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動手實踐：使用Docker設(shè)置數(shù)據(jù)科學(xué)環(huán)境

 每當您開始一個新的數(shù)據(jù)項目或有一個很好的數(shù)據(jù)處理想法時，可能都需要初步的概念證明來啟動。 您當然不想要，并且可能甚至沒有時間花時間來建立全新的數(shù)據(jù)環(huán)境，而無需了解數(shù)據(jù)本身。 在下一篇文章中，您將學(xué)習(xí)Docker如何在不浪費時間一遍又一遍的情況下幫助您設(shè)置可復(fù)制的數(shù)據(jù)環(huán)境。

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什么是Docker?為什么要嘗試一下?

Docker是在指定環(huán)境(稱為容器)中創(chuàng)建，部署和運行所需應(yīng)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(shù)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(jīng)在生產(chǎn)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(shè)置好并運行它們，它們就可以使用了。

技術(shù)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(yīng)用程序可以從一個計算環(huán)境快速運行到另一個計算環(huán)境。 Docker容器映像是一個輕量級的，獨立的，可執(zhí)行的軟件軟件包，其中包含運行應(yīng)用程序所需的一切：代碼，運行時，系統(tǒng)工具，系統(tǒng)庫和設(shè)置。 其他重要術(shù)語：

  • 圖片：只是容器的快照。
  • Dockerfile：這是一個Yaml文件，用于構(gòu)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(guī)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(shù)據(jù)科學(xué)家或數(shù)據(jù)分析師而言，泊塢窗意味著您可以專注于探索，轉(zhuǎn)換和建模數(shù)據(jù)，而無需首先考慮您的數(shù)據(jù)環(huán)境所運行的系統(tǒng)。 通過使用準備在Docker容器中運行的數(shù)千種應(yīng)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(nèi)部署所選的工作環(huán)境。
  • 假設(shè)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(xiàn)在，一個選擇是，每個隊友都可以在具有不同體系結(jié)構(gòu)，不同庫和不同版本應(yīng)用程序的環(huán)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(fù)的數(shù)據(jù)環(huán)境，因此您可以立即開始進行協(xié)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(shù)據(jù)科學(xué)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(nèi)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(dǎo)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(nèi)容。 以下是一些基本的Docker命令：

  • docker login#登錄Docker注冊表
  • docker run#創(chuàng)建一個新容器并啟動
  • docker start #啟動一個現(xiàn)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(xiàn)在可以在容器中試用我們的應(yīng)用程序，但它并不是高級數(shù)據(jù)科學(xué)家正在尋找的完整數(shù)據(jù)環(huán)境。 您可能想要使用更高級的工具，例如Nifi進行數(shù)據(jù)攝取和處理，Kafka進行數(shù)據(jù)流傳輸，以及使用SQL或NonSQL數(shù)據(jù)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(shè)置所需的數(shù)據(jù)環(huán)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(yīng)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(wǎng)絡(luò)進行交互。 使用compose時，您首先使用yaml文件配置應(yīng)用程序的服務(wù)，然后使用單個命令(docker compose up)來創(chuàng)建并啟動先前定義的所有服務(wù)。*

在下面的內(nèi)容中，您可以找到入門的主要步驟：

  • 使用Dockerfile定義您的應(yīng)用環(huán)境，以便輕松復(fù)制
  • 在docker-compose.yml中指定構(gòu)成數(shù)據(jù)環(huán)境的所有服務(wù)
  • 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(nèi)容。 并且盡管您可以肯定使用以下內(nèi)容作為模板，但絕對應(yīng)該為自己配置一次：

 
 
 
    
  
  
  
  1. version: '3' 
    2. 
  
  
  
  2. services: 
    3. 
  
  
  
  3.   zookeeper: 
    4. 
  
  
  
  4.     hostname: zookeeper 
    5. 
  
  
  
  5.     container_name: zookeeper_dataenv 
    6. 
  
  
  
  6.     image: 'bitnami/zookeeper:latest' 
    7. 
  
  
  
  7.     environment: 
    8. 
  
  
  
  8.       - ALLOW_ANONYMOUS_LOGIN=yes 
    9. 
  
  
  
  9.   nifi: 
    10. 
  
  
  
  10.     image: mkobit/nifi 
    11. 
  
  
  
  11.     container_name: nifi_dataenv 
    12. 
  
  
  
  12.     ports: 
    13. 
  
  
  
  13.       - 8080:8080 
    14. 
  
  
  
  14.       - 8081:8081 
    15. 
  
  
  
  15.     environment: 
    16. 
  
  
  
  16.       - NIFI_WEB_HTTP_PORT=8080 
    17. 
  
  
  
  17.       - NIFI_ZK_CONNECT_STRING=zookeeper:2181 
    18. 
  
  
  
  18.   minimal-jupyter-notebook: 
    19. 
  
  
  
  19.     image: jupyter/minimal-notebook:latest 
    20. 
  
  
  
  20.     ports: 
    21. 
  
  
  
  21.       - 8888:8888 
    22. 
  
  
  
  22.   mongodb: 
    23. 
  
  
  
  23.     image: mongo:latest 
    24. 
  
  
  
  24.     container_name: mongodb_dataenv 
    25. 
  
  
  
  25.     environment: 
    26. 
  
  
  
  26.       - MONGO_DATA_DIR=/data/db 
    27. 
  
  
  
  27.       - MONGO_LOG_DIR=/dev/null 
    28. 
  
  
  
  28.     ports: 
    29. 
  
  
  
  29.         - 27017:27017 
    30. 
  
  
  
  30.   grafana: 
    31. 
  
  
  
  31.     image: bitnami/grafana:latest 
    32. 
  
  
  
  32.     container_name: grafana_dataenv 
    33. 
  
  
  
  33.     ports: 
    34. 
  
  
  
  34.       - 3000:3000 
    35. 
  
  
  
  35.   db: 
    36. 
  
  
  
  36.     image: 'postgres:9.6.3-alpine' 
    37. 
  
  
  
  37.     container_name: psql_dataenv 
    38. 
  
  
  
  38.     ports: 
    39. 
  
  
  
  39.       - 5432:5432 
    40. 
  
  
  
  40.     environment: 
    41. 
  
  
  
  41.       POSTGRES_DB: psql_data_environment 
    42. 
  
  
  
  42.       POSTGRES_USER: psql_user 
    43. 
  
  
  
  43.       POSTGRES_PASSWORD: psql 
    44. 
  
  
  
  44.       PGDATA: /opt/psql_data 
    45. 
  
  
  
  45.     restart: "no" 
    46.

而已! 您剛剛了解了如何在幾秒鐘內(nèi)隨時隨地部署自己的數(shù)據(jù)環(huán)境的基礎(chǔ)知識，這意味著浪費更少的時間進行設(shè)置，而將更多的時間用于生產(chǎn)。

請注意，還有許多其他容器軟件選項。 我只是喜歡與Docker合作，并想與您分享我的經(jīng)驗


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