docker镜像内无法完成编译

❶ windows 10 docker 自己编辑的本地镜像 运行成功 但是pull不下来 ，也无法处于up状态

windows上安装的docker其实本质上还是借助与windows平台的hyper-v技术来创建一个linux虚拟机，你执行的所有命令其实都是在这个虚拟机里执行的，所以所有pull到本地的image都会在虚拟机的Virtual hard disks目录的文件中，这个文件就是虚拟硬盘文件。
如果要想改变路径只需要在hyper-v管理器里设置就可以了。默认的安装路径是C:\Users\Public\Documents\Hyper-V\Virtual hard disks下。

❷ 如何到载百度网议

不久之前，机器之心联合网络推出 PaddlePaddle 专栏，为想要学习这一平台的技术人员推荐相关教程与资源。在解析过PaddlePaddle框架之后，从这篇文章开始上手，安装 PaddlePaddle。
目录
环境
Windows 系统的安装
在 Windows 上安装 Docker 容器在 Windows 上安装 Ubuntu
使用 pip 安装
使用 Docker 安装
从源码编译生成安装包
在本地编译生成安装包在 Docker 编译生成安装包
编译 Docker 镜像
测试安装环境
最后提示
项目代码
参考资料
环境
系统：Ubuntu 16.0.4（64 位）处理器：Intel(R) Celeron(R) CPU内存：8G
Windows 系统的安装
PaddlePaddle 目前还不支持 Windows，如果读者直接在 Windows 上安装 PaddlePaddlePaddle 的话，就会提示没有找到该安装包。如果读者一定要在 Windows 上工作的话，笔者提供两个建议：一、在 Windows 系统上使用 Docker 容器，在 Docker 容器上安装带有 PaddlePaddle 的镜像；二、在 Windows 系统上安装虚拟机，再在虚拟机上安装 Ubuntu。
在 Windows 上安装 Docker 容器
首先下载 Docker 容器的工具包 DockerToolbox，笔者使用这个安装包不仅仅只有 Docker，它还包含了 VirtualBox 虚拟机，使用者工具包我们就不用单独去安装 VirtualBox 虚拟机了，DockerToolbox 的官网下载地址：https://docs.docker.com/toolbox/toolbox_install_windows/
下载之后，就可以直接安装了，双击安装包，开始安装

选择安装路径，笔者使用默认的安装路径

然后安装所依赖的软件，因为笔者之前在电脑上已经安装了 git，所以在这里就不安装了，其他都要勾选

这一步不用修改什么，让程序为我们创建一个桌面快捷键

最后就可以安装了，等待一小段时间即可

到这里就安装完成了

安装完成之后，如果直接启动 Docker 的话，有可能可能会卡在这里，因为还有下载一个 boot2docker.iso 镜像，网速比较慢的话就可能一直卡在这里。所以我们还要镜像下一步操作

Running pre-create checks...
(default) No default Boot2Docker ISO found locally, downloading the latest release...
(default) Latest release for github.com/boot2docker/boot2docker is v17.12.1-ce
(default) Downloading C:\Users\15696\.docker\machine\cache\boot2docker.iso from https://github.com/boot2docker/boot2docker/releases/download/v17.12.1-ce/boot2docker.iso...
在下载 DockerToolbox 的时候，这个工具就已经带有 boot2docker.iso 镜像了。并且存在 DockerToolbox 安装的路径上，笔者的路径是：
C:\Program Files\Docker Toolbox\boot2docker.iso
我们把这个镜像复制到用户目录\.docker\machine\cache\，如笔者的目录如下：

C:\Users\15696\.docker\machine\cache\
复制完成之后，双击桌面快捷方式 Docker Quickstart Terminal，启动 Docker，命令窗口会输出以下信息：

Running pre-create checks...
Creating machine...
(default) Copying C:\Users\15696\.docker\machine\cache\boot2docker.iso to C:\Users\15696\.docker\machine\machines\default\boot2docker.iso...
(default) Creating VirtualBox VM...
(default) Creating SSH key...
(default) Starting the VM...
(default) Check network to re-create if needed...
(default) Windows might ask for the permission to create a network adapter. Sometimes, such confirmation window is minimized in the taskbar.
(default) Found a new host-only adapter: "VirtualBox Host-Only Ethernet Adapter #3"
(default) Windows might ask for the permission to configure a network adapter. Sometimes, such confirmation window is minimized in the taskbar.
(default) Windows might ask for the permission to configure a dhcp server. Sometimes, such confirmation window is minimized in the taskbar.

(default) Waiting for an IP...
最后看到 Docker 的 logo 就表示成功安装 Docker 容器了

## .
## ## ## ==
## ## ## ## ## ===
/"""""""""""""""""\___/ ===
~~~ {~~ ~~~~ ~~~ ~~~~ ~~~ ~ / ===- ~~~
\______ o __/
\ \ __/
\____\_______/
docker is configured to use the default machine with IP 192.168.99.100
For help getting started, check out the docs at https://docs.docker.com
Start interactive shell
15696@ MINGW64 ~
$
到这就可以使用 Docker 来安装 PaddlePaddle 了，具体请看本文章中关于 Docker 使用 PaddlePaddle 部分
在 Windows 上安装 Ubuntu
在 Windows 上在 Ubuntu 就要先安装虚拟机，虚拟机有很多，笔者使用的是开源的 VirtualBox 虚拟机，VirtualBox 的官网：https://www.virtualbox.org/
安装完成 VirtualBox 虚拟机之后，进入到 VirtualBox 虚拟机中点击新建，创建一个系统

选择分配的内存，我这里只是分配了 2G，如果正式使用 PaddlePaddle 训练模型，这远远不够，读者可以根据需求分配内存

创建一个虚拟硬盘

选择默认的 VDI 硬盘文件类型

这里最好是选择动态分配硬盘，这样虚拟机会根据实际占用的空间大小使用电脑本身的磁盘大小，这样会减少电脑空间的占用率的。如果是固定大小，那么创建的虚拟机的虚拟硬盘一开始就是用户设置的大小了。

这里就是选择虚拟硬盘大小的，最后分配 20G 以上，笔者分配 30G，应该够用。

然后选择刚才创建的 Ubuntu 系统，点击设置，这系统中取消勾选软驱，然后点击存储，选择 Ubuntu 镜像，笔者使用的是 64 位 Ubuntu 16.04 桌面版的镜像

最后就可以启动安装 Ubuntu 了。选择我们创建的 Ubuntu 系统，点击启动，进入到开始安装界面，为了方便使用，笔者选择中文版的

为了安装之后不用在安装和更新应用，笔者勾选了安装 Ubuntu 时下载更新，这样在安装的时候就已经更新应用了

然后是选安装的硬盘，因为我们使用的自己创建的整一个硬盘，所以我们可以直接选择青春整个硬盘并安装 Ubuntu，这里就不用考虑分区和挂载问题了

选择所在的位置，这没什么要求的，笔者随便选择一个城市

然后是选择键盘的布局，通常的键盘布局都是英语（美国）

创建 Ubuntu 的用户名称和密码

最后就是安装了，这个安装过程可能有点久，耐心等待

安装完成之后就可以在 Windows 系统上使用 Ubuntu 系统了，我们再使用 Ubuntu 来学习和使用 PaddlePaddle 做深度学习了。最好安装完成之后，把在存储中设置的 Ubuntu 镜像移除

在本篇文章之后部分都是在 Ubuntu 上操作，我们都可以使用 Ubuntu 这虚拟机来完成。
如果读者使用的是 Windows 10，可以使用 Windows 系统自带的 Linux 子系统，安装教程可以看我之前的文章 Windows10 安装 Linux 子系统。
使用 pip 安装
如果你还没有在 pip 命令的话，首先要安装 pip，要确保安装的 pip 版本是大于 9.0.0 的，否则可能无法安装 paddlepaddle。
安装 pip 命令如下：

sudo apt install python-pip
安装之后，还有看一下 pip 的的版本 pip --version，如果版本低于 9.0.0，那要先升级 pip，先要下载一个升级文件，命令如下：

wget https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py
下载完成之后，可以使用这个文件安装最新的 pip 了

python get-pip.py
安装 pip 就可以动手安装 paddlepaddle 了。如果权限不够，请在 root 下执行命令
pip install paddlepaddle
现在就测试看看 paddlepaddle 有没有，在 python 的命令终端中试着导入 paddlepaddle 包：

import paddle.v2 as paddle
如果没有报错的话就证明 paddlepaddle 安装成功了。
使用 Docker 安装
为什么要使用 Docker 安装 paddlepaddle 呢，Docker 是完全使用沙箱机制的一个容器，在这个容器安装的环境是不会影响到本身系统的环境的。通俗来说，它就是一个虚拟机，但是它本身的性能开销很小。在使用 Docker 安装 paddlepaddle 前，首先要安装 Docker，通过下面的命令就可以安装了：

sudo apt-get install docker
安装完成之后，可以使用 docker --version 查看 Docker 的版本，如果有显示，就证明安装成功了。可以使用 docker images 查看已经安装的镜像。
一切都没有问题之后，就可以用 Docker 安装 paddlepaddle 了，命令如下：

docker pull docker.paddlepaddlehub.com/paddle
在这里不得不说的是，这个安装过程非常久，也许是笔者的带宽太小了。安装完成后，可以再使用 docker images 命令查看安装的镜像，应该可以 看到类似这样一个镜像，名字和 TAG 会相同，其他信息一般不同

docker.paddlepaddlehub.com/paddle latest 2b1ae16d846e 27 hours ago 1.338 GB
从源码编译生成安装包
我们的硬件环境都有很大的不同，官方给出的 pip 安装包不一定是符合我们的需求，比如笔者的电脑是不支持 AVX 指令集的，在官方中没找到这个的安装包（也行现在已经有了），所以我们要根据自己的需求来打包一个自己的安装包。
在本地编译生成安装包
1. 安装依赖环境
在一切开始之前，先要安装好依赖环境，下面表格是官方给出的依赖环境

1.1 安装 GCC
一般现在的 Ubuntu 都是高于个版本了，可以使用 gcc --version 查看安装的版本。比如笔者的是 4.8.4，如果你的是版本是低于 4.8.2 的就要更新一下了

sudo apt-get install gcc-4.9
1.2 安装 CMake
先要从官网下 CMake 源码
wget https://cmake.org/files/v3.8/cmake-3.8.0.tar.gz
解压源码

tar -zxvf cmake-3.8.0.tar.gz
依次执行下面的代码

# 进入解压后的目录
cd cmake-3.8.0
# 执行当前目录的 bootstrap 程序
./bootstrap
# make 一下
make
# 开始安装
sudo make install
查看是否安装成功，cmake --version，如果正常显示版本，那已经安装成功了。
1.3 安装 pip
关于安装 pip9.0.0 以上的版本，在上面的使用 pip 安装部分已经讲了，这里就不在熬述了
1.4 安装 numpy
安装 numpy 很简单，一条命令就够了

sudo apt-get install python-numpy
顺便多说一点，matplotlib 这个包也经常用到，顺便安装一下

sudo apt-get install python-matplotlib
1.5 安装 SWIG
执行下面代码安装 SWIG，安装成功之后，使用 swig -version 检查安装结果

sudo apt-get install -y git curl gfortran make build-essential automake swig libboost-all-dev
1.6 安装 Go
官方说可选择，那看情况吧，如果像安装安装吧，笔者顺便安装了，就一条代码的事情，老规则 go version

sudo apt-get install golang
到这里，依赖环境就已经安装好了，准备安装 paddlepaddle。
2. 首先要在 GitHub 上获取 paddlepaddle 源码

git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
3. 然后输以下命令

# 进入刚下载的 Paddle 里面
cd Paddle
# 创建一个 build 文件夹
mkdir build
# 进入 build 文件夹里
cd build
# 这就要选好你的需求了，比如笔者没有使用 GPU，不支持 AVX，为了节省空间，我把测试关闭了，这样会少很多空间。最后不要少了..
cmake .. -DWITH_GPU=OFF -DWITH_AVX=OFF -DWITH_TESTING=OFF
# 最后 make，生成你想要的安装包，这个可能很久, 一定要有耐心
make
经过长久的 make 之后，终于生成了我们想要的安装包，它的路径在 Paddle/build/python/dist 下，比如笔者在该目录下有这个安装包 paddlepaddle-0.11.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl，你的命名可能不是这个。之后就可以安装了，使用 pip 安装：

# 请切入到该目录
cd build/python/dist/
# 每个人的安装包名字可能不一样。如果权限不够，请在 root 下执行命令

pip install paddlepaddle-0.11.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
这个我们就已经安装了 paddlepaddle，现在就测试看看 paddlepaddle 有没有安装成功了，在 python 的命令终端中试着导入 paddlepaddle 包：

import paddle.v2 as paddle
如果没有报错的话就证明 paddlepaddle 安装成功了。
在 Docker 编译生成安装包
使用 Docker 就轻松很多了，有多轻松，看一下便知 。
1. 首先要在 GitHub 上获取 paddlepaddle 源码

git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
2. 切入到项目的根目录下

cd Paddle
3. 生成安装包
下面一行代码，提醒一下，这个过程非常长，一定要有耐心，顺便把编译测试关了，减少空间

docker run -it -v $PWD:/paddle -e "WITH_GPU=OFF" -e "WITH_AVX=OFF" -e "-DWITH_TESTING=OFF" docker.paddlepaddlehub.com/paddle:latest-dev bash -x /paddle/paddle/scripts/docker/build.sh
同样会在 Paddle/build/python/dist 下生成一个安装包，这对比在本地生成的安装包，是不是要简单很多，没错这就是 Docker 强大之处，所有的依赖环境都帮我们安装好了，现在只要安装这个安装包就行了：

# 请切入到该目录
cd build/python/dist/
# 每个人的安装包名字可能不一样。如果权限不够，请在 root 下执行命令
pip install paddlepaddle-0.11.0-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl
同样我们要测试看看 paddlepaddle 有没有安装成功了，在 python 的命令终端中试着导入 paddlepaddle 包：

import paddle.v2 as paddle
如果没有报错的话就证明 paddlepaddle 安装成功了。
编译 Docker 镜像
如果你比较喜欢使用 Docker 来运行你的 paddlepaddle 代码，但是有没有你想要的镜像，这是就要自己来制作一个 Docker 镜像了，比如笔者的电脑是不支持 AVX 指令集的，还只有 CPU，那么我就要一个不用 AVX 指令集和使用 CPU 训练的镜像。好吧，我们开始吧
1. 我们要从 GitHub 下载源码：

git clone https://github.com/PaddlePaddle/Paddle.git
2. 安装开发工具到 Docker image 里

# 切入到 Paddle 目录下
cd Paddle
# 下载依赖环境并创建镜像，别少了最后的.

docker build -t paddle:dev .
有可能它不能够命名为 paddle:dev，我们可以对他从重新命名，ID 要是你镜像的 ID

# docker tag <镜像对应的 ID> <镜像名:TAG>
例如：docker tag 1e835127cf33 paddle:dev
3. 编译
# 这个编译要很久的，请耐心等待

docker run --rm -e WITH_GPU=OFF -e WITH_AVX=OFF -v $PWD:/paddle paddle:dev
安装完成之后，使用 docker images 查看刚才安装的镜像。
测试安装环境
我们就使用官方给出的一个例子，来测试我们安装 paddlepaddle 真的安装成功了
1. 创建一个记事本，命名为 housing.py，并输入以下代码：

import paddle.v2 as paddle
# Initialize PaddlePaddle.
paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=1)
# Configure the neural network.
x = paddle.layer.data(name='x', type=paddle.data_type.dense_vector(13))
y_predict = paddle.layer.fc(input=x, size=1, act=paddle.activation.Linear())
# Infer using provided test data.
probs = paddle.infer(
output_layer=y_predict,
parameters=paddle.dataset.uci_housing.model(),
input=[item for item in paddle.dataset.uci_housing.test()()])
for i in xrange(len(probs)):
print 'Predicted price: ${:,.2f}'.format(probs[i][0] * 1000)
2. 执行一下该代码
在本地执行代码请输入下面的命令
python housing.py
在 Docker 上执行代码的请输入下面的代码

docker run -v $PWD:/work -w /work -p 8899:8899 docker.paddlepaddle.org/paddle python housing.py
-v 命令是把本地目录挂载到 docker 镜像的目录上，-w 设置该目录为工作目录，-p 设置端口号，使用到的镜像是在使用 Docker 安装部分安装的镜像 docker.paddlepaddle.org/paddle
3. 终端会输出下面类似的日志

I0116 08:40:12.004096 1 Util.cpp:166] commandline: --use_gpu=False --trainer_count=1
Cache file /root/.cache/paddle/dataset/fit_a_line.tar/fit_a_line.tar not found, downloading https://github.com/PaddlePaddle/book/raw/develop/01.fit_a_line/fit_a_line.tar
[==================================================]
Cache file /root/.cache/paddle/dataset/uci_housing/housing.data not found, downloading https://archive.ics.uci.e/ml/machine-learning-databases/housing/housing.data
[==================================================]
Predicted price: $12,316.63
Predicted price: $13,830.34
Predicted price: $11,499.34
Predicted price: $17,395.05
Predicted price: $13,317.67
Predicted price: $16,834.08

Predicted price: $16,632.04
如果没有成功运行该代码，报错信息如下，说明安装的 paddlepaddle 版本过低，请安装高版本的 paddlepaddle

I0116 13:53:48.957136 15297 Util.cpp:166] commandline: --use_gpu=False --trainer_count=1
Traceback (most recent call last):
File "housing.py", line 13, in <mole>
parameters=paddle.dataset.uci_housing.model(),

AttributeError: 'mole' object has no attribute 'model'
最后提示
有很多学习者会出现明明安装完成 PaddlePaddle 了，但是在 PaddlePaddle 的时候，在初始化 PaddlePaddle 这一行代码出错

paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=1)
这个多数是读者的电脑不支持 AVX 指令集，而在 PaddlePaddle 的时候，安装的是支持 AVX 指令集的版本，所以导致在初始化 PaddlePaddle 的时候报错。所以在安装或者编译 PaddlePaddle 安装包时，要根据读者电脑本身的情况，选择是否支持 AVX 指令集。查看电脑是否支持 AVX 指令集，可以在终端输入以下命令，输出 Yes 表示支持，输出 No 表示不支持。
if cat /proc/cpuinfo | grep -i avx; then echo Yes; else echo No; fi
项目代码
GitHub 地址:https://github.com/yeyupiaoling/LearnPaddle
参考资料
http://paddlepaddle.org/
https://pip.pypa.io/en/stable/
http://www.runoob.com/
http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138489.htm
https://www.jianshu.com/p/c6264cd5f5c7

❸ 如何使用docker来制作我现在正在使用的系统的镜像

在使用Docker的过程中，我们除了从Docker Hub上下载已经做好的镜像，很多时候需要我们自己制作镜像。下面想在这个文章中说明一下镜像的制作方法。

制作镜像的方式主要有两种：

通过docker commit 制作镜像
通过docker build 制作镜像
这两种方式都是通过改进已有的镜像来达到自己的目的。制作基础镜像，会在另外一篇文章“从零开始制作基础镜像”中介绍。

docker commit
docker commit 是往版本控制系统里提交一次变更。使用这种方式制作镜像，本质上是运行一个基础镜像，然后在基础镜像上进行软件安装和修改。最后再将改动提交到版本系统中。

选择基础镜像
基础镜像的选择要结合自己的需求。可以选择已有的应用镜像来改造，也可以选择Ubuntu，Debian，OpenSuse这类基础系统镜像
我们以ubuntu为例子来说明
步骤1：运行ubuntu 镜像
docker run -i -t ubuntu /bin/bash
步骤2：安装软件并修改软件配置, 比如：安装apache2
apt-get -yqq update
apt-get -y install apache2
安装完成后，对apache2进行配置和修改
步骤3：退出docker并保存镜像
使用“exit”命令退出容器
运行docker comit 命令, 进行保存
docker commit 61412230ae46 own-apache2

docker commit 命令参数说明

命令格式
docker commit [OPTIONS] CONTAINER [REPOSITORY[:TAG]]

OPTIONS:

-a, --author= 提交的镜像作者
-c, --change=[] Apply Dockerfile instruction to the created image, 没用过
-m, --message= 提交时的说明文字
-p, --pause=true 在commit时，将container 暂停

CONTAINER:

可以使用container 的名字或者ID

REPOSITORY

指定镜像仓库，上述例子中，指定的是本地存储
可以指定远程镜像仓库，如docker hub。也可自建仓库来存放image

TAG:

镜像TAG

docker build
使用docker build创建镜像需要编写Dockerfile.

步骤：

编写自己的Dcokerfile
运行docker build 命令打包镜像

仍然以apache打包为例子。以下是Dockerfile的例子

FROM ubuntu:latest
MAINTAINER sky

#Add 163 mirror for apt
ADD sources.list /etc/apt/sources.listADD .bashrc /root/.bashrcENV DEBIAN_FRONTEND noninteractive# PackagesRUN rm -rf /var/lib/apt/listsRUN apt-get update -q --fix-missingRUN apt-get -y upgrade#ubuntu wwwRUN apt-get install -y apache2 curl libapache2-mod-php5 php5-curl php5-gd php5-mysql rsync mysql-client -qqRUN apt-get autocleanRUN rm -rf /var/lib/apt/lists/*# Setup environmnt for apache's init scriptENV APACHE_CONFDIR /etc/apache2ENV APACHE_ENVVARS $APACHE_CONFDIR/envvarsENV APACHE_RUN_USER www-dataENV APACHE_RUN_GROUP www-dataENV APACHE_RUN_DIR /var/run/apache2ENV APACHE_PID_FILE $APACHE_RUN_DIR/apache2.pidENV APACHE_LOCK_DIR /var/lock/apache2ENV APACHE_LOG_DIR /var/log/apache2ENV LANG CRUN mkdir -p $APACHE_RUN_DIR $APACHE_LOCK_DIR $APACHE_LOG_DIRRUN find "$APACHE_CONFDIR" -type f -exec sed -ri ' \ s!^(\s*CustomLog)\s+\S+!\1 /proc/self/fd/1!g; \ s!^(\s*ErrorLog)\s+\S+!\1 /proc/self/fd/2!g; \' '{}' ';'EXPOSE 80CMD ["apache2", "-DFOREGROUND"]

编辑完成后，在与Dockerfile同一目录下运行docker build 命令

docker build -t apache-img .

如果没有命令出错，docker build会持续运行直到镜像创建完成
而创建的过程本质上是运行一个镜像，然后在镜像中按序执行在Dockerfile中的命令，直到执行结束。
如果中间有命令执行失败，镜像创建会停止。这时就需要看log，并修改Dockerfile，然后再次执行docker build

注：两种镜像创建方式的对比：

docker commit
docker build

难度相对容易，适合新手和对Linux不熟悉的用户相对难，要求有一定的linux和脚本基础知识

文档化
文档化在通过其他文件来实现
Dockerfile本身就是比较好的文档，可读和可理解性比较强。也可配合其他文档带来详细说明

升级，维护
后续升级和维护麻烦，需要再次运行镜像并对内部软件进行升级或者安装新软件增加特性
后续升级和维护会相对简单，可以直接在dockerfile中更改并增加新特性

具体选择哪种方式来制作镜像需要结合实际情况来选择

Dockerfile 关键字详解

FROM

FROM用来指定基础包。在上面的例子中，基础包用的是ubuntu。

MAINTAINER

镜像作者信息，或者维护人员信息

ADD

将文件拷贝到Container内文件系统对应的路径
格式 ADD <src file> <dst file>
所有拷贝到Container中的文件和文件夹权限为0755，uid和gid为0
如果需要修改owner用户或者权限，需要使用RUN进行修改
ADD文件，文件路径要在docker build<PATH>中指定的<PATH>下

RUN

创建镜像时执行

ENV

用来设置环境变量

EXPOSE

Container内部服务开启的端口
主机上如果要使用，还需要在启动Container时，做host-container的商品映射
使用EXPOSE后，一些自动化布署工具可以直接读取这个信息，自动进行端口映射
EXPOSE可以有多条，指定多个端口

WORKDIR

切换工作目录，可进行多次切换（相当于cd命令）
切换目录对RUN，CMD，ENTRYPOINT有效

USER

执行container的用户，如未指定，则默认使用root用户

ENTRYPOINT

Container启动时执行的命令，一个Dockerfile中只能有一条ENTRYPOINT
ENTRYPOINT没有CMD的可替换特性

CMD

Container 启动时执行的命令，一个Dockerfile 中只能有一条CMD命令，如果有多条则只执行最后一条CMD
如果有多条命令希望在启动后执行，可以考虑使用shell 脚本
与ENTRYPOINT的区别
CMD的主要用途是为可执行的container提供默认命令
CMD在运行时是可替换的，比如
在ubuntu中，CMD指定的是/bin/bash。默认情况下运行ubuntu，container中的/bin/bash会被执行
如果使用docker run指定运行命令，那CMD会被替换掉
如：docker run ubuntu /bin/echo "this is a echo". 这时，container 启动后会执行echo 而不是/bin/bash了
ENTRYPOINT是不会替换的，如果在ubuntu镜像中加入ENTRYPOINT，那ENTRYPOINT在启动后会先被执行
CMD可以为ENTRYPOINT来提供参数
例子：

FROM ubuntu:14.10

ENTRYPOINT ["top", "-b"]
CMD ["-c"]

VOLUME

语法：VOLUME [PATH]
VOLUME指令用来设置一个挂载点，可以用来让其他容器挂载以实现数据共享或对容器数据的备份、恢复或迁移
可以将本地文件夹或者其他Container的文件夹挂载到Container中

❹ docker镜像上怎么运行service，systemctl

本文根据docker官方给出的docker代码编译环境搭建指南做更深入的分析。官方给出的指导比较简单，但是由于国内的网络问题经常会编译失败，了解了编译步骤后，也可以结合自身遇到的网络问题进行“规避”。 docker的编译环境实际上是创建一个docker容...

❺ 如何在"特殊"的网络环境下编译 Docker

由于 Docker 编译需要依赖于 Docker Daemon ，所以只能在 64 位的 Linux 环境下先安装 Docker 程序，再从 Github 上克隆 Docker 的代码进行编译。
在 Docker 的目录下执行 make 命令将默认执行 Makefile 中 make binary 指令进行编译。
?

default: binary

all: build
$(DOCKER_RUN_DOCKER) hack/make.sh

binary: build
$(DOCKER_RUN_DOCKER) hack/make.sh binary

cross: build
$(DOCKER_RUN_DOCKER) hack/make.sh binary cross

从以上的 Makefile 可以看出，执行 make、make binary、make all 或 make cross 都可以得到可运行的 Docker 程序。
在 Mac OS 环境下使用 brew 的命令安装 Docker ，只能得到一个 docker client 的二进制程序，如果以 daemon 的方式运行，会得到 ‘This is a client-only binary - running the Docker daemon is not supported.’ 的错误提示信息。
方法 1.
使用 VirtualBox 或者 VMWare Workstation 安装一个 Linux 的虚拟机。宿主机使用 VPN 等方案使网络“正常”访问各种“服务”，虚拟机网卡使用 NAT 模式。在 Linux 虚拟机内使用 make 进行编译 Docker 不会有任何网络问题。只是编译速度受限于 VPN 等网络解决方案，有可能等待时间很长。
方法 2.
Docker 每次发布新版本，都会在 docker-dev 的镜像仓库发布一个新的标签，这个镜像仓库包含了编译 Docker 镜像所依赖的所有环境，只需替换 Docker 代码目录下的 Dockerfile 即可实现编译 Docker 。
?

FROM docker.cn/docker/docker-dev:v1.2.0
VOLUME /var/lib/docker
WORKDIR /go/src/github.com/docker/docker
ENV DOCKER_BUILDTAGS apparmor selinux
ENTRYPOINT [“hack/dind”]
COPY . /go/src/github.com/docker/docker

Dockerfile 中只保留必要的步骤就可以实现编译了。
方法 3.
对 Docker 代码中的 Docker 进行彻底的改造，用国内的各种镜像替换其中不能在“正常”网络条件下访问的镜像，使得代码能够快速编译通过。
?

FROM docker.cn/docker/ubuntu:14.04.1
MAINTAINER Meaglith Ma <[email protected]> (@genedna)

RUN echo "deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu trusty main universe" > /etc/apt/sources.list && echo "deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty main restricted" >> /etc/apt/sources.list && echo "deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-updates main restricted" >> /etc/apt/sources.list && echo "deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-updates main restricted" >> /etc/apt/sources.list && echo "deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty universe" >> /etc/apt/sources.list && echo "deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty universe" >> /etc/apt/sources.list && echo "deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-updates universe" >> /etc/apt/sources.list && echo "deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-updates universe" >> /etc/apt/sources.list && echo "deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-security main restricted" >> /etc/apt/sources.list && echo "deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-security main restricted" >> /etc/apt/sources.list && echo "deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-security universe" >> /etc/apt/sources.list && echo "deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ trusty-security universe" >> /etc/apt/sources.list

RUN apt-get update && apt-get install -y \
aufs-tools \
automake \
btrfs-tools \
build-essential \
curl \
dpkg-sig \
git \
iptables \
libapparmor-dev \
libcap-dev \
libsqlite3-dev \
lxc=1.0* \
mercurial \
parallel \
reprepro \
ruby1.9.1 \
ruby1.9.1-dev \
s3cmd=1.1.0* \
unzip \
--no-install-recommends

RUN git clone --no-checkout https://coding.net/genedna/lvm2.git /usr/local/lvm2 && cd /usr/local/lvm2 && git checkout -q v2_02_103

RUN cd /usr/local/lvm2 && ./configure --enable-static_link && make device-mapper && make install_device-mapper

RUN curl -sSL http://docker-cn.qiniudn.com/go1.3.1.src.tar.gz | tar -v -C /usr/local -xz
ENV PATH /usr/local/go/bin:$PATH
ENV GOPATH /go:/go/src/github.com/docker/docker/vendor
ENV PATH /go/bin:$PATH
RUN cd /usr/local/go/src && ./make.bash --no-clean 2>&1

ENV DOCKER_CROSSPLATFORMS \
linux/386 linux/arm \
darwin/amd64 darwin/386 \
freebsd/amd64 freebsd/386 freebsd/arm
ENV GOARM 5
RUN cd /usr/local/go/src && bash -xc 'for platform in $DOCKER_CROSSPLATFORMS; do GOOS=${platform%/*} GOARCH=${platform##*/} ./make.bash --no-clean 2>&1; done'

RUN mkdir -p /go/src/github.com/gpmgo \
&& cd /go/src/github.com/gpmgo \
&& curl -o gopm.zip http://gopm.io/api/v1/download?pkgname=github.com/gpmgo/gopm\&revision=dev --location \
&& unzip gopm.zip \
&& mv $(ls | grep "gopm-") gopm \
&& rm gopm.zip \
&& cd gopm \
&& go install

RUN gopm bin -v code.google.com/p/go.tools/cmd/cover

RUN gem sources --remove https://rubygems.org/ \
&& gem sources -a https://ruby.taobao.org/ \
&& gem install --no-rdoc --no-ri fpm --version 1.0.2

RUN gopm bin -v -d /go/bin github.com/cpuguy83/go-md2man@tag:v1

RUN git clone -b buildroot-2014.02 https://github.com/jpetazzo/docker-busybox.git /docker-busybox

RUN /bin/echo -e '[default]\naccess_key=$AWS_ACCESS_KEY\nsecret_key=$AWS_SECRET_KEY' > /.s3cfg

RUN git config --global user.email '[email protected]'

RUN groupadd -r docker
RUN useradd --create-home --gid docker unprivilegeser

VOLUME /var/lib/docker
WORKDIR /go/src/github.com/docker/docker
ENV DOCKER_BUILDTAGS apparmor selinux

ENTRYPOINT ["hack/dind"]

COPY . /go/src/github.com/docker/docker

以上的命令把 Ubuntu 镜像中的源替换为国内速度较快的阿里源；把 lvm2 镜像到国内的 Git 托管服务 coding.net；从 七牛云存储 保存的 Golang 源码进行获取和编译；使用 gopm 下载编译所需要的 Library ；最后把其中 gem 源切换到淘宝。至此，可以在“特殊”的网络条件下快速编译 Docker 。

❻ Docker如何创建镜像怎么修改，上传镜像

初次安装部署好docker后,大多数镜像可以从DockerHub 提取,但是大多数人都希望自己可以完全自定义一个镜像,那么这里需要一个第三方工具 febootstrap

epel6的源提供febootstrap的RPM包

yum install docker-io febootstrap -y

service docker start

chkconfig docker --level35 on
复制代码
制作CentOS6.6镜像目录

febootstrap -i yum -i iputils -i iproute -i bash -i vim-minimal -i coreutils -i tar -i net-tools centos6 base <a href="http://centos.ustc.e.cn/centos/6.6/os/x86_64/" target="_blank">http://centos.ustc.e.cn/centos/6.6/os/x86_64/</a> -u <a href="http://centos.ustc.e.cn/centos/6.6/updates/x86_64/" target="_blank">http://centos.ustc.e.cn/centos/6.6/updates/x86_64/</a>
复制代码
-i 表示镜像里面安装的RPM包(包括一些人为有必要的软件包)
centos6 表示镜像的版本说明
base 表示生成的镜像目录
后面之后了系统安装源和更新源为USTC

安装执行后,会开始一系列的RPM包下载安装,过程与yum类似,安装完成后当前目录会多了base目录,里面就是一个镜像的系统文件

进入base目录等于进入镜像的根目录

[root@image ~]# cd base/

[root@image base]# ls

bin boot dev etc home lib lib64 media mnt opt proc root sbin selinux srv sys tmp usr var
复制代码
可以像一般的系统文件一样先做一些修改配置,例如配置第三方yum源等等

把base目录把所有文件打包成二进制文件后导入docker创建为镜像

cd ~/root/base/ && tar -c . | docker import - centos6:base
复制代码
docker images 可以查看镜像的信息
一个基本centos镜像创建完毕,下面再利用Dokcerfile制作mysql镜像
cat Dockerfile

FROM centos6:base

MAINTAINER Lion "[email protected]"

VOLUME /var/lib/mysql

RUN yum install mysql-server mysql -y

RUN echo -ne "NETWORKING=yes\\nHOSTNAME=mysql" > /etc/sysconfig/network

RUN echo -ne "bind-address = 0.0.0.0\\ndefault-storage-engine=innodb\\ninnodb_file_per_table\\n\

collation-server=utf8_general_ci\\ninit-connect='SET NAMES utf8'\\ncharacter-set-server = utf8" > insert

RUN sed -i "/user=mysql/r insert" /etc/my.cnf && rm -f insert

RUN echo -ne "/usr/bin/mysql_install_db\\n/usr/bin/mysqld_safe" >> /opt/mysql_start

RUN chmod 777 /opt/mysql_start

ENV PATH /usr/local/sbin:/usr/local/bin:/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/bin:

WORKDIR /opt

EXPOSE 3306

CMD /bin/sh -c mysql_start
复制代码

FROM 声明以centos:base镜像为基础
MAINTAINER 声明镜像的维护者信息
VOLUME 挂载本地目录到容器里/var/lib/mysql目录(这是mysql默认的数据保存目录)
由于我希望数据可以持久化防止因为容器误删除而丢失,所以映射到宿主本地目录
RUN 在镜像中执行安装mysql
在新镜像中写入HOSTNAME信息,因为mysql启动过程需要network文件
在my.cnf配置文件插入一些修改配置
创建启动脚本
声明环境变量
制定默认工作目录
EXPOSE 声明容器需要暴露的端口号
CMD 是指镜像生成容器后自动执行的命令,类似docker exec,这里是自动启动mysql服务

根据Dockerfile创建mysql服务镜像
docker build --rm=true -t mysql:frist .
查看镜像的树状关系可以发现,mysql:frist是以centos:base为父镜像

❼ Docker创建镜像，怎么修改，上传镜像等详细

Docker的英文本意是码头工人，也就是搬运工，这种搬运工搬运的是集装箱(Container)，集装箱里面装的可不是商品货物，而是任意类型的App，Docker把App(叫Payload)装在Container内，通过Linux Container技术的包装将App变成一种标准化的、可移植的、自管理的组件，这种组件可以在你的latop上开发、调试、运行，最终非常方便和一致地运行在proction环境下。

Docker的核心底层技术是LXC(Linux Container)，Docker在其上面加了薄薄的一层，添加了许多有用的功能。 这篇stackoverflow上的问题和答案很好地诠释了Docker和LXC的区别，能够让你更好的了解什么是Docker， 简单翻译下就是以下几点：

Docker提供了一种可移植的配置标准化机制，允许你一致性地在不同的机器上运行同一个Container;而LXC本身可能因为不同机器的不同配置而无法方便地移植运行;

Docker以App为中心，为应用的部署做了很多优化，而LXC的帮助脚本主要是聚焦于如何机器启动地更快和耗更少的内存;

Docker为App提供了一种自动化构建机制(Dockerfile)，包括打包，基础设施依赖管理和安装等等;

Docker提供了一种类似git的Container版本化的机制，允许你对你创建过的容器进行版本管理，依靠这种机制，你还可以下载别人创建的Container，甚至像git那样进行合并;

Docker Container是可重用的，依赖于版本化机制，你很容易重用别人的Container(叫Image)，作为基础版本进行扩展;

Docker Container是可共享的，有点类似github一样，Docker有自己的INDEX，你可以创建自己的Docker用户并上传和下载Docker Image;

Docker提供了很多的工具链，形成了一个生态系统;这些工具的目标是自动化、个性化和集成化，包括对PAAS平台的支持等;

那么Docker有什么用呢?对于运维来说，Docker提供了一种可移植的标准化部署过程，使得规模化、自动化、异构化的部署成为可能甚至是轻松简单的事情;而对于开发者来说，Docker提供了一种开发环境的管理方法，包括映像、构建、共享等功能，而后者是本文的主题。

❽ 请教，如何在ubuntu环境下编译Docker的安装文件

Docker 的基本用法
在本节中，我将向您介绍 Docker 命令的常用选项。例如如何下载一个 docker image，打造一个容器，以及如何访问容器。
要创建一个新的容器，你应该选择一个基本 image 的操作系统，例如启动 Ubuntu 或者 CentOS 或其他系统。您可以搜索一个基本 image 使用 Docker 搜索命令：
docker search ubuntu
该命令将显示所有 ubuntu images，你可以自己尝试一下搜索 centos Images。

现在我们现在 base image到我们的服务中，使用命令：
docker pull ubuntu

现在，您可以通过使用命令来查看所有已下载的images：
docker images

Ubuntu 镜像从DockerHub/Docker Registry下载。下一步骤是创建从该镜像的容器。
要创建容器，可以使用docker create 或 docker run
docker create ubuntu:14.04
docker create 命令会创建一个新的容器，但不会启动它。所以现在你需要使用运行命令：
docker run -i -t ubuntu:14.04 /bin/bash
此命令将创建并运行一个基于 Ubuntu14.04 镜像的容器，容器内并运行一个命令/bin/bash，您将在容器内自动运行命令。

当你输入 Exit 命令退出容器时，容器也是停止运行，如果你想容器在后台运行需要在命令后面添加 -d 参数。
docker run -i -t -d ubuntu:14.04 /bin/sh -c “while true; do echo hello world; sleep 1; done”
/bin/sh -c “while true; do echo hello world; sleep 1; done” this is bash script to echo “hello word” forever.
现在你可以看到容器在后台运行通过命令：
docker ps
如果你想从 bash 命令看日志结果，使用命令：
docker logs NAMES/ContainerID

怎样在后台访问容器 shell？这个命令将会连接你的容器 shell：
docker exec -i -t NAMES/ContainerID

你可以看到主机名和容器ID是相等的，这意味着你在容器shell内。当你在shell 上键入’exit`，会离开的shell，但容器仍在运行。
你会经常使用的另一个命令是：
docker stop NAME/ContainerID
这将停止容器而不将其删除，这样你就可以用命令重新启动它：
docker start NAME/ContainerID
如果你想删除的容器，先停止它，然后用命令将其删除：
docker rm NAME/ContainerID

❾ Docker镜像 问题

dockerpullhttpd

执行这个之后可以先用

dockerimages

查看一下已经下载了的镜像

❿ 使用DockerFeile生成镜像，里面包含了tomcat，jdk。最后启动容器成功，访问tomcat失败！

容器启动出错

Dockerfile中CMD的不能使用&&符号的

可以使用

CMD ["sh","-c","start.sh && tail -F log"]

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