データ分析に利用する様々なパッケージを詰め込んだPythonの環境
以下のコマンドによって、マシンの中にイメージがダウンロードされる。このコマンドは、最初に1回だけ行えば良い。
$ docker pull hotokudtws/ganymede
$ docker run -it --rm -v [ホスト側の絶対パス]:/root/work -p [ホスト側のポート]:8888 --name [コンテナ名] hotokudtws/ganymede
[ホスト側のパス]の部分には、ホストマシン側の作業ディレクトリの絶対パスを書く。これによって、[ホスト側の絶対パス]とコンテナ側の/root/workが繋がり、ホストからもコンテナからもアクセスできるようになる[ホスト側のポート]には、適当に空いているポートを入れる。これによって、[ホスト側のポート]とコンテナ側の8888番ポートが繋がる[コンテナ名]には、適当な文字列を入れる。起動中のコンテナと同じ名前だとエラーとなる。起動中のコンテナは、docker psコマンドで確認可能To access the notebook, open this file in a browser:
file:///root/.local/share/jupyter/runtime/nbserver-7-open.html
Or copy and paste one of these URLs:
http://bbb425807403:8888/?token=[ランダムな文字列]
or http://127.0.0.1:8888/?token=[ランダムな文字列]
一連の起動ログの最後に上のようなメッセージが出る。これを確認したら、ブラウザでhttp://localhost:[ホスト側のパス]/[ランダムな文字列]にアクセスすればJupyterにアクセスできる。
終了するには、Jupyterを起動したターミナルでCtrl-cを押す。
$ docker run -it --rm -v [ホスト側の絶対パス]:/root/work --name [コンテナ名] hotokudtws/ganymede /bin/bash
-pがなくなったのと、最後に/bin/bashがくっついたの以外は、Jupyter起動と同じである。終了するにはCtrl-dを押す。
起動用スクリプトとしてganymedeファイルを用意した。以下のように、コマンド1発で起動・終了ができる。Mac上でしか検証していないので、他のOSでは動作しないと思われる。Mac特有の部分はopenコマンドだけ(だと思う)ので、他OS用には誰か作ってください。
ganymede
起動時には、以下のオプションを受け付ける
ganymede -e
終了時には、-nオプションを受け付ける
Datawise社の資産なので、本来はdtws/ganymedeで作るべきだが、Dockerhubとの連携で、組織のレポジトリと連携する方法が分からなかったので、いったん個人ユーザーで作成している。
Content type
Image
Digest
Size
1.3 GB
Last updated
about 6 years ago
docker pull hotokudtws/ganymede