Docker快速入门以及环境配置详解

前言

数据科学开发环境配置起来让人头疼，会碰到包版本不一致、错误信息不熟悉和编译时间漫长等问题。这很容易让人垂头丧气，也使得迈入数据科学的这第一步十分艰难。而且这也是一个完全不常见的准入门槛。

还好，过去几年中出现了能够通过搭建孤立的环境来解决这个问题的技术。本文中我们就要介绍的这种技术名叫Docker。Docker能让开发者简单、快速地搭建数据科学开发环境，并支持使用例如Jupyter notebooks等工具进行数据探索。

简介

Docker 最初 dotCloud 公司内部的一个业余项目

Docker 基于 Go 语言

Docker 项目的目标是实现轻量级的操作系统虚拟化解决方案

Docker 的基础是 Linux 容器（LXC）等技术

Docker 容器的启动可以在秒级实现，这相比传统的虚拟机方式要快得多

Docker 对系统资源的利用率很高，一台主机上可以同时运行数千个 Docker 容器

下面的图片比较了 Docker 和传统虚拟化方式的不同之处，可见容器是在操作系统层面上实现虚拟化，直接复用本地主机的操作系统，而传统方式则是在硬件层面实现。

容器除了运行其中应用外，基本不消耗额外的系统资源，使得应用的性能很高，同时系统的开销尽量小。传统虚拟机方式运行 10 个不同的应用就要起 10 个虚拟机，而Docker 只需要启动 10 个隔离的应用即可。

主要优势为：

     更快速的交付和部署 - 容器成为了最小单位

     更高效的虚拟化 - 内核级虚拟化

     更轻松的迁移和拓展

     更简单的管理

基本概念

主要是三个：

镜像(Image)

     一个只读的模板，镜像可以用来创建 Docker 容器

    可以简单创建或更新现有镜像，或者直接下载使用其他人的

容器(Container)

    容器是从镜像创建的运行实例，在启动的时候创建一层可写层作为最上层（因为镜像是只读的）

    可以被启动、开始、停止、删除。每个容器都是相互隔离的、保证安全的平台

    可以把容器看做是一个简易版的 Linux 环境（包括root用户权限、进程空间、用户空间和网络空间等）和运行在其中的应用程序

仓库(Repository)

    集中存放镜像文件的场所

    最大的公开仓库是 Docker Hub

    国内的公开仓库包括 Docker Pool 等

    当用户创建了自己的镜像之后就可以使用 push 命令将它上传到公有或者私有仓库，这样下次在另外一台机器上使用这个镜像时候，只需要从仓库上 pull 下来就可以了

    Docker 仓库的概念跟 Git 类似，注册服务器可以理解为 GitHub 这样的托管服务

安装

官方网站提供了 Mac, Linux 和 Windows 版本的安装教程。因为我打算使用虚拟机进行安装测试，所以这里主要走 Linux 的安装教程，不过其他的应该大同小异。我的 ubuntu 版本是 14.04 LTS, trusty