docker数据卷学习 一 新建带有数据卷的容器 1.从docker hub下载centos7镜像 # docker pull centos 2. 创建container # docker run --name mysql-container --hostname mysql -it centos /bin/bash 3. 配置container # yum -y install libaio openssl openssl-devel net-tools vim wget libncurses…

利用数据卷容器来备份.恢复.迁移数据卷 可以利用数据卷对其中的数据进行进行备份.恢复和迁移. 备份 首先使用 --volumes-from 标记来创建一个加载 dbdata 容器卷的容器,并从主机挂载当前目录到容器的 /backup 目录.命令如下: $ sudo docker run --volumes-from dbdata -v $(pwd):/backup ubuntu tar cvf /backup/backup.tar /dbdata 容器启动后,使用了 tar 命令来将 dbdat…

https://blog.csdn.net/dream_broken/article/details/52314993 1.什么是数据卷volume 为了了解什么是Docker Volume,首先我们需要明确Docker内的文件系统是如何工作的.Docker镜像被存储在一系列的只读层.当我们开启一个容器,Docker读取只读镜像并添加一个读写层在顶部.如果正在运行的容器修改了现有的文件,该文件将被拷贝出底层的只读层到最顶层的读写层.在读写层中的旧版本文件隐藏于该文件之下,但并没有被不破坏 - 它…

引言 docker的镜像是由多个只读的文件系统叠加在一起形成的.当我们在我启动一个容器的时候,docker会加载这些只读层并在这些只读层的上面(栈顶)增加一个读写层.这时如果修改正在运行的容器中已有的文件,那么这个文件将会从只读层复制到读写层.该文件的只读版本还在,只是被上面读写层的该文件的副本隐藏.当删除docker,或者重新启动时,之前的更改将会消失.在Docker中,只读层及在顶部的读写层的组合被称为Union File System(联合文件系统). 为了很好的实现数据保存和数据共享,D…

Docker容器的数据卷(data volume),数据卷容器,数据卷的备份和还原. 数据卷就是数据(一个文件或者文件夹). Docker的理念之一是将应用与其运行的环境打包,docker容器的生命周期是与其运行的程序一致的,而对数据的要求是持久化,docker容器之间也需要有共享数据的渠道. 数据卷是特殊的目录,可以绕过联合文件系统,为一个或多个容器提供访问.数据卷设计的目的是数据的永久化,是完全独立于容器的生命周期,不会在容器删除时删除其挂载的数据卷,也不会存在类似垃圾收集机制,对容器引用的…

一:数据卷 1.什么是数据卷 数据卷是通过特殊设计的目录,可以绕过联合文件系统,为一个或者多个容器提供服务,数据卷是在docker宿主机当中,数据卷可以是文件也可以是文件夹. 2.特点 1.数据卷在容器之间可以共享,容器间传递数据将变得高效方便. 2.对数据卷内数据的修改会立马生效,无论是容器内操作还是本地操作. 3.在于数据持久化,它完全独立于容器的生命周期. 4.docker不会在容器删除时删除其挂载的数据卷. 5.数据卷的变化不会影响镜像的更新. 6.数据卷是在容器启动时初始化的,如果容器…

1.docker挂载本地目录 docker可以支持把一个宿主机上的目录挂载到镜像里. 交互模式运行docker run -it -v /home/dock/Downloads:/usr/Downloads ubuntu64 /bin/bash后台运行docker run -d -v /home/dock/Downloads:/usr/Downloads --name ubuntu1 ubuntu64 通过-v参数,冒号前为宿主机目录,必须为绝对路径,冒号后为镜像内挂载的路径.现在镜像内就可以共享…

容器数据卷 docker的理念回顾 将应用和环境打包成一个镜像 需求:数据可以持久化和同步 使用数据卷 指定路径挂载 docker run -it -v 主机目录:容器内目录 # 测试 [root@hwh1 ~]# docker run -it -v /home/test:/home tomcat10.0.0:1.0 /bin/bash [root@hwh1 ~]# docker inspect 4446060c16ca ....... "Mounts": [ { "Type…

数据卷容器 什么是数据卷容器? 容器和容器之间实现数据共享 一个容器先于宿主机创建挂载方式,宿主机就会有改卷的目录 第二个容器使用命令--volumes-from 第一个容器,共享使用了第一个容器与宿主机创建的卷.第一个容器就被称之为数据卷容器 第三个容器使用命令--volumes-from 第一个容器,共享使用了第一个容器与宿主机创建的卷 -- 总结:数据卷容器,实际上是第一个容器跟宿主机创建了卷,其他容器通过第一个容器使用这个卷. 类似于具名挂载,具名挂载是-v的时候选择卷名,减少重复输入相…

打个比方,比如mysql,如果你想重新设置一下mysql的配置,不小心配错里,启动容器失败,已启动就停止了. 根本进不去mysql的容器里.如果之前run容器的时候,没有把数据文件,日志文件,配置文件等通过数据卷-v的方式映射到宿主机上保存的话. 那在mysql容器运行期间的所有数据和日志,包括配置文件都找不回来啦!因为不能启动容器所以就不能进入容器里拿数据啦 如果之前映射了文件,那还可以通过重新run容器的方式,指定数据卷映射的数据文件来重新run一个容器.里面就可以包含之前的数据里....…

Python 数据分析(二) 本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算,时间序列,金融与经济数据应用等相关知识 第1节 groupby 技术 第2节 数据聚合 第3节 分组级运算和转换 第4节 透视表和交叉表 第5节 时间序列 第6节 日期的规范.频率以及移动 第7节 时区处理 第8节 时期及算术运算 第9节 重采样及频率转换 第10节 时间序列绘图 groupby 技术 一.实验简介 Python 数据分析(二)需要同学们先行学完 Python 数据分析(一)的课程. 对数据集进行分…

一.简介 R中的ggplot2是一个非常强大灵活的数据可视化包,熟悉其绘图规则后便可以自由地生成各种可视化图像,但其默认的色彩和样式在很多时候难免有些过于朴素,本文将要介绍的ggthemr包专门针对原生ggplot2图像进行美化,掌握它之后你就可以创作出更具特色和美感的数据可视化作品. 二.基础内容 2.1 安装 不同于常规的R包,ggthemr并没有在CRAN上发布,因此我们需要使用devtools中的install_github()直接从github上安装它,参照github上ggthemr…

一.简介 Shp格式是GIS中非常重要的数据格式,主要在Arcgis中使用,但在进行很多基于网页的空间数据可视化时,通常只接受GeoJSON格式的数据,众所周知JSON(JavaScript Object Nonation)是利用键值对+嵌套来表示数据的一种格式,以其轻量.易解析的优点,被广泛使用与各种领域,而GeoJSON就是指在一套规定的语法规则下用JSON格式存储矢量数据,本文就将针对GeoJSON的语法规则,以及如何利用Python完成Shp格式到GeoJSON格式的转换进行介绍. 二.…

本文示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 在上一篇文章中,我为大家介绍了不久前发布的geopandas 0.10版本的诸多新特性,而其中介绍到的地图可视化新方法explore()只是一带而过,没有仔细为大家介绍其功能用法.今天的文章我就将为大家详细介绍新版geopandas中,利用explore()制作在线地图可视化的方法: 2 在geopandas中制作在线地图可视化 explo…

在上卷中我说出两种方法进行数据去重自增,第一种就是在数据库的字段中设置唯一字段,二是在脚本语言中设置重复判断再添加(建议,二者同时使用,真正开发中就会用到) 话不多说先上代码 第一步: 确定那一字段的数据为不可重复数据,我在这个测试表中希望worknum的数据为不可重复数据,现在看下表中数据: 第二步: 测试查询语句: 可以看出查询语句以字符串的形式存在于方法中结果如下: 可以看出数据可以正常查询 第三步: 模拟数据演练,进行判断 我在1处做了组测试数据,可以看到list1里的worknum数据…

Docker的volume卷 为了能持久话保存和共享容器的数据. 使用docker volume卷的两种方式 1:数据卷 2:数据卷容器 1:数据卷 数据卷:数据卷会绕过docker 的ufs 直接写在物理设备上,对数据卷的操作可以及时生效,并且数据卷是可以进行共享重用的,为一个或者多个容器提供访问.数据卷的存在的目的在于永久话保存docker的数据,数据卷独立于容器的生命周期之外.不会因docker的变化儿产生变化 (1):挂载一个随机名称的目录 我们在运行容器的时候 通过使用  -V 来添加…

本文由秀依林枫提供友情赞助,首发于烂泥行天下. 上一篇文章,我们学习了如何给LVM的逻辑卷及卷组扩容.这篇文章我们来学习,如何给LVM的逻辑卷及卷组缩小空间. 注意逻辑卷的缩小一定要离线操作,不能是在线操作,否则会造成逻辑卷损坏,以致造成数据的丢失. 缩小逻辑卷一定要按照如下步骤进行: 1.卸载已经挂载的逻辑卷 2.缩小文件系统,使用resize2fs命令 3.缩小逻辑卷 4.查看缩小后的逻辑卷 5.挂载逻辑卷 先来查看逻辑卷的空间大小,使用lvs或者lvdisplay命令,如下: 通过上图我们…

FAT32文件系统学习(3) —— 数据区(DATA区) 今天继续学习FAT32文件系统的数据区部分(Data区).其实这一篇应该是最有意思的,我们可以通过在U盘内放入一些文件,然后在程序中读取出来:反过来也可以用程序在U盘内写入一下数据,然后在windows下可以看到写入的文件.这些笔者都会在这篇文章中演示(后来发现并没有成功,不过笔者也找到相关的原因,详见后来的更新部分吧:) ).同时,在写这篇文章的时候笔者也发现了许多意想不到的规律. 1.本文目录 1.读取根目录 2.短文件名目录项 3.…

一.前言 和docker容器一样,Swarm集群中运行的服务也能够做数据持久化.我们可以通过volume.bind和nfs等方式来实现swarm集群应用数据的持久化.其实和docker数据持久化的形式是一样的. 二.系统环境 节点名称 IP 操作系统 内核版本 manager 172.16.60.95 CentOs7 4.16.1-1.el7.elrepo.x86_64 node-01 172.16.60.96 CentOs7 4.16.1-1.el7.elrepo.x86_64 node-02…

LVM学习逻辑卷管理创建逻辑卷遇到的问题 1 实验环境 系统 内核 发行版本 CentOS 2.6.32-754.2.1.el6.x86_64 CentOS release 6.10 (Final) 由于是最小化安装没有xfs命令,yum安装如下包支持此命令 [root@www ~]# yum install xfsprogs Loaded plugins: fastestmirror, security Setting up Install Process Loading mirror spe…

公告 我们始终与所有创作者站在一起,为创作自由而战.我们还会提供一切必要的技术支持. 我们全力支持科研开源(DOCX)计划.希望大家了解这个倡议,把这个倡议与自己的兴趣点结合,做点力所能及的事情. 我们的部分文档已备份到 PYPI.NPM 和 Docker,详情请查看各个文档 README 中的"下载"一节. ApacheCN 项目的最终目标:五年内备份并翻译 Github 上的所有教程(其实快被我们啃完了,剩下的不多了). 警告各位培训班:对 ApacheCN 宣传文章的举报,也将视…

Spark主要的编程语言是Scala,选择Scala是因为它的简洁性(Scala可以很方便在交互式下使用)和性能(JVM上的静态强类型语言).Spark支持Java编程,但对于使用Java就没有了Spark-Shell这样方便的工具,其它与Scala编程是一样的,因为都是JVM上的语言,Scala与Java可以互操作,Java编程接口其实就是对Scala的封装. 大数据未来几年发展的重点方向,大数据战略已经在十八届五中全会上作为重点战略方向,中国在大数据方面才刚刚起步,但是在美国已经产生了上千亿…

介绍 虽然我们这一节的标题是正则表达式,但实际这一节只是介绍grep,sed,awk这三个命令,而正则表达式作为这三个命令的一种使用方式(命令输出中可以包含正则表达式).正则表达式本身的内容很多,要把它说明清楚需要单独一门课程来实现,不过我们这一节中涉及到的相关内容通常也能够满足很多情况下的需求了. 想要更深入地学习使用正则表达式,在这里 正则表达式基础. 一.正则表达式 什么是正则表达式呢? 正则表达式,又称正规表示式.正规表示法.正规表达式.规则表达式.常规表示法(英语:Regular Ex…

关于大数据,一看就懂,一懂就懵. 一.概述 本文介绍如何搭建hadoop分布式集群环境,前面文章已经介绍了如何搭建hadoop单机环境和伪分布式环境,如需要,请参看:大数据Hadoop学习之搭建hadoop平台(2.1).hadoop独立环境和伪分布式环境都无法发挥hadoop的价值,若想利用hadoop进行一些有价值的工作,必须搭建hadoop分布式集群环境. 下文以三台虚拟机为基础搭建集群环境,系统版本为CentOS-7,虚拟机地址分别为:192.168.1.106.192.168.1.10…

Hadoop概要 到底是业务推动了技术的发展,还是技术推动了业务的发展,这个话题放在什么时候都会惹来一些争议. 随着互联网以及物联网的蓬勃发展,我们进入了大数据时代.IDC预测,到2020年,全球会有44ZB的数据量. 传统存储和技术架构无法满足需求 .在2013年出版的<大数据时代>一书中,定义了大数据的5V特点:Volume(大量).Velocity(高速).Variety(多样).Value(低价值密度).Veracity(真实性). 大数据学习群:119599574 当我们把时间往回看…

一.简介 接着几个月之前的(数据科学学习手札31)基于Python的网络数据采集(初级篇),在那篇文章中,我们介绍了关于网络爬虫的基础知识(基本的请求库,基本的解析库,CSS,正则表达式等),在那篇文章中我们只介绍了如何利用urllib.requests这样的请求库来将我们的程序模拟成一个请求网络服务的一端,来直接取得设置好的url地址中朴素的网页内容,再利用BeautifulSoup或pyspider这样的解析库来对获取的网页内容进行解析,在初级篇中我们也只了解到如何爬取静态网页,那是网络爬虫…

一.简介 马上大四了,最近在暑期实习,在数据挖掘的主业之外,也帮助同事做了很多网络数据采集的内容,接下来的数篇文章就将一一罗列出来,来续写几个月前开的这个网络数据采集实战的坑. 二.马蜂窝评论数据采集实战 2.1 数据要求 这次我们需要采集的数据是知名旅游网站马蜂窝下重庆区域内所有景点的用户评论数据,如下图所示: 思路是,先获取所有景点的poi ID,即每一个景点主页url地址中的唯一数字: 这一步和(数据科学学习手札33)基于Python的网络数据采集实战(1)中做法类似,即在下述界面: 翻页…

一.简介 Keras是有着自主的一套前端控制语法,后端基于tensorflow和theano的深度学习框架,因为其搭建神经网络简单快捷明了的语法风格,可以帮助使用者更快捷的搭建自己的神经网络,堪称深度学习框架中的sklearn,本文就将基于Keras,以手写数字数据集MNIST为演示数据,对多层感知机(MLP)的训练方法进行一个基本的介绍,而关于多层感知机的相关原理,请移步数据科学学习手札34:https://www.cnblogs.com/feffery/p/8996623.html,本文不再…

一.简介 在上一篇(数据科学学习手札41)中我们了解了folium的基础内容,实际上folium在地理信息可视化上的真正过人之处在于其绘制图像的高度可定制化上,本文就将基于folium官方文档中的一些基本示例来展开说明: 二.处理GeoJSON和TopoJSON数据 2.1 GeoJSON数据 GeoJSON是语法规则符合JSON文件的,专用于表示地理信息的一种JSON文件,其在JSON语法的基础上,内部又有着一套固定的语法规则.在folium中我们使用folium.GeoJson()方法来为已…

一.简介 上一篇中我们较为详细地铺垫了关于RNN及其变种LSTM的一些基本知识,也提到了LSTM在时间序列预测上优越的性能,本篇就将对如何利用tensorflow,在实际时间序列预测任务中搭建模型来完成任务,若你对RNN及LSTM不甚了解,请移步上一篇数据科学学习手札39; 二.数据说明及预处理 2.1 数据说明 我们本文使用到的第一个数据来自R中自带的数据集AirPassengers,这个数据集记录了Box & Jenkins航空公司1949-1960年共144个观测值(对应每个月的国际航线乘…