Docker 容器的数据管理

本文介绍Docker中的数据卷概念及特点,包括数据卷的创建、使用、备份与还原的方法,并解释如何利用数据卷容器实现数据共享。

docker 容器的数据卷

什么是数据卷(DataVolume)

数据卷是经过特殊计的目录,可以绕过联合文件系统(UFS),为一个或多个容器提供访问。

数据卷设计的目的,在于数据的永久化,它完全独立与容器的生存周期,因此,Docker不会在容器删除时删除其挂载的数据卷,也不会存在类似的垃圾收集机制,对容器引用的数据卷进行处理。

docker数据卷是独立于容器,存在于宿主机Host里。数据卷可以是目录,也可以是文件。数据卷可以实现多个容器的数据共享和交换。

数据卷(DataVolume)的特点

  • 数据卷在容器启动时初始化,如果容器使用的铺像在挂载点包含了数据,这些
    数据会拷贝到新初始化的数据卷中。
  • 数据卷可以在容器之间共享和重用
  • 可以对数据卷里的内容直接进行修改
  • 数据卷的变化不会影响像的更新
  • 卷会一直存在,即使挂载数据卷的容器已经被删除

为容器添加数据卷

sudo docker run -v ~/containerdata:/data -it ubuntu/bin/bash

为数据卷添加访问权限

$dockerrun -v ~/datavolume:/data:ro -it ubuntu/bin/bash只读

使用Dockerfile构建包含数据卷的镜像

DockerfiIe指令:VOLUME["/data"]

创建的目录不能映射已存在的本地文件目录中,运行同样镜像所建的数据卷也是不同的。本地目录由docker自动创建。

docker 的数据卷容器

命名的容器挂载数据卷,其他容器通过挂载这个容器实现数据共享,挂载数据卷的容器,就叫做数据卷容器。

挂载数据卷容器的方法:
docker run --volumes-from [CONTAINERNAME]

简化inspect返回信息,只查看volume信息:
docker inspect --format="{{.volumes}}" CONTAINER-NAME

即使删除了数据卷容器,挂载这个数据卷容器的容器仍然可以访问数据卷挂载目录,即数据卷容器只是一个配置信息的传递

docker rm -v CONTAINER_NAME连同volume一起删除(依旧可以访问,实质是指向本地目录)

docker 数据卷的备份和还原

数据备份方法

docker run --volumes-from [container name] -v $(pwd):/backup ubuntu

tar cvf /backup/backup.tar [container data volume]

数据换原方法

docker run --volumes-from [container name] -v$(pwd):/backup ubuntu
tar xvf /backup/backup.tar [container data volume]

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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