docker数据拷贝的方式有很多种,下面介绍几种数据拷贝的方式:此处只是介绍几种简易的方式,更多方式可以google下. 从容器中向主机拷贝数据 docker cp <containerId>:/file/path/within/container /host/path/target docker cp 8e7e5f4574f4:/root/test.txt ./test.txt 从主机向容器中拷贝数据 docker cp /host/path/target <containerId&g…

上节讲到当容器运行期间产生的数据是不会在写镜像里面的,重新用此镜像启动新的容器就会初始化镜像,会加一个全新的读写入层来保存数据.如果想做到数据持久化,Docker提供数据卷(Data volume)或者数据容器卷来解决问题,另外还可以通过commit提交一个新的镜像来保存产生的数据.那么,来一一看下各自的使用方法. 一.数据卷 数据卷特性: 可以绕过UFS文件系统,为一个或多个容器提供访问. 完全独立于容器的生存周期,因此不会在删除容器时删除其挂在的数据卷. 数据卷特点: 数据卷在容器启动初始化…

数据卷volume功能特性 数据卷 是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,实现让容器中的一个目录和宿主机中的一个文件或者目录进行绑定.数据卷 是被设计用来持久化数据的对于数据卷你可以理解为NFS中的哪个分享出来的挂载点,指宿主机共享的目录. 主要有如下的功能和特性 容器中数据的持久存储 容器间的资源共享 容器的迁移(分布式) 对数据卷的修改会立马生效 对数据卷的更新,不会影响镜像 数据卷默认会一直存在,即使容器被删除 (注意docker自主管理的会被删除,容器删除前一定要对数据卷进行备份) 数…

Docker宿主机和容器之间文件拷贝docker copy 前言: Docker 数据管理 在生产环境中使用 Docker ,往往需要对数据进行持久化,或者需要在多个容器之间进行 数据共享,这必然涉及容器的数据管理操作 容器中的管理数据主要有两种方式: 数据卷 Data Volumes 容器内数据直接映射到本地主机环境: 数据卷容器(Data Volume Containers 使用特定容器维护数据卷 当然还有最原始的copy方式,这个也是管理数据的方式,但是基本不会用到: 最原始的copy方式…

笔者在<Docker 基础 : 数据管理>一文中介绍了 docker 数据卷(volume) 的基本用法.随着使用的深入,笔者对 docker 数据卷的理解与认识也在不断的增强.本文将在前文的基础上介绍 docker 数据卷的原理及一些高级用法.如果您想先了解 docker 数据卷的基本概念与用法,请先移步这里. 为什么需要数据卷? 这得从 docker 容器的文件系统说起.出于效率等一系列原因,docker 容器的文件系统在宿主机上存在的方式很复杂,这会带来下面几个问题: 不能在宿主机上很方…

DistCp(分布式拷贝)是用于大规模集群内部和集群之间拷贝的工具.可以将数据拷贝到另个一集群,也可以将另一个集群的数据拷贝到本集群.…

笔者在<Docker 基础 : 数据管理>一文中介绍了 docker 数据卷(volume) 的基本用法.随着使用的深入,笔者对 docker 数据卷的理解与认识也在不断的增强.本文将在前文的基础上介绍 docker 数据卷的原理及一些高级用法.如果您想先了解 docker 数据卷的基本概念与用法,请先查看我的上篇文章. 为什么需要数据卷? 这得从 docker 容器的文件系统说起.出于效率等一系列原因,docker 容器的文件系统在宿主机上存在的方式很复杂,这会带来下面几个问题: 不能在宿主…

Docker内部数据管理和Docker之间的数据共享为数据卷和数据卷容器,实例解析1.将本地的文件作为容器的数据卷,2.数据卷flocker插件实现容器集群(或者Docker Swarm)的数据共享3.数据卷容器作为其他容器的数据卷.降低磁盘开销.4.数据的备份,恢复和迁移.5.Docker hub的常用操作. 1.0.数据卷(Data volumes) Data volumes是一个或者多个容器特别指定的目录,它区别于联合文件系统的(Union File System,或称UnionFS,通过…

docker数据存储 docker提供了三种类型的数据存储 第一种:将数据直接存储在容器中 第二种:将数据映射到外部的本机目录 第三种:将数据映射到专门的数据卷容器…

去哪儿 Hadoop 集群 Federation 数据拷贝优化 背景 去哪儿 Hadoop 集群随着去哪儿网的发展一直在优化改进,基本保证了业务数据存储量和计算量爆发式增长下的存储服务质量.然而,随着集群规模的发展,单组 NameNode 组成的集群也到达了新的瓶颈:因为 NameNode 内存使用和元数据量正相关,在 180GB 堆内存配置下,元数据量红线约为 7 亿,而随着集群规模和业务的发展,即使经过小文件合并与数据压缩,仍然无法阻止元数据量逐渐接近红线.而且在性能方面,随着业务的发展,集…