容器中用户上传的文件或者访问日志等! 2、如何实现便捷的更新容器中的文件呢? 比如需要快捷的更新容器中的程序,总不能每次更新都build一次镜像吧! 那下面我们就来聊聊docker容器的数据管理:数据卷。 docker提供了两种方式实现数据管理: 1、映射宿主机目录或文件 2、通过创建一个专用的数据卷容器与相关容器间共享数据并实现持久化 一、数据卷的基本概念 数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它
1)在将课前资料中的mysql.tar文件上传到虚拟机,通过load命令加载为镜像
这篇文章介绍了使用Docker安装MySql数据库的操作步骤,以及安装完成后如何对MySql进行配置。
本文介绍,在云服务器上安装calibre-web,以达到可以通过公网在移动端或者其他电脑,预览、访问整理好元数据的书籍。
一种通过commit的方式:把做了一系列操作的容器关闭,然后利用docker的commit指令:dockercommit 容器ID 镜像名:tag。然后dockerpush到镜像仓库。别人pull下来的再次启动的时候,就是你当前的操作的形态。
说明: Docker 如果想安装软件 , 必须先到 Docker镜像仓库下载镜像。 Docker 官方镜像:https://hub.docker.com/ 1、寻找Nginx镜像 📷 📷 2、下载 Nginx 镜像 命令 描述 docker pull nginx 下载最新版 Nginx 镜像 (其实此命令就等同于 : docker pull nginx:latest) docker pull nginx:xxx 下载指定版本的 Nginx 镜像 (xxx 指具体版本号) 📷 检查当前所有Docker 下载
Docker容器产生的数据,如果不通过docker commit生成新的镜像,使得数据做为镜像的一部分保存下来, 那么当容器删除后,数据自然也就没有了。
我们已经熟悉了 -v 或者 --volume,官方最近建议( Docker 17.06+ ) 使用 --mount。 官方文档:https://docs.docker.com/engine/admin/volumes/ 类型 bind volume tmpfs source source 或 src destination destination 或 dst 或 target volumes 创建 volume $ docker volume create VOLUME_NAME $ dock
有些容器会自动产生一些数据,为了不让数据随着container的消失而消失,保证数据的安全性。例如:数据库容器,数据表的表会产生一些数据,如果我把container给删除,数据就丢失。为了保证数据不丢失,这就有了Volume的存在。
根据用户输入的文章内容,撰写摘要总结。
我们构建的是运行bash文件命令的镜像,而不是构建jar包的镜像。好处就是,jar包有更新,只需替换jar包或者bash文件,而无须重新构建镜像。
Docker 自2013年以来非常火热,无论是从 github 上的代码活跃度,还是 Redhat 在 RHEL6.5 中集成对 Docker 的支持,就连 Google 的 Compute Engine 也支持 docker 在其之上运行。下面科普一下Docker究竟是什么?
导师提供了一台高性能GPU机器,但是装系统的老师对深度学习不大了解,所以环境需要我自己安装。在折腾了一两周后若干次失败后,我是在忍不住发了一条朋友圈:
1.版本选取 访问mongodb的镜像仓库地址:https://hub.docker.com/_/mongo?tab=tags&page=1 这里选取最新版本进行安装,如果想安装其他的可用版本,可以使
使用Docker拉取的Redis,从docker中启动redis容器,默认是没有配置文件的
当我们需要修改配置文件时,我们只需要在宿主机上创建一个mongodb.conf文件,并将该文件所在的文件夹映射到容器的/data/configdb文件夹中,同时,在容器的启动命令中添加--configsvr参数即可。
https://docs.docker.com/engine/reference/commandline/docker/
数据科学开发环境配置起来让人头疼,会碰到包版本不一致、错误信息不熟悉和编译时间漫长等问题。这很容易让人垂头丧气,也使得迈入数据科学的这第一步十分艰难。而且这也是一个完全不常见的准入门槛。 还好,过去几年中出现了能够通过搭建孤立的环境来解决这个问题的技术。本文中我们就要介绍的这种技术名叫Docker。Docker能让开发者简单、快速地搭建数据科学开发环境,并支持使用例如Jupyter notebooks等工具进行数据探索。 要使用Docker,我们要先下载含有相关包package和数据科学工具的镜像文件。之后
选自Upflow.co 作者:Killian 机器之心编译 参与:Nurhachu Null、李亚洲 在这篇文章中,研究员 Killian 介绍了自己的深度学习开发环境:TensorFlow + Docker + PyCharm + OSX Fuse + Tensorboard。但根据自己的预算、语言习惯、开发需求,每个人都会配置不同的开发环境,也遇到过各种各样的难题。因此,我们在文后附上了一份调查问卷,希望能了解众多不同开发者的深度学习环境,最终汇集成一篇文章为大家提供不同的洞见。 在尝试用不同的东西来配
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