当把mysql容器销毁,在新建一个容器,进行之前的数据恢复. 因为之前建立了数据卷,那么现在就可以利用这个数据卷进行数据恢复. 使用docker volume create volume_name命令新建一个数据卷 docker volume ls查看数据卷列表 注意:使用数据卷进行挂载的时候,数据卷必须是一个空的目录,也就是说不能有任何数据. docker inspect volume_name查看数据的相关信息,例如挂载位置 在恢复数据之前需要把刚刚建立的数据卷里面关联的内容删除掉,然后把之

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

记录通过.frm和.ibd文件恢复数据到本地 .frm文件:保存了每个表的元数据,包括表结构的定义等: .ibd文件:InnoDB引擎开启了独立表空间(my.ini中配置innodb_file_per_table = 1)产生的存放该表的数据和索引的文件. 以actclss表为例,结构如下 1.安装相同版本的mysql: 2.找回表结构(若有表结构,直接导入表即可) 建立同名的表(InnoDB),随意一个字段即可 关闭mysql服务,用需要恢复的.frm文件覆盖新生成的.frm文件.接着修改my

禅道里面导出的数据,用Excel打开是乱码(如图),如何解决? 第一步: 第二步: 第3步: 第4步: 第5步: 选择一个储存位置 最后的结果就是这样了

一.恢复表结构 1.环境:Windows .mysql5.7:首先创建一个数据库,可以通过navicat来创建:     2.使用当前创建的数据库:use ww; 3.随意创建一张表,但是这张表的名字要和你要恢复的.frm或者.ibd一致,我的.frm与.ibd文件为gonggao.frm与gonggao.ibd 因此我的创建表语句为:     create table gonggao(id int); 4.在执行上面的创建表语句之后,在服务里面或者使用net stop mysql关闭数据库服务

前言 bug管理系统是每个公司测试团队必备的,当去一个新的公司组建一个测试团队的时候,需快读搭建一套bug管理系统,使用docker搭建禅道就非常方便. 拉取镜像 先拉取zentao镜像,镜像地址https://hub.docker.com/r/idoop/zentao docker pull 拉取镜像 docker pull idoop/zentao 启动容器 创建本地目录 mkdir -p /data/zbox 启动容器 docker run -d -p 8080:80 -p 3316:33

场景一:现在用Docker创建了N个容器,但是这些容器之间需要数据共享,这个时候我们应该怎么办?[参考第四步] 场景二:docker创建了一个容器并进入容器,添加了一些定制功能,此时除了用docker commit去生成一个新的镜像,使数据作为镜像的一部分进行保存以外,我们还能通过什么方式去保持数据?[参考第三步] 一.数据卷 数据卷听起来很陌生,但是我们换种方式大家可能就觉得简单理解了.数据卷可以理解为容器中的一个目录. 容器数据卷:命名的容器挂载数据卷,其他容器通过挂载这个(父容器)实现数据

如果有一个文件如下: TITLE = "Water Wurface Elevation"VARIABLES = "X", "Y", "WS"Zone N= 384016, E= 96004, DT=(DOUBLE DOUBLE SINGLE), F=FEPOINT, ET=QUADRILATERAL, T="Flow 54.000 @ 290.00 Days" 417183.062  3121115.75 

之前部署了Docker容器学习梳理--基础环境安装,接下来看看Docker Volume的使用. Docker volume使用 Docker中的数据可以存储在类似于虚拟机磁盘的介质中,在Docker中称为数据卷(Data Volume).数据卷可以用来存储Docker应用的数据,也可以用来在Docker容器间进行数据共享. 数据卷呈现给Docker容器的形式就是一个目录,支持多个容器间共享,修改也不会影响镜像.使用Docker的数据卷,类似在系统中使用 mount 挂载一个文件系统. 1)一个

docker之容器数据卷 一.容器数据卷 docker容器运行的时候,会产生一系列的文件,那么我们希望容器产生的数据能提供给其他的容器使用,也就是说怎么实现容器间的数据的共享呢?这就需要用到我们所提到的容器数据卷. 二.如何实现容器数据卷 实现容器数据卷的方式非常的简单,首先我们需要创建一个容器,然后其他的容器使用 --volumes-from 命令挂载到这个容器(父容器).具体的流程如下: a.我们根据上一节创建的镜像mycentos:me,来启动一个容器,名字叫doc1,命令为:docker

在熟悉完Docker的安装及基本命令使用之后,我们开始学习下Docker的进阶操作:包括但不限于新建Docker镜像,数据卷的挂载,以及Docker的可视化等. Docker提交镜像 启动镜像 我们先安装一个tomcat docker run -d -p 8080:8080 tomcat 然后访问:http://192.168.88.71:8080/ 容器虽然启动了,但页面404,其实是默认没有访问页面 [root@hadoop101 ~]# docker ps CONTAINER ID   I

一.数据卷概念 1.数据卷是宿主机中的一个目录或文件 2.当容器目录和数据卷目录绑定后,对方的修改会立即同步 3.一个数据卷可以被多个容器同时挂载 4.一个容器也可以挂载多个数据卷 简单理解:有点类似我们的Redis里面的rdb和aof文件 二.数据卷的作用 1.容器数据持久化 2.外部机器和容器间接通信 3.容器之间数据交换 三.配置数据卷 docker run -id --privileged=true -v /宿主机绝对路径目录:/容器内目录 --name=容器名 镜像名注:文件目录不存在

谈起数据卷 我一直觉得是个枯燥无聊的话题 但是通过今天的实操和阅读 我发现其实并不是 其实就像走夜路 没有光明,第一次都是恐惧 但是如果走的次数多了 或者静下心来去克制恐惧 也许就会驾轻就熟或者等到黎明 拼一下,开始吧!!! 我就举两个例子,如果实操一遍,立马就明白了. 数据卷 原理:将宿主机目录挂载到容器目录,原理和普通的挂载差不多. 数据卷的特点: 在容器启动初始化时,同步容器在宿主机的挂载点中的数据. 数据卷可以在容器内直接共享和重用. 可以直接修改容器在宿主机挂载点里面的数据内容. 数据

前言:生产环境中使用docker时,往往需要对数据进行持久化(只有把容器导出为镜像,才能够保存写的数据,否则容器删除或者停止,所有数据都会没有),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 容器中管理数据主要有两种方式:1.数据卷:容器内数据直接映射到本地主机环境2.数据卷容器:使用特定容器维护数据卷.能在容器和主机.容器和容器之间共享数据,并实现数据的备份和恢复. 本博客主要围绕数据卷容器进行开展~~~ 一.定义数据卷容器 搭建一个专门的数据卷容器,然后其他容器直接挂载该

在生产环境中使用 Docker,很多时候需要对数据进行持久化,或者进行容器间的数据共享. 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. 那如何实现容器之间共享数据,并实现数据的备份和恢复. 数据卷: 是一个可供容器使用的特殊目录,它将主机操作系统目录直接 映射进容器,类似于 Linux 中的 mount 操作. 特点: 数据卷可以在容器之间共事和

一.数据卷的使用 有时候需要使用数据库,但是又希望它的数据能保存在本地,Docker中提供了数据卷可以供你方便的操作数据.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: 数据卷可以在容器之间共享和重用 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:数据卷的使用,类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount,镜像中的被指定为挂载点的目录中的文件会隐藏掉,能显示看的是挂载的数据卷. 本次实验环境:腾讯

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

当程序在容器运行的时候,特别是需要与其他容器中的程序或容器外部程序进行沟通交流,这时需要进行数据交换,作为常用的两种沟通数据的方式,网络通信与文件读写是需要提供给程序的支持, [数据卷] 文件是数据持久化的最常见的保存方式,由于文件系统的隔离,以及本身是以沙盒形式运行等性质,使其对保存需要持久化的数据并不稳定,对此,docker使用了数据卷这种专门定制的形式 数据卷就是一个挂载在容器内文件或目录,在容器中,数据卷是从外界挂载到内部容器中的,所以可以脱离容器的生命周期而独立存在,正式由于数据卷的生

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

数据卷 数据卷容器 数据卷迁移数据 端口映射 容器间通信 数据卷的管理 当需要查看容器内应用产生的数据或者把容器内数据备份及多个容器数据共享.有两种方式,数据卷以及数据卷容器. 数据卷 数据卷是一个可供容器使用的特殊目录,它绕过文件系统,特性如下: 数据卷可以在容器之间共享和重用 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 卷会一直存在,直到没有容器使用 其使用类似与mount操作. 在容器内创建一个数据卷 #docker run -d -P --name web -v /webapp