以下是一些与数据挖掘和数据科学相关的 Docker 镜像源:

jupyter/all-spark-notebook: 此镜像包含 Jupyter Notebook 和 Spark 的完整环境,用于 Spark 开发和学习。 rocker/tidyverse: 此镜像包含用于 R 语言的 tidyverse 数据科学包。 jupyter/scipy-notebook: 此镜像包含用于 Python 语言的 SciPy 科学计算库。 rstudio/r-shiny: 此镜像包含用于 R 语言的 Shiny Web 应用程序框架。 data-science-stack/docker-stack: 此镜像包含用于数据科学的各种工具和库。

这些只是一些可用的镜像源的示例。有关更多信息,请参阅以下资源:

Docker 官方文档: Docker DocsDocker Hub: https://hub.docker.com/Jupyter Notebooks: Project Jupyter | HomeSpark: Apache Spark™ - Unified Engine for large-scale data analyticsTidyverse: TidyverseSciPy: SciPyShiny: ShinyData Science Stack: <移除了无效网址>

运行容器

使用 Jupyter Docker Stack 之一需要两种选择:

您希望使用哪个 Docker 镜像 您希望如何从该镜像启动 Docker 容器

本节提供有关第二个的详细信息。

使用 Docker CLI 

您可以使用Docker 命令行界面从 Jupyter Docker Stacks 启动本地 Docker 容器。使用 CLI 配置容器的方法有很多种。以下是一些常见的模式。

示例1 

如果本地主机上尚不存在该命令,则此命令将从 Quay.io 中提取jupyter/scipy-notebook标记的映像。2024-01-15然后,它启动一个运行带有 JupyterLab 前端的 Jupyter Server 的容器,并在主机端口 8888 上公开服务器。服务器日志显示在终端中,并包含服务器的 URL。

docker run -it -p 8888:8888 quay.io/jupyter/scipy-notebook:2024-01-15

# Entered start.sh with args: jupyter lab

# ...

# To access the server, open this file in a browser:

# file:///home/jovyan/.local/share/jupyter/runtime/jpserver-7-open.html

# Or copy and paste one of these URLs:

# http://eca4aa01751c:8888/lab?token=d4ac9278f5f5388e88097a3a8ebbe9401be206cfa0b83099

# http://127.0.0.1:8888/lab?token=d4ac9278f5f5388e88097a3a8ebbe9401be206cfa0b83099

按Ctrl-C两次将关闭服务器,但将容器完好无损地保留在磁盘上,以便以后使用如下命令重新启动或永久删除:

# list containers

docker ps --all

# CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES

# eca4aa01751c quay.io/jupyter/scipy-notebook:2024-01-15 "tini -g -- start-no…" About a minute ago Exited (0) 5 seconds ago silly_panini

# start the stopped container

docker start --attach -i eca4aa01751c

# Entered start.sh with args: jupyter lab

# ...

# remove the stopped container

docker rm eca4aa01751c

# eca4aa01751c

示例2 

如果本地主机上尚不存在该命令,则此命令将从 Quay.io 中提取jupyter/r-notebook标记的映像。2024-01-15然后,它启动一个运行服务器的容器,并在主机端口 10000 上公开该服务器。服务器日志显示在终端中,并包含服务器的 URL,但使用内部容器端口 (8888),而不是正确的主机端口 (10000)。

docker run -it --rm -p 10000:8888 -v "${PWD}":/home/jovyan/work quay.io/jupyter/r-notebook:2024-01-15

按Ctrl-C两次将关闭服务器并立即销毁 Docker 容器。~/work容器中的新文件和更改将被保留。在容器中所做的任何其他更改都将丢失。

笔记

默认情况下,jupyter 的 root_dir是/home/jovyan。因此,新的笔记本将保存在那里,除非您更改文件浏览器中的目录。

要更改默认目录,您需要ServerApp.root_dir通过将此行添加到上一个命令来指定:。start-notebook.py --ServerApp.root_dir=/home/jovyan/work

示例3 

如果本地主机上尚不存在标记的映像,则此命令将从Quay.io中提取jupyter/all-spark-notebook当前标记的映像。然后,它启动一个名为运行 JupyterLab 服务器的容器,并在随机选择的端口上公开该服务器。latestlatestnotebook

docker run --detach -P --name notebook quay.io/jupyter/all-spark-notebook

在哪里:

--detach:将以分离模式运行容器

您还可以使用以下 docker 命令来查看端口和 Jupyter 服务器令牌:

# get the random host port assigned to the container port 8888

docker port notebook 8888

# 0.0.0.0:49153

# :::49153

# get the notebook token from the logs

docker logs --tail 3 notebook

# Or copy and paste one of these URLs:

# http://878f1a9b4dfa:8888/lab?token=d336fa63c03f064ff15ce7b269cab95b2095786cf9ab2ba3

# or http://127.0.0.1:8888/lab?token=d336fa63c03f064ff15ce7b269cab95b2095786cf9ab2ba3

总之,在主机上访问服务器的 URL(在本例中为http://127.0.0.1:49153/lab?token=d336fa63c03f064ff15ce7b269cab95b2095786cf9ab2ba3 ) 。

容器在后台运行,直到被其他 Docker 命令停止和/或删除:

# stop the container

docker stop notebook

# notebook

# remove the container permanently

docker rm notebook

# notebook

常见问题疑难解答

排除故障时,您可能会看到意外行为或收到错误消息。本节提供有关如何识别和解决一些最常见问题的建议。

本文档中使用的大多数标志在文档的“通用功能”、“Docker 选项”部分中进行了详细解释 。docker run

安装卷时权限被拒绝

-v如果您在使用以下标志挂载本地卷或主机目录时运行 Docker 容器:

docker run -it --rm \

-p 8888:8888 \

-v : \

quay.io/jupyter/minimal-notebook:latest

尝试访问已安装的卷时,您可能会遇到权限问题:

# assuming we mounted the volume in /home/jovyan/stagingarea

# root is the owner of the mounted volume

ls -ld ~/stagingarea/

# drwxr-xr-x 2 root root 4096 Feb 1 12:55 stagingarea/

touch stagingarea/kale.txt

# touch: cannot touch 'stagingarea/kale.txt': Permission denied

在这种情况下,容器的用户 ( jovyan) 和已安装卷的所有者 ( root) 对容器的目录和安装具有不同的权限级别和所有权。以下部分介绍了其中一些场景以及如何修复它们。

一些值得尝试的事情:

更改卷安装的所有权 您可以使用该命令更改卷装载的所有权chown。对于 docker-stacks 映像,您可以设置CHOWN_EXTRA和CHOWN_EXTRA_OPTS环境变量。 例如,要将卷挂载的所有权更改为jovyan用户(Docker 映像中的非特权默认用户):

# running in detached mode - can also be run in interactive mode

docker run --detach \

-v : \

-p 8888:8888 \

--user root \

-e CHOWN_EXTRA="" \

-e CHOWN_EXTRA_OPTS="-R" \

quay.io/jupyter/minimal-notebook

在哪里:

CHOWN_EXTRA=,:将更改指定容器目录的所有权和组(默认非递归)。您需要提供以/. CHOWN_EXTRA_OPTS="-R": 将递归地更改 中指定的目录的所有权和组CHOWN_EXTRA。 --user root:您必须使用 root 用户运行容器才能在运行时更改所有权。 现在访问挂载应该可以按预期工作:

# assuming we mounted the volume in /home/jovyan/stagingarea

ls -ld ~/stagingarea

# drwxr-xr-x 2 jovyan users 4096 Feb 1 12:55 stagingarea/

touch stagingarea/kale.txt

# jovyan is now the owner of /home/jovyan/stagingarea

# ls -la ~/stagingarea/

# -rw-r--r-- 1 jovyan users 0 Feb 1 14:41 kale.txt

补充笔记

如果要在目录中安装卷/home/,则可以使用和标志而不是上面示例中的和。-e CHOWN_HOME=yesCHOWN_HOME_OPTS="-R"-e CHOWN_EXTRA-e CHOWN_EXTRA_OPTS 此解决方案应该适用于您创建了 docker 卷(即使用命令)并使用中的标志安装它的大多数情况。docker volume create --name -vdocker run

将容器的 UID/GID 与主机的 UID/GID 相匹配 Docker 处理挂载主机目录的方式与挂载卷的方式不同,尽管语法本质上是相同的(即-v)。 当您使用该标志初始化 Docker 容器时-v,主机目录将直接绑定安装到容器中。因此,权限和所有权将被复制,并将与本地主机中的权限和所有权(包括用户 ID)相同,这可能会导致在尝试访问目录或在其中创建/修改文件时出现权限错误。 假设您的本地用户分别有UID和GID和1234。5678要修复本地目录和容器目录之间的 UID 差异,您可以使用显式的NB_UID和来运行容器NB_GID以匹配本地用户的 UID:

docker run -it --rm \

--user root \

-p 8888:8888 \

-e NB_UID=1234 \

-e NB_GID=5678 \

-v "${PWD}"/test:/home/jovyan/work \

quay.io/jupyter/minimal-notebook:latest

# you should see an output similar to this

# Update jovyan's UID:GID to 1234:5678

# Running as jovyan: bash

在哪里:

NB_IUD并且NB_GID应该与本地用户的 UID 和 GID 匹配。 您必须使用来确保 和在运行时更新。--user rootUIDGID

补充笔记

这种方法需要注意的是,由于这些更改是在运行时应用的,因此如果您需要重新创建容器(即在删除/销毁容器之后),您将需要使用适当的标志和环境变量重新运行相同的命令。 如果传递数字 UID,则它必须在 0-2147483647 范围内 此方法仅更新现有jovyan用户的 UID 和 GID,而不是创建新用户。从上面的例子来看:

id

# uid=1234(jovyan) gid=5678(jovyan) groups=5678(jovyan),100(users)

更改容器中UID/GID和USER后的权限问题

如果您还创建了新用户,则可能会遇到以下任一问题:

用户root是卷的所有者/home或已安装的卷 启动容器时,您会收到如下错误Failed to change ownership of the home directory. 尝试打包时权限被拒绝conda install

一些值得尝试的事情:

确保新用户拥有卷的所有权/home和卷安装 例如,假设您要创建一个callisto具有 aGID和UIDof的用户1234。您必须将以下标志添加到 docker run 命令中:

docker run -it --rm \

-p 8888:8888 \

--user root \

-e NB_USER=callisto \

-e NB_UID=1234 \

-e NB_GID=1234 \

-e CHOWN_HOME=yes \

-e CHOWN_HOME_OPTS="-R" \

-w "/home/callisto" \

-v "${PWD}"/test:/home/callisto/work \

quay.io/jupyter/minimal-notebook

# Updated the jovyan user:

# - username: jovyan -> callisto

# - home dir: /home/jovyan -> /home/callisto

# Update callisto UID:GID to 1234:1234

# Attempting to copy /home/jovyan to /home/callisto...

# Success!

# Ensuring /home/callisto is owned by 1234:1234

# Running as callisto: bash

在哪里:

-e NB_USER=callisto:将创建一个新用户callisto并自动将其添加到users组中(不会删除jovyan) -e NB_UID=1234and : 将新用户 ( )的and设置为-e NB_GID=1234UIDGIDcallisto1234 -e CHOWN_HOME_OPTS="-R"和:确保新用户是目录和子目录的所有者(设置将确保递归应用此更改)-e CHOWN_HOME=yes/homeCHOWN_HOME_OPTS="-R -w "/home/callisto"将工作目录设置为新用户的主目录

补充笔记

在上面的示例中,该-v标志用于将本地卷安装到新用户的/home目录中。

但是,如果您在其他地方安装卷,则还需要使用该标志来避免任何权限问题(请参阅本页上的“安装卷时权限被拒绝”部分)。-e CHOWN_EXTRA=

动态分配用户 ID 和 GID 上述情况确保该目录由具有特定和/home的新创建用户拥有,但如果您想动态分配新用户的和,可以进行以下调整:UIDGIDUIDGID

docker run -it --rm \

-p 8888:8888 \

--user root \

-e NB_USER=callisto \

-e NB_UID="$(id -u)" \

-e NB_GID="$(id -g)" \

-e CHOWN_HOME=yes \

-e CHOWN_HOME_OPTS="-R" \

-w "/home/callisto" \

-v "${PWD}"/test:/home/callisto/work \

quay.io/jupyter/minimal-notebook

在哪里:

"$(id -u)" and "$(id -g)"将动态地将执行命令的用户的UID和分配给新用户 ( )GIDdocker runcallisto

针对与权限相关的错误的其他提示和故障排除命令

将绝对路径传递给-v标志:

-v "${PWD}"/:/home/jovyan/work

此示例使用语法${PWD},该语法在运行时替换为当前目录的完整路径。/目标路径也应该是以诸如开头的绝对路径/home/jovyan/work。 您可能需要考虑使用 Docker 本机和标志而不是and :--user --group-add users-e NB_UID-e NB_GID

# note this will use the same UID from

# the user calling the command, thus matching the local host

docker run -it --rm \

-p 8888:8888 \

--user "$(id -u)" --group-add users \

-v :/home/jovyan/work quay.io/jupyter/datascience-notebook

此命令将使用特定用户 UID 启动容器,并将该用户添加到组中以修改默认目录users中的文件。进一步避免尝试附加软件包时出现问题。/home/opt/condaconda install 使用并查找该部分 来验证是否已相应地创建并安装了卷:docker inspect Mounts

{

"Mounts": [

{

"Type": "volume",

"Name": "my-vol",

"Source": "/var/lib/docker/volumes/stagingarea/_data",

"Destination": "/home/jovyan/stagingarea",

"Driver": "local",

"Mode": "z",

"RW": true,

"Propagation": ""

}

]

}

从特定渠道安装 conda 包时出现问题

默认情况下,docker-stacks 映像的 conda 通道优先级设置为strict。当尝试从优先级较低的通道安装软件包时,这可能会导致问题。

conda config --show | grep priority

# channel_priority: strict

# to see its meaning

conda config --describe channel_priority

# checking the current channels

conda config --show default_channels

# default_channels:

# - https://repo.anaconda.com/pkgs/main

# - https://repo.anaconda.com/pkgs/r

从其他渠道安装软件包:

您可以bioconda通过禁用该channel_priority设置来安装来自其他 conda 频道(例如 )的软件包:

# install by disabling channel priority at еру command level

conda install --no-channel-priority -c bioconda bioconductor-geoquery

通用功能页面的使用替代渠道部分提供了更多详细信息。

令牌被拒绝

如果您是 VSCode 和 Jupyter 扩展的常规用户,则在使用任何 docker-stacks 映像时可能会遇到以下任一问题:

单击命令行日志中显示的 URL 时,您会在 Web 浏览器上看到“无法访问此站点”页面 使用生成的令牌和/或 URL 会导致 Jupyter“令牌身份验证已启用”页面上出现“无效凭据”错误

# example log output from the docker run command

# [...]

# Or copy and paste one of these URLs:

# http://3d4cf3809e3f:8888/?token=996426e890f8dc22fa6835a44442b6026cba02ee61fee6a2

# or http://127.0.0.1:8888/?token=996426e890f8dc22fa6835a44442b6026cba02ee61fee6a2

一些值得尝试的事情:

在后台查找挥之不去的 Jupyter 进程 您要尝试的第一件事是检查后台是否没有其他 Jupyter 进程正在运行:

ps aux | grep jupyter

如果存在正在运行的现有进程,您可以使用以下命令终止它们:

# example output from the above command

# my-user 3412 ... --daemon-module=vscode_datascience_helpers.jupyter_daemon

# using the pid from the above log

kill 3412

在 VSCode 中关闭 Jupyter 自动启动 或者 - 您可能需要确保打开该设置以避免将来出现此问题。Jupyter: Disable Jupyter Auto Start 您可以通过VScode 中的菜单实现此目的:Settings > Jupyter 将容器路由到未使用的本地端口 不要将 Docker 端口映射8888到本地端口8888,而是映射到另一个未使用的本地端口。您可以看到映射到本地端口的示例8001:

docker run -it --rm -p 8001:8888 quay.io/jupyter/datascience-notebook

当终端提供访问Jupyter的链接:http://127.0.0.1:8888/lab?token=80d45d241a1ba4c2…8888时,将URL中的默认端口值修改为命令映射的端口值。docker run 在本例中,我们使用 8001,因此编辑后的链接将是:http://127.0.0.1: 8001/lab?token=80d45d241a1ba4c2 ... 。 注意:Jupyter 的端口映射在 Docker 之外还有其他应用程序。例如,当使用 SSH 控制云设备时,它可用于允许多个 Jupyter 实例。

好文阅读

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