一:数据卷 1.什么是数据卷 数据卷是通过特殊设计的目录,可以绕过联合文件系统,为一个或者多个容器提供服务,数据卷是在docker宿主机当中,数据卷可以是文件也可以是文件夹. 2.特点 1.数据卷在容器之间可以共享,容器间传递数据将变得高效方便. 2.对数据卷内数据的修改会立马生效,无论是容器内操作还是本地操作. 3.在于数据持久化,它完全独立于容器的生命周期. 4.docker不会在容器删除时删除其挂载的数据卷. 5.数据卷的变化不会影响镜像的更新. 6.数据卷是在容器启动时初始化的,如果容器

Docker宿主机和容器之间文件拷贝docker copy 前言: Docker 数据管理 在生产环境中使用 Docker ,往往需要对数据进行持久化,或者需要在多个容器之间进行 数据共享,这必然涉及容器的数据管理操作 容器中的管理数据主要有两种方式: 数据卷 Data Volumes 容器内数据直接映射到本地主机环境: 数据卷容器(Data Volume Containers 使用特定容器维护数据卷 当然还有最原始的copy方式,这个也是管理数据的方式,但是基本不会用到: 最原始的copy方式

此文来源于:https://yq.aliyun.com/ziliao/43471 参考原文件之外,做了些修改. Volume数据卷是Docker的一个重要概念.数据卷是可供一个或多个容器使用的特殊目录,可以为容器应用存储提供有价值的特性: 持久化数据与容器的生命周期解耦:在容器删除之后数据卷中的内容可以保持.Docker 1.9之后引进的named volume(命名文件卷)可以更加方便地管理数据卷的生命周期:数据卷可以被独立地创建和删除. 数据卷可以用于实现容器之间的数据共享 可以支持不同类型

Docker宿主机和容器之间文件拷贝docker copy 前言: Docker 数据管理 在生产环境中使用 Docker ,往往需要对数据进行持久化,或者需要在多个容器之间进行 数据共享,这必然涉及容器的数据管理操作 容器中的管理数据主要有两种方式: 数据卷 Data Volumes 容器内数据直接映射到本地主机环境: 数据卷容器(Data Volume Containers 使用特定容器维护数据卷 当然还有最原始的copy方式,这个也是管理数据的方式,但是基本不会用到: 最原始的copy方式

docker--数据卷与数据卷容器 1.数据卷: 创建一个volumes的文件夹: [root@docker01 /]# mkdir volumes [root@docker01 /]# ls bin  boot  dev  etc  home  lib  lib64  lost+found  media  mnt  opt  proc  root  run  sbin  srv  sys  tmp  usr  var  volumes 创建一个名为vol的容器,并将容器的/opt目录挂载到本地

Docker Kubernetes Volume 网络数据卷 由于支持网络数据卷众多 今天只拿nfs作为案例. 支持网络数据卷 nfs iscsi glusterfs awsElasticBlockStore cephfs azureFileVolume azureDiskVolume vsphereVolume ..... 环境: 系统:Centos 7.4 x64 Docker版本:18.09.0 Kubernetes版本:v1.8 管理节点:192.168.1.79 工作节点:192.16

1.本节课主要讲解如何在Docker内部及容器之间管理数据.容器中管理数据主要有两种方式:数据卷(Data volumes)数据卷容器(Data volume containers) 2.数据卷:是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它绕过UFS,可以提供很多有用的特性:a.数据卷可以在容器之间共享和重用b.对数据卷的修改会立马生效c.对数据卷的更新,不会影响镜像d.卷会一直存在,直到没有容器使用*数据卷的使用,类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount. 3.创建数据卷 $ dock

数据卷 数据卷容器 参考连接 在Docker容器管理数据有两种方式 数据卷(Data Volumes) 数据卷容器(Data Volume Containers) 数据卷 这种方式在创建容器的时候将本地数据用-v挂载即可 $ docker run -it -v HostFolder:ContainerVolumeName IMAGE 数据卷容器 这种方式可以实现容器间的数据交互. # 首先创建一个有数据卷的容器 $ docker run -it -v /data:/vol --name cont

Docker是基于Go语言实现的开源容器项目,Docker让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化.容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口,Docker诞生于2013年年初,最初发起者是dotCloud公司.Docker自开源后受到广泛的关注和讨论,目前已有多个相关项目(包括Docker三剑客.Kubernetes等),逐渐形成了围绕Docker容器的生态体系,由于Docker在业界造成的影响力实在太大,dotC

一般情况下会比较频繁的修改容器内部的文件 频繁docker cp 不太方便 使用数据卷可以将宿机的某个目录映射至容器的目录 修改会方便点 1.创建数据卷 docker volume create 数据卷名称   (创建数据卷的默认目录是在/var/lib/docker/volumes/数据卷名称/-data) 2.查看数据卷详细信息 docker volume inspect 数据卷名称 3.查看所有数据卷 docker volume ls 4.删除数据卷 docker volume rm 数据

目的: 前言 Docker宿主机和容器之间文件拷贝 数据卷 数据卷容器 前言 Docker 数据管理 在生产环境中使用 Docker ,往往需要对数据进行持久化,或者需要在多个容器之间进行 数据共享,这必然涉及容器的数据管理操作 容器中的管理数据主要有两种方式: 数据卷 Data Volumes 容器内数据直接映射到本地主机环境 数据卷容器(Data Volume Containers 使用特定容器维护数据卷 也有最原始的方法,说白了就是复制,宿主机和容器内容不交互的 Docker宿主机和容器之

目录 一.系统环境 二.前言 三.Docker数据卷volumes 四.Kubernetes 数据卷volumes 4.1 有状态容器和无状态容器 4.2 Kubernetes 数据卷volumes解决的问题 4.3 Kubernetes 数据卷volumes概述 五.临时卷emptyDir 5.1 临时卷emptyDir使用场景 5.2 临时卷emptyDir简介 5.3 创建普通的pod 5.4 创建有emptyDir卷的pod 5.5 sidecar使用emptyDir卷共享数据 一.系统

目录 一.系统环境 二.前言 三.hostPath数据卷 3.1 hostPath数据卷概览 3.2 创建有hostPath卷的pod 一.系统环境 服务器版本 docker软件版本 Kubernetes(k8s)集群版本 CPU架构 CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) Docker version 20.10.12 v1.21.9 x86_64 Kubernetes集群架构:k8scloude1作为master节点,k8scloude2,k8scloude

目录 一.系统环境 二.前言 三.NFS数据卷 3.1 NFS数据卷概览 3.2 配置NFS服务端以及共享目录 3.3 配置NFS客户端 3.4 创建有NFS卷的pod 一.系统环境 服务器版本 docker软件版本 Kubernetes(k8s)集群版本 CPU架构 CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) Docker version 20.10.12 v1.21.9 x86_64 Kubernetes集群架构:k8scloude1作为master节点,k8s

目录 一.系统环境 二.前言 三.持久卷(Persistent Volume) 3.1 持久卷(Persistent Volume)概览 3.2 持久卷和持久卷申领的生命周期 3.3 持久卷的类型 3.4 持久卷的回收策略persistentVolumeReclaimPolicy 3.5 卷模式volumeMode 3.6 访问模式 accessModes 3.7 存储类storageClass 3.8 持久卷状态PersistentVolume status 四.持久卷申领Persistent

目录 一.系统环境 二.前言 三.静态制备和动态制备 四.存储类StorageClass 4.1 存储类StorageClass概览 4.2 StorageClass 资源 五.创建存储类StorageClass 5.1 配置NFS服务端以及共享目录 5.2 配置NFS客户端 5.3 配置StorageClass支持NFS 5.4 创建StorageClass 5.5 创建持久卷申领PersistentVolumeClaim(PVC) 六.把卷挂载到pod 一.系统环境 服务器版本 docker

1.数据卷 数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它绕过 UFS,可以提供很多有用的特性: 数据卷可以在容器之间共享和重用 对数据卷的修改会立马生效 对数据卷的更新,不会影响镜像 卷会一直存在,直到没有容器使用 *数据卷的使用,类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount. 1.1 创建一个数据卷 在用 docker run 命令的时候,使用 -v 标记来创建一个数据卷并挂载到容器里.在一次 run 中多次使用可以挂载多个数据卷. 下面创建一个 web 容器,并加载一个数据卷到容器

下图标注了这个功能在cloudstack4.2 UI中的位置 在cloudstack中是通过磁盘服务来设定卷的大小的.管理员可以设置相应的磁盘服务以供用户来使用.为了增强系统的灵活性,方便最终用户的使用以及为那些按照磁盘容量计费的功能多一些支持,在cloudstack中应该可以动态改变这些已经创建出的数据卷的大小. 目前为止在cloudstack中支持两种方式改变数据卷的大小,第一种方式是通过改变静态的磁盘服务来改变数据卷的大小,如下图所示: 第二种方式是通过可配置的方式改变数据卷的大小,这时候

一.数据卷的使用 有时候需要使用数据库,但是又希望它的数据能保存在本地,Docker中提供了数据卷可以供你方便的操作数据.数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它绕过 UFS,可以提供很多有用的特性: 数据卷可以在容器之间共享和重用 对数据卷的修改会立马生效 对数据卷的更新,不会影响镜像 数据卷默认会一直存在,即使容器被删除 注意:数据卷的使用,类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount,镜像中的被指定为挂载点的目录中的文件会隐藏掉,能显示看的是挂载的数据卷. 本次实验环境:腾讯

笔者在<Docker 基础 : 数据管理>一文中介绍了 docker 数据卷(volume) 的基本用法.随着使用的深入,笔者对 docker 数据卷的理解与认识也在不断的增强.本文将在前文的基础上介绍 docker 数据卷的原理及一些高级用法.如果您想先了解 docker 数据卷的基本概念与用法,请先移步这里. 为什么需要数据卷? 这得从 docker 容器的文件系统说起.出于效率等一系列原因,docker 容器的文件系统在宿主机上存在的方式很复杂,这会带来下面几个问题: 不能在宿主机上很方

一.什么是数据卷? 数据卷是一个可供一个或多个容器使用的特殊目录,它绕过 UFS,可以提供很多有用的特性: 数据卷可以在容器之间共享和重用 对数据卷的修改会立马生效 对数据卷的更新,不会影响镜像 数据卷默认会一直存在,即使容器被删除 *注意:数据卷的使用,类似于 Linux 下对目录或文件进行 mount,镜像中的被指定为挂载点的目录中的文件会隐藏掉,能显示看的是挂载的数据卷. 二.数据卷的操作 1.创建一个数据卷 在用 docker run 命令的时候,使用 -v 标记来创建一个数据卷并挂载到