[话在前头] 用 Docker 部署 JupyterLab 感觉是部署 JupyterLab 最方便的方式了,官方提供了很多可选的镜像,也可以自己从 jupyter/base-notebook 中继续打包,镜像启动命令加上“--NotebookApp.password”就可以直接用密码登录用了.虽然只是自己一个人用,但是如果放在互联网上访问的话,总感觉不是那么安全,还是希望能像其他服务一样,能独立管理用户信息,能设置二次验证(2FA).不过搜了下网上关于 JupyterHub 的资料比较少,甚至

一.Docker持久化数据的方案 基于本地文件系统的Volume:可以在执行docker create或docker run时,通过-v参数将主机的目录作为容器的数据卷.这部分功能便是基于本地文件系统的volume管理.    基于plugin的Volume:支持第三方的存储方案,比如NAS,aws 1.Volume的类型 受管理的data Volume,由docker后台自动创建    绑定挂载的Volume,具体挂载位置可以由用户指定 二.数据持久化:Data Volume1.操作流程 注意

docker持久化存储和卷间状态共享(笔记)  本章介绍 存储卷的介绍 存储卷的两种类型 宿主机好额容器之间如何共享数据 容器之间如何共享数据 存储卷的声明周期 存储卷之间的数据管理和控制模式 就像在容器中运行数据库程序一样,你可以将这个软件打包在镜像中,当启动容器时,它将会初始化一个空数据库.当其他程序接入该数据库并存入数据,这些数据要如何才能保存下来呢?是以容器中一个文件的形式吗?当你暂停一个容器或者删除这个容器,这些数据要怎么办?如果你想要升级数据库程序,这些数据怎么搬迁?一组不同的Web

1.image layer 和 container layer 的关系 image layer 是可读的 container layer 是在image layer 之上创建的 一个可读可写层 contaner 数据 仅限于 该 container  临时存储 通过container 无法保存数据 2.引入了 持久化数据的机制 Data Volume 3.docker 持久化数据数据的方案 1. 基于本地文件系统的Volume 可以在执行 docker create 或者 docker run

1.data Volume  mysql5.7:dockerfile FROM debian:stretch-slim # add our user and group first to make sure their IDs get assigned consistently, regardless of whatever dependencies get added RUN groupadd -r mysql && useradd -r -g mysql mysql RUN apt-g

     启动时敲:   docker run -it -v /var/mydata:/abc myos   #前面写真实机里的文件夹,冒号后面写docker里面的文件夹,最后写镜像名 (可以同时挂载在10个容器里,会覆盖)

Docker 持久化数据 实战 compose 安装docker-compose

数据库容器的数据如何才能不会丢失?Docker的持久化存储技术.Docker的数据共享技术能极大提高开发人员的开发效率,边写代码,边看运行结果. 数据持久化之Data Volume Docker持久化数据的方案 ·基于本地文件系统的Volume.可以在执行Docker create或Docker run时,通过-v参数将主机的目录作为容器的数据卷.这部分功能便是基于本地文件系统的volume管理. ·基于plugin的Volume,支持第三方的存储方案,比如NAS,aws Volume的类型 ·

18.1 Data Volume Docker持久化数据方案 基于本地文件系统的Volume   可以在执行docker create或者docker run的时候,通过-v参数将主机的目录作为容器的数据卷.这部分功能便是基于本地文件系统的Volume管理. 基于plugin的Volume   支持第三方的存储方案,比如NAS.AWS等. Data Volume 类型 受管理的data volume,由docker后台自动创建 绑定挂载的volume,具体挂载位置可以由用户指定 通过例子来查看

写在前面 本来是可以将数据存储在 容器内部 的.但是存在容器内部,一旦容器被删除掉或者容器毁坏(我亲身经历的痛,当时我们的大数据平台就是运行在docker容器内,有次停电后,不管怎样容器都起不来.以前的同事也没有将数据映射到外面 .搞得最后我们重新导的数据,痛的领悟啊~~). 再就是如果不将数据映射出来 ,比如要想使用容器内部的web日志,也是比较难搞,反正不就是其它容器/服务不是很方便. 大体上来说,一般只要使用Docker都会将 重要的数据 进行持久化. 本文有任何问题,欢迎留言指正~ Do

查看镜像 docker images: 列出imagesdocker images -a :列出所有的images(包含历史)docker images --tree :显示镜像的所有层(layer) :已弃用docker rmi <image ID>: 删除一个或多个image [root@localhost docker]# docker imagesREPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZEdocker.io/centos latest a8493f5f50

一.Docker 数据管理 Docker 持久化数据有两种方式: 使用数据卷:更安全,和主机耦合度低 将主机的目录挂载到容器中:更方便,主机和容器可以很方便地交换数据. 数据卷相关的命令: docker volume create <volume name> # 新建数据卷 docker volume ls # 列出所有数据卷 docker volume inspect <volume name> # 查看数据卷信息 docker volume rm <volume name

Docker是基于Go语言实现的开源容器项目,Docker让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化.容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口,Docker诞生于2013年年初,最初发起者是dotCloud公司.Docker自开源后受到广泛的关注和讨论,目前已有多个相关项目(包括Docker三剑客.Kubernetes等),逐渐形成了围绕Docker容器的生态体系,由于Docker在业界造成的影响力实在太大,dotC

技术选型之Docker容器引擎 https://segmentfault.com/a/1190000019462392 图过不来的 原作者写的挺好的 题外话 最近对Docker和Kubernetes进行了一番学习,前两天做了一次技术分享,回去听了一遍自己演讲的录音,发现单单PPT做好还是远远不够的,没有提前准备好逻辑严谨的讲稿,在讲的时候出现了卡壳.漏掉技术点.逻辑矛盾的问题.为了解决这个问题,我打算以后在做技术分享前,都按着PPT的内容先写成博客,理顺表达逻辑.另外,我觉得每次技术分享使用的P

一.Docker存储概念 1.容器本地存储与Docke存储驱动 容器本地存储:每个容器都被自动分配了内部存储,即容器本地存储.采用的是联合文件系统.通过存储驱动进行管理. 存储驱动:控制镜像和容器在 docker 主机上的存储和管理方式. 容器本地存储空间:分层结构构成,由一个可写容器层和若干只读的镜像层组成. 联合文件系统:Docker的一种底层技术,由存储驱动(Storage Driver)实现.相应的存储驱动有aufs.overlay.overlay2.devicemapper.btrfs

单机搭建 #创建docker持久化数据目录 [root@docker ~]# mkdir -p /root/application/program/mongodb/data/master-slaveMode [root@docker ~]# cd /root/application/program/mongodb #启动容器 [root@docker mongodb]# docker run -d -v `pwd`/data/master-slaveMode:/mongodb -p 30017:

mssql-conf是在Linux上安装SQL Server 2017后的一个配置脚本.你可以使用这个实用工具设置以下参数: Agent 启用SQL Server代理 Collation 设置一个新的排序规则 Customer feedback 选择是否发送反馈给微软 Database Mail Profile 设置默认数据库邮件配置 Default data directory 修改新的数据文件的默认路径 Default log directory 修改新的日志文件的默认路径 Default

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

Docker下redis的主从.持久化配置 redis是k-v型nosql数据库,支持字符串(string).列表(list).集合(set).散列(hash).有序集合(zset:形如member:score的散列集合,其中member为成员,score为成员得分,必须为float型数据). 综合使用redis的以上5种数据类型,可以将redis应用于各种场景,比如点赞.投票网站.消息队列.分布式锁(使用setnx指令,该指令只有在key不存在的时候,才会执行写入操作).文件分发(没研究过).

假如我们应用程序需要一台 mssql 数据库来持久化数据,我们将 mssql 数据库运行于 Docker 容器中: docker run -d -p 1433:1433 -e "ACCEPT_EULA=Y" -e "MSSQL_SA_PASSWORD=<数据库SA账户的密码>" --mount type=volume,src=mssqlvol,dst=/var/opt/mssql --name mssql mcr.microsoft.com/mssq l