Docker 安装和使用

此部分主要参考Docker官方文档：https://docs.docker.com/engine/install/ubuntu/
Ubuntu Docker安装

bug: Get Permission Denied

1. 使用sudo获取管理员权限，运行docker命令

   #如下命令可以正常执行
   sudo docker run ubuntu:15.10 /bin/echo "Hello world"
   

2. docker守护进程启动的时候，会默认赋予名字为docker的用户组读写Unix socket的权限，因此只要创建docker用户组，并将当前用户加入到docker用户组中，那么当前用户就有权限访问Unix socket了，进而也就可以执行docker相关命令。

   sudo groupadd docker     #添加docker用户组
   sudo gpasswd -a $USER docker     #将登陆用户加入到docker用户组中
   newgrp docker     #更新用户组
   docker ps    #测试docker命令是否可以使用sudo正常使用
   搜索可用镜像
    
   docker search anaconda
   拉取你中意的镜像
    
   docker pull continuumio/anaconda3
   我这里因为要存储conda的环境，所以我pull的是anaconda，也可以搜索到其他的docker的环境，例如
    
   docker pull ubuntu:18.4 # 18.4为版本号
   启动该镜像并且运行bash命令:
    
   docker run -it continuumio/anaconda3 /bin/bash
   记新打包成的镜像名为new_anaconda
    
   sudo -s
   docker pull continuumio/anaconda3
   docker run -it --name new_anaconda continuumio/anaconda3 /bin/bash
   激活new_anaconda
    
   docker start new_anaconda
   进入new_anaconda
    
   docker contain new_anaconda
   执行whereis anaconda可知容器中anaconda的路径为/opt/conda/envs 在查找到的anaconda路径下，创建新的为env的路径 cd /opt/conda/envs，此时还没有创建环境，ls为空。
    新建一个终端，查找到系统内安装的anaconda3环境路径，一般在your_anaconda3_path/envs，这里有你创建好的环境。
   通过docker cp指令，将系统中的环境全部复制到docker的anaconda3环境路径下，此时docker中的anaconda已经可以使用配好的环境了，可以用 source activate 指令自行证实一下。
    
   docker cp your_anaconda3_path/envs/envs_name container_name:/opt/conda/envs `
   记导出的镜像名字为new_anaconda_image
    
   docker commit new_anaconda new_anaconda_image
   docker save new_anaconda_image -o new_anaconda_image.tar
    
   注意：一定要导出为.tar文件格式
    
   在新服务器上导入镜像
    
   sudo -s
   docker load < new_anaconda_image.tar
   修改docker container名字
    
   后面push的时候需要修改，这里先不管。
    
   上传image到docker hub
    
   注册docker hub：https://hub.docker.com/
   把 Docker Image Push 到 Docker Hub 上
    打開 terminal 輸入docker images，畫面如下:
    
    要把 Docker Image Push 到 Docker Hub 上，需要把 Docker Image 加上 tag，如下指令:
    
   $ docker tag mytomcat jackyohhub/mytomcat
   使用的Docker tag格式如下：
    docker tag ${Image Name} DockerHub帳號/Image Name
    執行結果的畫面如下：
     3. 輸入docker login指令登入到 Docker Hub
    4. 使用 docker push 指令把 Docker Image Push 到 Docker Hub。
    
   把docker pull下来
    
   $ docker pull jackyohhub/mytomcat
   啟動 Docker Container，指令如下
    
   docker run -p 8080:8080 jackyohhub/mytomcat
   啟動完成之後就可以使用 Browser 查看結果，輸入 URL 位址為 http://localhost:8080 可以看到是否成功。
    
   1. 记录一次将本地的基于Anaconda的Pytorch开发环境打包成Docker镜像并迁移到其他服务器上的全过程
    2. 如何将anaconda中的环境封装成docker
    3. Day6：把 Docker Image Push 到 Docker Hub
                                       容器化现有的conda环境
   我使用conda环境来进行数据分析项目。 有时，如果软件包不在bioconda或conda-forge上，则需要恢复使用pip或R的install.packages进行安装。
    这使得很难在另一个系统上重现环境以及分析。 甚至存储为environment.yml文件的纯conda环境也可能损坏。
    使用以下说明，可以将现有环境打包到Docker或Singularity容器中，该容器应具有更高的可移植性，并且还可以轻松地集成到基于的。
   Docker，Podman或Singularity
    源conda环境必须在linux x64机器上。
   包装环境
   conda-pack -n <MY> -o packed_environment.tar.gz
   # With singularity
   singularity build --fakero
                                       c) 注意：不同的操作系统的安装包版本可能会不一样，需要根据操作系统或平台选择不同版本的安装包。例如：libgfortran工具包在mac系统中版本是5.0.0，在linux-64中的版本为3.0.0。a) 导出安装工具包，需要注意：导出的工具包不能带有构建信息，参考命令如下。b) 执行环境的安装，参考Dockerfile中的安装命令。1. 构建docker环境：配置Dockerfile。2. 安装python运行环境和工具包。
                                       Dockerfile必须和environment.yml文件在用一个目录下，并且都在WORKDIR工作目录下。5. 运行完成后，不出意外也就创建了环境并且一旦创建镜像的容器，就会自动进入该虚拟环境。2. 第二步是将自己的conda虚拟环境导出成environment.yml文件。值得注意的是，如果当前sudo用户没有写文件的权限，需要改变权限，比如使用chromd 777命令。3. 接着就是创建Dockerfile文件，文件里面的内容写上。导出之后的文件在与anaconda3相同的目录下。
   为了方便开发，在Docker Hub官方中选择一个合适的condadocker镜像，然后下载到本地。
   我选择了“docker-anaconda”，地址是：https://hub.docker.com/r/continuumio/anaconda3
   下载命令如下：
   docker pull continuumio/anaconda.
                                       本篇文章主要介绍如何将服务器`A`上的`conda`环境迁移到服务器`B`上，并解决使用`clear`指令时出现`terminals database is inaccessible`的问题。
                                       综述：为bm单位做事的时候总是有这样的需求，将代码的环境在公网下配置好，封装成docker去bm单位的离线服务器上训练。重新制作一个docker又比较麻烦，希望直接将配好的环境移植到docker中封装。
   安装docker，并用 docker pullcontinuumio/anaconda3 指令在docker Hub上下载好装载有anaconda3的镜像。
   运用 docker run 指令在 continuumio/anaconda3 镜像的基础上创建容器并运行，具体可自行搜索教学博文
                                       首先安装anaconda，参考在linux中安装anaconda
   进入docker，在映射文件夹中输出reqirement.txt，也可以使用docker与宿主机间文件传输。具体参考
   容器和宿主机之间拷贝文件
   宿主机与容器目录映射
   这里选择了映射，已经选择了一个文件夹作为映射文件夹。
   此时进入宿主机
   sudo docker exec -it royV1 /bin/bash
   转到映射文件目录下
   cd  usr/local/映射文件/
   生成requirements.txt
   pip freeze >
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
   conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/clo
         "registry-mirrors": [
                  "https://kfwkfulq.mirror.aliyuncs.com",
                  "https://2lqq34jg.mirror.aliyuncs.com",
                                       Docker打包conda环境+代码并上传至Docker Hub【denied: requested access to the resource is denied】
   https://docs.docker.com/engine/reference/builder/
   docker中通过conda实现多套环境，但与物理机或者dev中的流程有所差异，直接把安装命令搬到dockerfile中不一定能执行成功
   1.在dockerfile中创建多套环境
    创建多套环境主要通过conda命令：co...