Docker中怎么設置數據科學環境

這期內容當中小編將會給大家帶來有關Docker中怎么設置數據科學環境，文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。

什么是Docker?為什么要嘗試一下?

Docker是在指定環境(稱為容器)中創建，部署和運行所需應用程序的最簡單，最靈活的方法之一。 當然，你問自己什么是容器?

非技術性的解釋：就像上圖所示，在我們的情況下，您的本地機器是一個已經在生產東西的島。  為了改善這一點，您需要其他工具，這些工具(就像Docker徽標一樣)裝在小容器中。 一旦設置好并運行它們，它們就可以使用了。

技術說明：容器是打包代碼及其所有依賴項的軟件的標準單元，因此應用程序可以從一個計算環境快速運行到另一個計算環境。  Docker容器映像是一個輕量級的，獨立的，可執行的軟件軟件包，其中包含運行應用程序所需的一切：代碼，運行時，系統工具，系統庫和設置。 其他重要術語：

• 圖片：只是容器的快照。

• Dockerfile：這是一個Yaml文件，用于構建您的映像。 在本課程的最后，您將擁有一個yaml文件模板，并將其用于您自己的容器規范。

• DockerHub：在這里您可以推拉Docker映像并將其用于您自己的需求。 基本上，GitHub僅用于Docker。

為什么要使用Docker?

讓我向您概述我喜歡使用Docker的主要原因：

• 對于您作為數據科學家或數據分析師而言，泊塢窗意味著您可以專注于探索，轉換和建模數據，而無需首先考慮您的數據環境所運行的系統。  通過使用準備在Docker容器中運行的數千種應用程序之一，您不必擔心分別安裝和連接它們。 Docker允許您在需要時在幾秒鐘內部署所選的工作環境。

• 假設您不是項目中唯一的工作人員，但是您的團隊成員也需要掌握代碼。  現在，一個選擇是，每個隊友都可以在具有不同體系結構，不同庫和不同版本應用程序的環境中運行代碼。  docker選項是每個成員都可以訪問相同的容器映像，并使用docker啟動該映像并準備就緒。  Docker為團隊中的每個人提供了可重復的數據環境，因此您可以立即開始進行協作。

Docker當然還有其他幾個好處，特別是如果您使用的是Enterprise版本。 絕對值得探索，不僅會使您作為數據科學家受益。

安裝和運行Docker

您可以立即安裝Docker桌面，這是您入門所需的內容：在此處訪問Docker Hub，為Mac或Windows選擇Docker版本并進行安裝。  在您的本地機器上啟動Docker之后，您就可以在頂部導航欄上看到這只可愛的小鯨魚-做得很好。

通過單擊Docker徽標，您可以查看Docker是否正在運行。 另一種選擇是打開命令行并輸入" docker info"，以便您看到正在運行的內容。  以下是一些基本的Docker命令：

• docker login#登錄Docker注冊表

• docker run#創建一個新容器并啟動

• docker start #啟動一個現有的容器

• docker stop

  #停止一個正在運行的容器

• docker ps [-a] #顯示所有容器

• docker rm

  #按名稱或ID刪除容器

• docker rmi $(docker images -q)#刪除所有鏡像

您可以從一個簡單的示例開始，嘗試使用Jupyter筆記本。 您要做的就是在Docker Hub中查找映像，打開終端并運行docker。  在下面的示例中，您可以找到在localhost：8888上運行的Jupyter —簡單!

docker run -p 8888:8888 jupyter/scipy-notebook:2c80cf3537ca

雖然我們現在可以在容器中試用我們的應用程序，但它并不是高級數據科學家正在尋找的完整數據環境。  您可能想要使用更高級的工具，例如Nifi進行數據攝取和處理，Kafka進行數據流傳輸，以及使用SQL或NonSQL數據庫在兩者之間存儲一些表。  我們還能使用Docker嗎? 答案：是的，當然可以-Docker在這里為您管理所有工作。

Docker Compose：將它們組合在一起

要設置所需的數據環境，您可能希望在我們的本地計算機上運行多個容器。 這就是為什么我們使用Docker Compose。  Compose是用于定義和運行多容器Docker應用程序的工具。 雖然單獨連接每個容器可能很耗時，但docker  compose允許多個容器的集合以非常直接的方式通過其自己的網絡進行交互。  使用compose時，您首先使用yaml文件配置應用程序的服務，然后使用單個命令(docker compose up)來創建并啟動先前定義的所有服務。*

在下面的內容中，您可以找到入門的主要步驟：

• 使用Dockerfile定義您的應用環境，以便輕松復制

• 在docker-compose.yml中指定構成數據環境的所有服務

• 在保存yaml文件的文件夾中打開終端，然后運行docker-compose up

docker-compose.yml可能類似于以下內容。 并且盡管您可以肯定使用以下內容作為模板，但絕對應該為自己配置一次：

version: '3' services:   zookeeper:     hostname: zookeeper     container_name: zookeeper_dataenv     image: 'bitnami/zookeeper:latest'     environment:       - ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN=yes   nifi:     image: mkobit/nifi     container_name: nifi_dataenv     ports:       - 8080:8080       - 8081:8081     environment:       - NIFI_WEB_HTTP_PORT=8080       - NIFI_ZK_CONNECT_STRING=zookeeper:2181   minimal-jupyter-notebook:     image: jupyter/minimal-notebook:latest     ports:       - 8888:8888   mongodb:     image: mongo:latest     container_name: mongodb_dataenv     environment:       - MONGO_DATA_DIR=/data/db       - MONGO_LOG_DIR=/dev/null     ports:         - 27017:27017   grafana:     image: bitnami/grafana:latest     container_name: grafana_dataenv     ports:       - 3000:3000   db:     image: 'postgres:9.6.3-alpine'     container_name: psql_dataenv     ports:       - 5432:5432     environment:       POSTGRES_DB: psql_data_environment       POSTGRES_USER: psql_user       POSTGRES_PASSWORD: psql       PGDATA: /opt/psql_data     restart: "no"

上述就是小編為大家分享的Docker中怎么設置數據科學環境了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識，歡迎關注億速云行業資訊頻道。