docker/docker-compose部署mysql8: Failed to access directory for --secure-file-priv. xxx

使用docker-compose安装mysql的时候,我挂了一个my.cnf的配置卷,出现了这个错误:

mysql    | 2022-04-02 20:16:59+08:00 [Note] [Entrypoint]: Entrypoint script for MySQL Server 8.0.21-1debian10 started.
mysql    | 2022-04-02 20:16:59+08:00 [Note] [Entrypoint]: Switching to dedicated user 'mysql'
mysql    | 2022-04-02 20:16:59+08:00 [Note] [Entrypoint]: Entrypoint script for MySQL Server 8.0.21-1debian10 started.
mysql    | mysqld: [Warning] World-writable config file '/etc/mysql/my.cnf' is ignored.
mysql    | mysqld: Error on realpath() on '/var/lib/mysql-files' (Error 2 - No such file or directory)
mysql    | 2022-04-02T12:17:00.249816Z 0 [ERROR] [MY-010095] [Server] Failed to access directory for --secure-file-priv. Please make sure that directory exists and is accessible by MySQL Server. Supplied value : /var/lib/mysql-files
mysql    | 2022-04-02T12:17:00.249853Z 0 [ERROR] [MY-010119] [Server] Aborting
mysql    | 2022-04-02 20:17:00+08:00 [Note] [Entrypoint]: Switching to dedicated user 'mysql'
mysql    | 2022-04-02 20:17:00+08:00 [Note] [Entrypoint]: Entrypoint script for MySQL Server 8.0.21-1debian10 started.
mysql    | mysqld: [Warning] World-writable config file '/etc/mysql/my.cnf' is ignored.
mysql    | mysqld: Error on realpath() on '/var/lib/mysql-files' (Error 2 - No such file or directory)
mysql    | 2022-04-02T12:17:01.281919Z 0 [ERROR] [MY-010095] [Server] Failed to access directory for --secure-file-priv. Please make sure that directory exists and is accessible by MySQL Server. Supplied value : /var/lib/mysql-files
mysql    | 2022-04-02T12:17:01.281950Z 0 [ERROR] [MY-010119] [Server] Aborting

是因为权限过高,mysql给你拦截了,不让你这么操作。

解决方法:

进入docker-compose.yml所在目录(或者my.cnf所在目录),在宿主机执行:

chmod 644 my.cnf 

来降低一下权限。

贴上本人的docker-compose.yml

version: '3.3'
services:
  mysql:
    image: mysql:8.0.21
    container_name: mysql
    privileged: true
    command:
      --default-authentication-plugin=mysql_native_password
      --character-set-server=utf8mb4
      --collation-server=utf8mb4_general_ci
    restart: always
    volumes:
      - /etc/localtime:/etc/localtime
      - /data/install-docker-compose/mysql/data:/var/lib/mysql
      - /data/install-docker-compose/mysql/conf:/etc/mysql/conf.d
      - /data/install-docker-compose/mysql/mysql/logs:/logs
      - /data/install-docker-compose/mysql/my.cnf:/etc/mysql/my.cnf
    ports:
      - 3306:3306
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: mypass123456
      MYSQL_USER: usr2020
      MYSQL_PASSWORD: mypass123456

my.cnf

[mysqld]
pid-file        = /var/run/mysqld/mysqld.pid
socket          = /var/run/mysqld/mysqld.sock
datadir         = /var/lib/mysql
secure-file-priv= /var/lib/mysql
max-connections=9999

# Custom config should go here
!includedir /etc/mysql/conf.d/

目录结构:

其中conf、data、mysql三个文件夹是自动创建的。

<think>好的,用户想了解如何纯本地化搭建Dify+DeepSeek-R1,并利用本地数仓数据进行快速搜索和整理。首先,我需要明确这两个工具的基本情况。Dify应该是一个开源的低代码开发平台,用于构建AI应用,而DeepSeek-R1可能是一个大语言模型,特别是深度求索公司开发的模型。用户的需求是纯本地化部署,所以需要确保所有组件都能在本地运行,不依赖外部服务。 接下来,本地化搭建的步骤可能包括硬件准备、环境配置、模型部署、数据集成等。需要考虑到硬件要求,比如GPU是否必要,以及内存和存储的需求。然后,安装必要的依赖,比如Docker、Python环境等。Dify的部署可能需要通过Docker-Compose来启动服务,同时需要下载DeepSeek-R1的模型文件,并配置本地推理服务,比如使用vLLM或TGI等框架。 然后是数据整合部分,用户提到本地数仓数据,可能需要将数据导入到向量数据库中,比如Milvus或Chroma,以便进行语义搜索。需要处理数据的预处理,比如文本分割、向量化,并建立索引。之后,在Dify中创建应用,配置工作流,将用户查询路由到向量数据库检索相关数据,再调用DeepSeek-R1生成回答。 还需要考虑权限管理和数据安全,确保本地数据不被泄露。可能遇到的问题包括模型与Dify的兼容性、硬件资源不足、数据预处理复杂等,需要提供相应的解决方案,比如调整模型量化、优化数据分块策略。 最后,整理使用场景,比如企业内部知识库、数据分析辅助等,帮助用户理解如何应用这套系统。需要确保整个流程的每一步都详细且可行,用户能够按照步骤操作,同时给出优化建议和注意事项,比如定期更新模型、监控系统性能等。</think>以下是Dify+DeepSeek-R1纯本地化搭建及数据应用的完整方案: 一、本地化部署架构 1. 硬件要求 - GPU服务器(推荐NVIDIA A100/A10 24G显存以上) - 64G内存+1TB SSD存储 - 千兆局域网环境 2. 组件清单 - Dify Community Edition(开源版) - DeepSeek-R1-7B/67B 本地模型文件 - Milvus/Chroma 向量数据库 - PostgreSQL 元数据存储 - Redis 缓存服务 二、部署步骤 1. 基础环境搭建 ```bash # 安装NVIDIA驱动+CUDA Toolkit sudo apt install nvidia-driver-535 cuda-12-2 # 部署Docker环境 curl -fsSL https://get.docker.com | bash systemctl enable docker # 安装NVIDIA Container Toolkit distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit ``` 2. Dify服务部署 ```bash git clone https://github.com/langgenius/dify.git cd dify/docker vim .env # 修改MODEL_SERVER=local docker-compose up -d ``` 3. 模型服务部署(以vLLM为例) ```bash # 启动API服务 docker run --gpus all -p 8000:8000 \ -v /data/models:/models \ -vollm/vllm:latest \ --model /models/deepseek-r1-7b \ --tensor-parallel-size 2 \ --trust-remote-code ``` 4. 向量数据库配置 ```yaml # milvus-standalone.yml version: '3.5' services: standalone: image: milvusdb/milvus:v2.3.3 ports: - "19530:19530" volumes: - ./volumes/milvus:/var/lib/milvus ``` 三、数据整合流程 1. 数仓接入 ```python from dify_client import DataSource # 创建JDBC连接 ds = DataSource.create( type="mysql", config={ "host": "localhost", "port": 3306, "database": "data_warehouse", "username": "user", "password": "pass" } ) # 定时同步配置 ds.schedule_sync( tables=["sales_fact", "customer_dim"], interval="0 3 * * *" # 每天凌晨3点同步 ) ``` 2. 数据向量化处理 ```python from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter from dify_client.embeddings import LocalEmbedding splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=512, chunk_overlap=50 ) embedder = LocalEmbedding(model="bge-large-zh") def process_document(text): chunks = splitter.split_text(text) vectors = embedder.embed_documents(chunks) return [ {"text": chunk, "vector": vec} for chunk, vec in zip(chunks, vectors) ] ``` 3. 混合检索配置 ```yaml # retrieval_chain.yml steps: - name: keyword_search type: elasticsearch params: index: business_data top_k: 5 - name: vector_search type: milvus params: collection: doc_vectors top_k: 10 - name: rerank type: cross_encoder model: bge-reranker-large top_k: 8 ``` 四、权限与安全 1. 访问控制矩阵 ```mermaid graph TD A[用户角色] -->|读取| B(公开数据) A -->|读写| C(部门数据) A -->|管理| D(系统配置) B --> E[向量库访问策略] C --> F[行级数据权限] D --> G[模型管理权限] ``` 2. 数据加密方案 - 静态加密:LUKS磁盘加密 - 传输加密:mTLS双向认证 - 向量混淆:非对称向量偏移算法 $$v' = v \oplus (H(user\_id) \cdot S_{priv})$$ 五、性能优化建议 1. 混合检索加速 $$\text{相关性得分} = \alpha \cdot S_{keyword} + (1-\alpha) \cdot S_{vector}$$ 通过动态调整α值(0.3~0.7)平衡检索效果 2. 模型推理优化 ```python # 使用FlashAttention优化 from deepseek_r1 import AutoModelForCausalLM model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( "deepseek-r1-7b", torch_dtype=torch.bfloat16, use_flash_attention_2=True ) # 量化部署(4-bit) model = quantize_model(model, bits=4, threshold=6.0) ``` 六、典型应用场景 1. 数据智能问答 ``` 用户:Q3季度华东区销售额Top5产品是? 系统: 1. 解析SQL模式:SELECT product, SUM(sales) FROM fact_table WHERE quarter='Q3' AND region='east' GROUP BY product ORDER BY SUM(sales) DESC LIMIT 5 2. 执行查询返回表格+自然语言解读 ``` 2. 文档智能关联 ```python def document_linkage(query): related_data = hybrid_retrieve(query) context = format_context(related_data) prompt = f"""基于以下业务数据: {context} 请用结构化方式回答:{query}""" return model.generate(prompt) ``` 部署建议:建议使用Proxmox VE搭建虚拟化环境,通过PCIe Passthrough将GPU直通给模型推理容器,同时为向量数据库单独分配NVMe存储资源池。
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