前言 Dockerfile 中提供了两个非常相似的命令 COPY 和 ADD,本文尝试解释这两个命令的基本功能,以及其异同点,然后总结其各自适合的应用场景. Build 上下文的概念 在使用 docker build 命令通过 Dockerfile 创建镜像时,会产生一个 build 上下文(context).所谓的 build 上下文就是 docker build 命令的 PATH 或 URL 指定的路径中的文件的集合.在镜像 build 过程中可以引用上下文中的任何文件,比如我们要介绍的 C

Dockerfile 中提供了两个非常相似的命令 COPY 和 ADD,本文尝试解释这两个命令的基本功能,以及其异同点,然后总结其各自适合的应用场景. Build 上下文的概念 在使用 docker build 命令通过 Dockerfile 创建镜像时,会产生一个 build 上下文(context).所谓的 build 上下文就是 docker build 命令的 PATH 或 URL 指定的路径中的文件的集合.在镜像 build 过程中可以引用上下文中的任何文件,比如我们要介绍的 COPY

参考资料:https://www.cnblogs.com/sparkdev/p/9573248.html Dockerfile 中提供了两个非常相似的命令 COPY 和 ADD,本文尝试解释这两个命令的基本功能,以及其异同点,然后总结其各自适合的应用场景. Build 上下文的概念 在使用 docker build 命令通过 Dockerfile 创建镜像时,会产生一个 build 上下文(context).所谓的 build 上下文就是 docker build 命令的 PATH 或 URL

http://blog.163.com/digoal@126/blog/static/163877040201410341236664/   在Dockerfile中, 我们可以使用ADD和COPY拷贝文件(注意是上下文相关目录的文件, 不是本地的任意文件, 除非上下文目录是根)到container制作image. 那么两者有什么区别呢?   ADD 多了2个功能, 下载URL和解压.  其他都一样. 如果你不希望压缩文件拷贝到container后会被解压的话, 那么使用COPY. 如果需要自动

Dockerfile指令 这些建议旨在帮助您创建高效且可维护的Dockerfile. FROM FROM指令的Dockerfile引用 尽可能使用当前的官方图像作为图像的基础.我们推荐Alpine图像,因为它是严格控制的并且尺寸小(目前小于5 MB),同时仍然是完整的Linux发行版. 标签 了解对象标签 您可以为图像添加标签,以帮助按项目组织图像,记录许可信息,帮助实现自动化或出于其他原因.对于每个标签,添加LABEL以一个或多个键值对开头的行.以下示例显示了不同的可接受格式.内容包括解释性意

docker Dockerfile指令ADD和COPY的区别,添加目录方法 ADD指令的功能是将主机构建环境(上下文)目录中的文件和目录.以及一个URL标记的文件 拷贝到镜像中.其格式是: ADD 源路径 目标路径#把当前config目录下所有文件拷贝到/config/目录下ADD config/ /config/ ADD test1.txt test1.txtADD test1.txt test1.txt.bakADD test1.txt /mydir/ADD data1 data1ADD d

目录 1.COPY指令 (1)COPY指令说明 (2)COPY指令格式 (3)COPY指令使用 (4)其他 2.ADD指令 (1)ADD指令说明 (2)ADD指令格式 (3)ADD指令使用 (4)不推荐使用ADD指令下载文件的原因 (5)其他 3.总结: COPY 和 ADD 都是 Dockerfile 中的指令,有着类似的作用.它们允许我们将文件从特定位置复制到 Docker 镜像中. 1.COPY指令 (1)COPY指令说明 COPY 指令从 <src> 复制新的文件或目录,并将它们添加到

一.docker常用命令? 1. 常用帮助命令 1.1 docker的信息以及版本号 /* docker info 查看docker的信息 images2 docker本身就是一个镜像. docker version 查看docker的版本号 */ 1.2 docker的启动,停止,重启,查看状态. // service docker start/stop/restart/status 二.镜像命令? 1. 列举出所有的镜像(本地镜像) /* docker images 所拥有的参数: dock

是什么 DockerFile 是用来构建Docker镜像的构建文件,是由一系列命令和参数构成的脚本 构建三部曲 编写Dockerfile文件 docker build docker run 文件什么样??? DockerFile构建过程解析 Dockerfile内容基础知识 每条保留字指令都必须为大写字母且后面要跟随至少一个参数 指令按照从上到下,顺序执行 表示注释 每条指令都会创建一个新的镜像层,并对镜像进行提交 docker执行Dockerfile的大致流程 docker从基础镜像运行一个容

特性 容器 虚拟机 启动 秒级 分钟级 硬盘使用 一般为 MB 一般为 GB 性能 接近原生 弱 系统支持量 单机支持上千个容器 一般几十个 容器三大基本概念 镜像 image 容器 container 仓库 repositorydocker整个生命周期就是这三个概念. 安装docker 1.卸载旧版本 sudo yum remove docker \ docker-client \ docker-client-latest \ docker-common \ docker-latest \ d

一. docker 容器 1.docker是什么? .linux下容器技术有很多,docker是做的最杰出的一款 .docker能够支撑阿里双十一,京东618的业务,说明,性能,安全性不得差 .docker容器很容易被大规模创建 .python为什么火?因为运维领域,golang则是因为docker .docker能够解决什么问题?解决环境配置问题 .每一个docker容器,单独运行一个应用程序 .docker如同在os的进程上,披着一个马甲,其实还是运行在一个单独linux系统上 .让开发人员

一.Dokcerfile的基本指令   1)From 指定构建镜像的基础镜像 2)MAINTAINER 指定镜像的作者 3)RUN 使用前一条指令创建的镜像生产容器,并在容器中执行命令,执行结束后会自动提交成为新的镜像 4)CMD 为容器提供运行时的默认值,作为容器启动的默认第一条指令,在Dockerfile只有一条,有多条的话以最后一条为准 5)LABEL 为生成的镜像添加描述信息,可以使用inspect查看 6)EXPOSE 申明容器在运行时将会监听的特定端口,即对外暴露的端口,但要真正暴露

1.docker build docker build 这个动作有一个context 上下文的概念 docker build -f /path/to/a/Dockerfile .这个动作 通过 -f 参数 指出我们的 Dockerfile 位置,同时指定我们当前的工作目录为构建上下文.如果以当前的目录非常大(构建启动过程会变慢,还会浪费多余的mem) docker build -t shykes/myapp:1.0.2 -t shykes/myapp:latest .构建时 可以给指定的 镜像打

Dockerfile最佳实践一个容器对应一个进程一个Docker容器应该只对应一个进程,也就是一个Docker 镜像一般只包含一个应用的制品包(比如.jar). 在需要组合多个进程的场景,使用容器组(比如Docker Compose,或Kubernetes Pod). 选用合适的基础镜像 选用基础镜像的原则: 使用官方提供的基础镜像(official) 基础镜像应该提供足够的支持,使得Dockerfile尽量简单(easy enough) 基础镜像要足够精简,尽量不要包含不需要的内容(simpl

本文原创,原文地址为:http://www.cnblogs.com/fengzheng/p/5181222.html 创建镜像的目的 首先说DockerHub或其它一些镜像仓库已经提供了够多的镜像,有最小版本,也有一些安装了mysql.nginx.apache等等第三方软件的版本可以直接拿来使用.虽然已经足够多了,但是有些情况下并不能满足我们的需求,例如需要安装一些比较少用到的第三方软件,这个时候只能先用公共仓库中的镜像,启动容器,然后在容器中按照我们的需求安装软件,修改配置等等操作,之后提交镜

代理使用原则: 代理方法的参数是要传的值,代理方法的返回值是要得到的值(即要调用的类回传的值),并且在实现的代理方法中的值就是原来的类要传的值(设置delegate=self),  比如2个类 A,B A类中有个代理方法(int)Adelegate(int a) B类实现代理方法(int)Adelegate(int a){ return b:} 那么 a是传给B类的值,而b是传给A类的值.  例子: 首先关于代理 @protocol NextViewControllerDelegate<NSOb

GitHub操作总结 : 总结看不明白就看下面的详细讲解. GitHub操作流程 : 第一次提交 : 方案一 : 本地创建项目根目录, 然后与远程GitHub关联, 之后的操作一样; -- 初始化Git仓库 :Git init ; -- 提交改变到缓存 :git commit -m 'description' ; -- 本地git仓库关联GitHub仓库 : git remote add origin git@github.com:han1202012/TabHost_Test.git ; --

FP-growth 算法优缺点: 优点:一般快于Apriori 缺点:实现比较困难,在某些数据上性能下降 适用数据类型:标称型数据 算法思想: FP-growth算法是用来解决频繁项集发现问题的,这个问题再前面我们可以通过Apriori算法来解决,但是虽然利用Apriori原理加快了速度,仍旧是效率比较低的.FP-growth算法则可以解决这个问题.FP-growth算法使用了频繁模式树(Frequent Pattern Tree)的数据结构.FP-tree是一种特殊的前缀树,由频繁项头表和项前

{ //数据导入 OpenFileDialog open = new OpenFileDialog(); open.Filter = "Excle文件|*.xls"; open.Title="导入数据...."; if (open.ShowDialog() != true) { return; } else { string filename = open.FileName; using (Stream stream = File.OpenRead(filename

前言 对于如何发现一个数据集中的频繁项集,前文讲解的经典 Apriori 算法能够做到. 然而,对于每个潜在的频繁项,它都要检索一遍数据集,这是比较低效的.在实际的大数据应用中,这么做就更不好了. 本文将介绍一种专门检索频繁项集的新算法 - FP-growth 算法. 它只会扫描数据集两次,能循序挖掘出频繁项集.因此这种算法在网页信息处理中占据着非常重要的地位. FP-growth 算法基本原理 将数据存储到一种成为 FP 树的数据结构中,这样的一棵树包含了数据集中满足最小支持度阈值的所有节点信