安裝腳本
Ubuntu / Centos
Debian的安裝貌似有問題， 需要解決安裝源的問題。
curl -fsSL https://get.docker.com -o get-docker.sh
sudo sh get-docker.sh --mirror Aliyun / AzureChinaCloud
如果在海外的AWS或者GCP等云服務(wù)器廠商， --mirror 自然不需要加上去了。
Centos在運行完成之后， 還需要手動的 sudo systemctl start docker.service 否則會提示docker沒有啟動之類的錯誤
日志相關(guān)
Grep String
正確的姿勢： docker logs nginx 2>&1 | grep "127."
比如查看Jupyter Notebook的token: docker logs notebook 2>&1 | grep "token"
其他支持的參數(shù)
-f : 類似tail -f 命令
--since : 從某個時間戳開始，比如 2013-01-02T13:23:37 也支持相對時間，比如: 42m
--until : 與上類似， 不過是反過來。
-t, --timestamp : 顯示時間戳
--tail N(default all) : 顯示最后幾行數(shù)據(jù)
Mount的技巧
比如Grafana 等，在docker image之中自帶一些文件。如果直接mount對應(yīng)的目錄并且host目錄為空， 那么docker內(nèi)部的
目錄就會被覆蓋。如何處理這種情況呢？
簡單粗暴的方法1：(思路only)
先運行一次， 然后使用 docker cp 命令將其復制出來
然后刪除剛才的docker container， 將文件復制到對應(yīng)的目錄，再mount
更優(yōu)雅一些的方法2:
以啟動 ClickHouse 為例
# Step 1.1: 創(chuàng)建一個docker volume (目的： 把CH Server的配置暴露出來)
docker volume create --driver local \
--opt type=none \
--opt device=/home/centos/workspace/clickhouse/configs \
--opt o=bind \
ch-server-configs
# Step 1.2 : 創(chuàng)建volume , mount 數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)
docker volume create --driver local \
--opt type=none \
--opt device=/home/centos/workspace/clickhouse/data \
--opt o=bind \
ch-server-data
# Step 2 : 啟動 （注意： 當存儲數(shù)據(jù)較多的時候， 第二次啟動，會花比較長的時間來初始化。 初始化結(jié)束之前嘗試鏈接會失敗。）
sudo docker run -d --name mkt-ch-server \
-v ch-server-configs:/etc/clickhouse-server \
-v ch-server-data:/var/lib/clickhouse \
--restart always \
-p 9000:9000 -p 8123:8123 \
--ulimit nofile=262144:262144 yandex/clickhouse-server
這樣docker鏡像自帶的配置文件就不會在第一次mount的時候被清空
定時任務(wù)
比如mysql需要定期導出數(shù)據(jù)備份。這個操作最好是利用宿主機的crond來完成
0 1 * * * docker exec mysqldump xxxx
常用Docker鏡像及其安裝命令
MySQL
安裝
docker run --name some-mysql --restart always\
-v /my/own/datadir:/var/lib/mysql\
-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=my-secret-pw -d mysql:tag
Dump 數(shù)據(jù)
方式1： 已經(jīng)在本地有mysql docker container
下面的命令是針對docker內(nèi)部的mysql，也可以直接指定參數(shù)dump remote mysql
docker exec some-mysql sh -c 'exec mysqldump --all-databases -uroot -p"$MYSQL_ROOT_PASSWORD"' > /path-to-data/all-databases.sql
方式2 ： 在本地還沒有mysql docker container
# 用完就刪除，并在命令行提示輸入密碼
docker run -i --rm mysql:5.7 mysqldump --all-databases\
-h 172.17.0.1 -uroot -p | gzip -9 > /home/centos/workspace/mysql-data/backup.sql.gz
編輯器原因， 上面 > 沒有正確顯示出來
Restore 數(shù)據(jù)
還是參考上面 Dump 的方式，只不過命令行工具改成了 mysql
Python Proxy
多多少少要搞一些爬蟲吧。充分利用云服務(wù)器的IP用來做爬蟲代理。目前發(fā)現(xiàn)最簡單的爬蟲代理搭建方法：
docker run --name py-proxy -d --restart always -p 8899:8899 abhinavsingh/proxy.py
注意：
- 截至目前位置， 這個docker鏡像的python腳本還比較老，不支持basic auth. 如果需要basic auth, 需要自行更新python文件，并重新docker build才可以。Github地址： https://github.com/abhinavsingh/proxy.py
- 在實際生產(chǎn)之中， 用多了貌似有自動無法鏈接的情況。也可能是目標網(wǎng)站的問題。
- 這個東東也可以作為瀏覽器SwitchSharp的代理哦， 不過推薦加上https + basic auth. 具體操作請看官方文檔。
Jupyter Notebook
用了一圈， 感覺還是 tensorflow 鏡像自帶的Notebook比較簡單。 因為在mount host 目錄的時候， 沒有奇奇怪怪的權(quán)限問題。bash script 如下：
sudo docker run --name notebook -d --restart always \
-p 127.0.0.1:8888:8888 \
-v /path-to-workspace/notebooks:/tf \
tensorflow/tensorflow:latest-py3-jupyter
如果還需要鏈接Apache Spark等，參考如下Script
sudo docker run --name pyspark-notebook -d \
--net host --pid host -e TINI_SUBREAPER=true -p 8888:8888 \
-v /path-to-workspace/notebooks:/tf \
tensorflow/tensorflow:latest-py3-jupyter
Grafana
ID=$(id -u)
docker run \
-d --restart always \
-p 3000:3000 \
--name=grafana \
--user $ID -v /path-to-data/grafana-data:/var/lib/grafana \
-e "GF_INSTALL_PLUGINS=grafana-clock-panel,grafana-simple-json-datasource" \
-e "GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=aaabbbccc" \
grafana/grafana
一些簡單的解釋：
- –user $ID 必須要設(shè)置， 否則docker內(nèi)部會出現(xiàn)permission issue
- GF_INSTALL_PLUGINS ： 安裝一些非自帶的插件
- GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD ： 賬號： admin / aaabbbccc
總結(jié)
以上就是這篇文章的全部內(nèi)容了，希望本文的內(nèi)容對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值，謝謝大家對腳本之家的支持。
