docker总结--数据卷

本文详细介绍了Docker数据卷的概念及其重要性。数据卷是一种能够让数据独立于容器存在的机制,确保了数据的持久性和共享性。文章解释了Docker镜像的工作原理以及为何需要数据卷来保存数据。

前言

    继docker容器、镜像之后,数据卷知识整理新鲜出炉。


内容

是什么

    数据卷是存在一个或多个容器中的特定文件或文件夹,这个目录能够独立于联合文件系统的形式在宿主机中存在,并为数据的共享和持久提供一下便利。


为什么

    首先我们先了解一下docker的文件系统是如何工作的。docker镜像存储在图层中,这些图层只有最下面是可写层,其他都是只读层。当容器在镜像上运行时,docker会读取只读镜像并添加一个读写层在顶部。如果正在运行的容器被修改,该文件将被拷贝出底层的只读层到最顶层的读写层。在读写层中旧版本文件隐藏于该文件之下,但并没有被破坏,也就是说他仍然在镜像以下。但当docker容器删除,重新启动镜像,这时将开启一个没有任何修改的新容器,之前的哪些更改会丢失。这也使得docker可以提高镜像构建、存储和分发的效率,也是它轻量化的原因。

    这时,引入数据卷机制。它能够独立于联合文件系统的形式在宿主机中存在,并为数据的共享和持久提供便利。


 

 

标题基于Python的汽车之家网站舆情分析系统研究AI更换标题第1章引言阐述汽车之家网站舆情分析的研究背景、意义、国内外研究现状、论文方法及创新点。1.1研究背景与意义说明汽车之家网站舆情分析对汽车行业及消费者的重要性。1.2国内外研究现状概述国内外在汽车舆情分析领域的研究进展与成果。1.3论文方法及创新点介绍本文采用的研究方法及相较于前人的创新之处。第2章相关理论总结和评述舆情分析、Python编程及网络爬虫相关理论。2.1舆情分析理论阐述舆情分析的基本概念、流程及关键技术。2.2Python编程基础介绍Python语言特点及其在数据分析中的应用。2.3网络爬虫技术说明网络爬虫的原理及在舆情数据收集中的应用。第3章系统设计详细描述基于Python的汽车之家网站舆情分析系统的设计方案。3.1系统架构设计给出系统的整体架构,包括数据收集、处理、分析及展示模块。3.2数据收集模块设计介绍如何利用网络爬虫技术收集汽车之家网站的舆情数据。3.3数据处理与分析模块设计阐述数据处理流程及舆情分析算法的选择与实现。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程及测试方法,确保系统稳定可靠。4.1系统实现环境列出系统实现所需的软件、硬件环境及开发工具。4.2系统实现过程详细描述系统各模块的实现步骤及代码实现细节。4.3系统测试方法介绍系统测试的方法、测试用例及测试结果分析。第5章研究结果与分析呈现系统运行结果,分析舆情数据,提出见解。5.1舆情数据可视化展示通过图表等形式展示舆情数据的分布、趋势等特征。5.2舆情分析结果解读对舆情分析结果进行解读,提出对汽车行业的见解。5.3对比方法分析将本系统与其他舆情分析系统进行对比,分析优劣。第6章结论与展望总结研究成果,提出未来研究方向。6.1研究结论概括本文的主要研究成果及对汽车之家网站舆情分析的贡献。6.2展望指出系统存在的不足及未来改进方向,展望舆情
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