上节讲到当容器运行期间产生的数据是不会在写镜像里面的,重新用此镜像启动新的容器就会初始化镜像,会加一个全新的读写入层来保存数据.如果想做到数据持久化,Docker提供数据卷(Data volume)或者数据容器卷来解决问题,另外还可以通过commit提交一个新的镜像来保存产生的数据.那么,来一一看下各自的使用方法. 一.数据卷 数据卷特性: 可以绕过UFS文件系统,为一个或多个容器提供访问. 完全独立于容器的生存周期,因此不会在删除容器时删除其挂在的数据卷. 数据卷特点: 数据卷在容器启动初始化

[编者的话]在容器之间拷贝数据是Docker一个重要而且基本的功能.拷贝数据到其他容器是一个经常使用到的场景,如当服务器遇到不可预见的“灾难”(注:断电,宕机)时,起到备份数据的作用.本文作者详细介绍了操作步骤. 如何在Docker容器之间拷贝数据 Docker容器可以类比成一个目录,它可以将一个应用程序运行时所依赖的所有环境(注:此应用依赖的其他的服务或程序等)打包在一起运行:同时可以随意的对它进行“启动”.“停止”.“移动”或者“删除”等操作.Docker容器在Linux的命名空间(Name

之前我们介绍了Docker的基本概念(前面的没翻译...),了解了如何使用Docker镜像进行工作,并且学习了网 络和容器之间的链接.这一节我们将讨论如何管理容器中及容器之间的数据. 我们将查看下面两种管理Docker中数据的主要方法. 数据卷 数据卷容器 数据卷 一个数据卷就是经过特殊设计的,在一个或多个容器中通过UFS文件系统提供的一些特性 实现数据持久化或共享. 数据卷可以在容器之间共享和重复利用 可以对数据卷里的内容直接进行修改 对镜像的更新不会改变数据卷的内容 卷会一直持续到没有容器使

一:前言 在Docker容器的实际使用中,经常会遇到容器的数据持久化,容器之间的数据共享等问题,通常我们有两种解决方案: 1)数据卷(Data Volumes):就是将容器内数据直接映射到本地主机环境的指定文件目录之中,可以理解为容器挂载一个虚拟数据卷然后 映射到一个主机目录中 2)数据卷容器(Data Volume Containers):用专门的容器来挂载数据卷,其他容器通过挂载这个父容器来实现数据共享,这个专门挂载 数据卷的容器就是数据卷容器,简单的总结就是有一个容器来专门管理数据的持久化

当把mysql容器销毁,在新建一个容器,进行之前的数据恢复. 因为之前建立了数据卷,那么现在就可以利用这个数据卷进行数据恢复. 使用docker volume create volume_name命令新建一个数据卷 docker volume ls查看数据卷列表 注意:使用数据卷进行挂载的时候,数据卷必须是一个空的目录,也就是说不能有任何数据. docker inspect volume_name查看数据的相关信息,例如挂载位置 在恢复数据之前需要把刚刚建立的数据卷里面关联的内容删除掉,然后把之

1.容器里面安装spark,外面的程序(安装spark主机的容器)会连接不上集群.理由:这个组件用的akka,连接上集群,会提示: akka.ErrorMonitor: dropping message [class akka.actor.ActorSelectionMessage] for non-local recipient [Actor[akka.tcp://sparkMaster@localhost:50071/]] arriving at [akka.tcp://sparkMaste

Volume 是 docker 容器生成持久化数据的首选机制.bind mounts 依赖主机机器的目录机构,volume 完全由 docker 管理.volume 较 bind mounts 有几个优势:           1. volume 比 bind mounts 更易备份和迁移.           2. 可以使用 docker cli 命令和 API 管理 volume.           3. volume 工作在 linux 和 windows 容器上.          

是什么 一句话:有点类似我们Redis里面的rdb和aof文件 先来看看Docker的理念: *  将运用与运行的环境打包形成容器运行 ,运行可以伴随着容器,但是我们对数据的要求希望是持久化的 *  容器之间希望有可能共享数据 Docker容器产生的数据,如果不通过docker commit生成新的镜像,使得数据做为镜像的一部分保存下来, 那么当容器删除后,数据自然也就没有了. 为了能保存数据在docker中我们使用卷. 能干嘛 容器的持久化 容器间继承+共享数据 卷就是目录或文件,存在于一个或

Docker致力于: 将运用与运行的环境打包形成容器运行 ,运行可以伴随着容器,但是我们对数据的要求希望是持久化的 容器之间希望有可能共享数据 Docker容器产生的数据,如果不通过docker commit生成新的镜像,使得数据做为镜像的一部分保存下来,那么当容器删除后,数据自然也就没有了.为了能保存数据在docker中我们使用卷. 一.容器数据卷能做什么 卷(volume)就是目录或文件,存在于一个或多个容器中,由docker挂载到容器,但不属于联合文件系统,因此能够绕过Union File

1.是什么 1.docker理念 先来看看Docker的理念:*  将运用与运行的环境打包形成容器运行 ,运行可以伴随着容器,但是我们对数据的要求希望是持久化的*  容器之间希望有可能共享数据 2.保存数据用卷 Docker容器产生的数据,如果不通过docker commit生成新的镜像,使得数据做为镜像的一部分保存下来,那么当容器删除后,数据自然也就没有了. 为了能保存数据在docker中我们使用卷. 3.数据持久化 一句话:有点类似我们Redis里面的rdb和aof文件 容器中的数据持久化,

1.是什么 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. 一句话:有点类似我们Redis里面的rdb和aof文件 将运用与运行的环境打包形成容器运行 ,运行可以伴随着容器,但是我们对数据的要求希望是持久化的

1.什么是数据卷 将运用与运行的环境打包形成容器运行 ,运行可以伴随着容器,但是我们对数据的要求希望是持久化的 容器之间希望有可能共享数据 Docker容器产生的数据,如果不通过docker commit生成新的镜像,使得数据做为镜像的一部分保存下来, 那么当容器删除后,数据自然也就没有了. 为了能保存数据在docker中我们使用卷. 卷就是目录或文件,存在于一个或多个容器中,由docker挂载到容器,但不属于联合文件系统,因此能够绕过Union File System提供一些用于持续存储或共享

是什么 docker的理念 将运用与运行的环境打包形成容器运行,运行可以伴随着容器,但是我们对数据的要求希望是持久化的 容器之间希望有可能共享数据 docker容器产生的数据,如果不通过docker commit生成新的镜像,使得数据做为镜像的一部分保存下来,那么当容器删除后,数据自然也就没有了. 为了能保存数据在docker中我们使用卷 一句话:有点像我们Redis里面的rdb和aof文件 能干吗 容器的持久化 容器间继承+共享数据 卷就是目录或文件,存在于一个或多个容器中,由docker挂载

目录 1.什么是Docker容器数据卷 2.数据卷的作用 3.数据卷的使用 1.什么是Docker容器数据卷 Docker容器数据卷,即Docker Volume(卷). 当Docker容器运行的时候,会产生一系列的数据文件,这些数据文件会在关闭Docker容器时,直接消失的.但是其中产生部分的数据内容,我们是希望能够把它给保存起来,另作它用的. 所以我们期望: 将应用与运行的环境打包形成容器运行,伴随着容器运行产生的数据,我们希望这些数据能够持久化. 希望容器之间也能够实现数据的共享. 根据我

什么是容器数据卷 docker的理念回顾 将应用和运行的环境打包形成容器运行,运行可以伴随着容器,但是我们对于数据的要求,是希望能够持久化的! 就好比,你安装一个MySQL,结果你把容器删了,就相当于删库跑路了. 所以我们希望容器之间有可能可以共享数据,Docker容器产生的数据,如果不通过docker commit 生成新的镜像,使得数据作为镜像的一部分保存下来, 那么当容器删除后,数据自然也就没有了!这样是行不通的! 为了能保存数据在Docker中我们就可以使用卷!通过目录的挂载将我们容器内

什么是容器数据卷 从docker的理念说起,docker将应用和环境打包成一个镜像,运行镜像(生成容器)就可以访问服务了. 如果数据都存在容器中,那么删除容器,数据就会丢失!需求:数据可以持久化 MySQL容器删了,就相当于删库了.需求:MySQL数据可以本地存储 容器之间可以有一个数据共享的技术,docker容器产生的数据同步到本地或者别的地方. 这就是数据卷技术,就是目录挂载,将容器内的目录,挂载到虚拟机上或者Linux上 目的:实现容器数据的持久化和同步操作.容器间也可以数据共享 数据的覆

docker容器自身存储数据效率比较低,因此我们为了提高磁盘IO的性能等,需要在容器中挂载一个外部存储设备.关于讲解大致如下: Docker中的数据可以存储在类似于虚拟机磁盘的介质中,在Docker中称为数据卷(Data Volume).数据卷可以用来存储Docker应用的数据,也可以用来在Docker容器间进行数据共享. 数据卷呈现给Docker容器的形式就是一个目录,支持多个容器间共享,修改也不会影响镜像.使用Docker的数据卷,类似在系统中使用 mount 挂载一个文件系统. )一个数据

简介 之前写过一篇博客 ELK:日志收集分析平台,介绍了在Centos7系统上部署配置使用ELK的方法,随着容器化时代的到来,容器化部署成为一种很方便的部署方式,收集容器日志也成为刚需.本篇文档从 容器化部署ELK系统,收集容器日志,自动建立项目索引,ElastAlert日志监控报警,定时删除过期日志索引文件 这几个方面来介绍ELK. 大部分配置方法多是看官方文档,理解很辛苦,查了很多文章,走了很多弯路,分享出来,希望让有此需求的朋友少走弯路,如有错误或理解不当的地方,请批评指正. 逻辑结构如下

1.使用容器卷的原因:Docker容器产生的数据,如果不通过commit生成新的镜像,数据会在容器删除后丢失.为了能持久化保存和共享容器的数据,Docker提出了两种管理数据的方式:数据卷和数据卷容器. 2.数据卷操作 2.1 增加新数据卷 docker run -d -v /tmpd/busyboxtest --name busyboxtest busybox -v参数会在容器的/tmp/busybox下创建一个新的容器卷 通过docker inspect命令查看数据卷的位置 docker i

卷的原理图: 主机中的本地目录作为Docker容器内的持久存储卷装载,以便在主机和Docker容器之间共享数据.如果主机希望访问或定期备份在Docker容器内运行的DB服务器写入文件夹的数据或数据库,则此方法非常有用. 创建本地数据卷 #创建本地卷[root@tar1 ~]# docker volume create pgdata create : 后面写自定义卷名 创建并运行容器 [root@tar1 ~]# docker run -v pgdata:/root/data --name doc