Docker技术入门| Part03:Dockerfile详解(Dockerfile概念、Dockerfile 指令、使用Dockerfile构建镜像)
文章目录
- 1. Dockerfile概念
- 2. Dockerfile 指令
- FROM 指定基础镜像
- RUN执行命令
- CMD 容器启动命令
- COPY 复制文件
- ADD 更高级的复制文件
- ENV 设置环境变量
- ARG 构建参数
- VOLUME 定义匿名卷
- EXPOSE 暴露端口
- WORKDIR 指定工作目录
- USER 指定当前用户
- LABEL 为镜像添加元数据
- SHELL 指令
- 3. 使用Dockerfile构建镜像
1. Dockerfile概念
Docker镜像原理
-
Docker镜像是由特殊的文件系统叠加而成
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最底端是bootfs,并使用宿主机的bootfs
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第二层是root文件系统rootfs,称为base image
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然后再往上可以叠加其他的镜像文件
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统文件系统(UnionFile System)技术能够将不同的层整合成一个文件系统,为这些层提供了一个统的视角,这样就隐藏了多层的存在,在用户的角度看来,只存在一个文件系统。
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一个镜像可以放在另一个镜像的上面。位于下面的镜像称为父镜像,最底部的镜像成为基础镜像。
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当从一个镜像启动容器时,Docker会在最顶层加载一个读写文件系统作为容器
Dockerfile是什么
-
Dockerfile是一个文本文件
-
包含了一条条的指令
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每一条指令构建-层,基于基础镜像,最终构建出一个新的镜像
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对于开发人员:可以为开发团队提供个完全一致的开发环境
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对于测试人员:可以直接拿开发时所构建的镜像或者通过Dockerfile文件构建一个新的镜像开始工作了
-
对于运维人员:在部署时,可以实现应用的无缝移植
2. Dockerfile 指令
一般的,Dockerfile 分为四部分:基础镜像信息、维护者信息、镜像操作指令和容器启动时执行指令。
关键字 | 作用 | 备注 |
---|---|---|
FROM | 指定父镜像 | 指定dockerfile基于哪个image构建。 |
MAINTAINER | 作者信息 | 用来标明这个dockerfile谁写的 |
LABEL | 标签 | 用来标明dockerfile的标签。可以使用Label代替Maintainer最终都是在docker image基本信息中可以查看 |
RUN | 执行命令 | 执行一段命令,默认是/bin/sh,格式: RUN command或者RUN [“command”,"param1L ",“param2”] |
CMD | 容器启动命令 | 提供启动容器时候的默认命令,和ENTRYPOINT配合使用.格式CMD command param1 param2或者CMD [“command” , “param1”, “param2”] |
COPY | 复制文件 | build的时候复制本地文件到image中 |
ADD | 添加文件 | build的时候添加文件到image中,可自动解压缩,不仅仅局限于当前build上下文,可以来源于远程服务 |
EXPOSE | 暴露端口 | 定义容器运行的时候监听的端口,启动容器的使用-p来绑定暴露端口,格式:EXPOSE 8080或者EXPOSE 8080/udp |
WORKDIR | 工作目录 | 指定容器内部的工作目录,如果没有创建则自动创建,如果指定"/“,使用的是绝对地址,从根目录开始,如果不是”/"开头,那么是在上一条workdir的路径的相对路径 |
| ENV | 环境变量 | 指定build时候的环境变量,可以在启动容器的时候通过-e覆盖,格式ENVname=value |
| ARG | 构建参数 | 只在构建的时候使用的参数,如果有ENV,那么ENV的相同名字的值始终覆盖arg的参数 |
| VOLUME | 定义外部可以挂载的数据卷 | 指定build的image哪些目录可以启动的时候挂载到文件系统中,启动容器的时候使用-v绑定,格式VOLUME [“目录”] |
| USER | 指定执行用户 | 指定build或者启动的时候,在RUN CMD ENTRYPONT执行的时候的用户 |
FROM 指定基础镜像
- Dockerfile 中 FROM 是必备的指令,并且必须是第一条指令。
- FROM指定构建镜像的基础源镜像,如果本地没有指定的镜像,则会自动从 Docker 的公共库 pull 镜像下来。
- FROM可以在一个 Dockerfile 中出现多次,如果有需求在一个 Dockerfile 中创建多个镜像。
- 如果FROM语句没有指定镜像标签,则默认使用latest标签。
- Docker 还存在一个特殊的镜像,名为 scratch。这个镜像是虚拟的概念,并不实际存在,它表示一个空白的镜像。
RUN执行命令
每条RUN指令将在当前镜像基础上执行指定命令,并提交为新的镜像,后续的RUN都在之前RUN提交后的镜像为基础
FROM debian:stretchRUN apt-get update
RUN apt-get install -y gcc libc6-dev make wget
RUN wget -O redis.tar.gz "http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz"
RUN mkdir -p /usr/src/redis
RUN tar -xzf redis.tar.gz -C /usr/src/redis --strip-components=1
RUN make -C /usr/src/redis
RUN make -C /usr/src/redis install
上面的这种写法,创建了 7 层镜像。这是完全没有意义的,而且很多运行时不需要的东西,都被装进了镜像里
上面的 Dockerfile 正确的写法应该是这样:
FROM debian:stretchRUN set -x; buildDeps='gcc libc6-dev make wget' \&& apt-get update \&& apt-get install -y $buildDeps \&& wget -O redis.tar.gz "http://download.redis.io/releases/redis-5.0.3.tar.gz" \&& mkdir -p /usr/src/redis \&& tar -xzf redis.tar.gz -C /usr/src/redis --strip-components=1 \&& make -C /usr/src/redis \&& make -C /usr/src/redis install \&& rm -rf /var/lib/apt/lists/* \&& rm redis.tar.gz \&& rm -r /usr/src/redis \&& apt-get purge -y --auto-remove $buildDeps
这里为了格式化还进行了换行。Dockerfile 支持 Shell 类的行尾添加 \ 的命令换行方式,以及行首 # 进行注释的格式。
此外,还可以看到这一组命令的最后添加了清理工作的命令,删除了为了编译构建所需要的软件,清理了所有下载、展开的文件,并且还清理了 apt 缓存文件。这是很重要的一步,镜像是多层存储,每一层的东西并不会在下一层被删除,会一直跟随着镜像。
CMD 容器启动命令
CMD 指令的格式和 RUN 相似,也是两种格式:
- shell 格式:CMD <命令>
- exec 格式:CMD [“可执行文件”, “参数1”, “参数2”…]
- 参数列表格式:CMD [“参数1”, “参数2”…]。在指定了 ENTRYPOINT 指令后,用 CMD 指定具体的参数。
之前介绍容器的时候曾经说过,Docker 不是虚拟机,容器就是进程。既然是进程,那么在启动容器的时候,需要指定所运行的程序及参数。CMD 指令就是用于指定默认的容器主进程的启动命令的。
在运行时可以指定新的命令来替代镜像设置中的这个默认命令,比如,ubuntu 镜像默认的 CMD 是 /bin/bash,如果我们直接 docker run -it ubuntu 的话,会直接进入 bash。我们也可以在运行时指定运行别的命令,如 docker run -it ubuntu cat /etc/os-release。这就是用 cat /etc/os-release 命令替换了默认的 /bin/bash 命令了,输出了系统版本信息。
在指令格式上,一般推荐使用 exec 格式,这类格式在解析时会被解析为 JSON 数组,因此一定要使用双引号 ",而不要使用单引号。
如果使用 shell 格式的话,实际的命令会被包装为 sh -c 的参数的形式进行执行。比如:
CMD echo $HOME
在实际执行中,会将其变更为:
CMD [ "sh", "-c", "echo $HOME" ]`在这里插入代码片`
这就是为什么我们可以使用环境变量的原因,因为这些环境变量会被 shell 进行解析处理。
提到 CMD 就不得不提容器中应用在前台执行和后台执行的问题。这是初学者常出现的一个混淆。
Docker 不是虚拟机,容器中的应用都应该以前台执行,而不是像虚拟机、物理机里面那样,用 systemd 去启动后台服务,容器内没有后台服务的概念。
一些初学者将 CMD 写为:
CMD service nginx start
然后发现容器执行后就立即退出了。甚至在容器内去使用 systemctl 命令结果却发现根本执行不了。这就是因为没有搞明白前台、后台的概念,没有区分容器和虚拟机的差异,依旧在以传统虚拟机的角度去理解容器。
对于容器而言,其启动程序就是容器应用进程,容器就是为了主进程而存在的,主进程退出,容器就失去了存在的意义,从而退出,其它辅助进程不是它需要关心的东西。
而使用 service nginx start 命令,则是希望 upstart 来以后台守护进程形式启动 nginx 服务。而刚才说了 CMD service nginx start 会被理解为 CMD [ “sh”, “-c”, “service nginx start”],因此主进程实际上是 sh。那么当 service nginx start 命令结束后,sh 也就结束了,sh 作为主进程退出了,自然就会令容器退出。
正确的做法是直接执行 nginx 可执行文件,并且要求以前台形式运行。比如:
CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"]
COPY 复制文件
格式:
COPY [--chown=<user>:<group>] <源路径>... <目标路径>
COPY [--chown=<user>:<group>] ["<源路径1>",... "<目标路径>"]
和 RUN 指令一样,也有两种格式,一种类似于命令行,一种类似于函数调用。
用法同ADD,唯一的不同是不能指定远程文件 URLS。
COPY 指令将从构建上下文目录中 <源路径> 的文件/目录复制到新的一层的镜像内的 <目标路径> 位置。比如:
COPY package.json /usr/src/app/
<源路径> 可以是多个,甚至可以是通配符,其通配符规则要满足 Go 的 filepath.Match 规则,如:
COPY hom* /mydir/
COPY hom?.txt /mydir/
<目标路径> 可以是容器内的绝对路径,也可以是相对于工作目录的相对路径(工作目录可以用 WORKDIR 指令来指定)。目标路径不需要事先创建,如果目录不存在会在复制文件前先行创建缺失目录。
此外,还需要注意一点,使用 COPY 指令,源文件的各种元数据都会保留。比如读、写、执行权限、文件变更时间等。这个特性对于镜像定制很有用。特别是构建相关文件都在使用 Git 进行管理的时候。
在使用该指令的时候还可以加上 --chown=: 选项来改变文件的所属用户及所属组。
COPY --chown=55:mygroup files* /mydir/
COPY --chown=bin files* /mydir/
COPY --chown=1 files* /mydir/
COPY --chown=10:11 files* /mydir/
如果源路径为文件夹,复制的时候不是直接复制该文件夹,而是将文件夹中的内容复制到目标路径。
ADD 更高级的复制文件
ADD 指令和 COPY 的格式和性质基本一致。但是在 COPY 基础上增加了一些功能。
比如 <源路径> 可以是一个 URL,这种情况下,Docker 引擎会试图去下载这个链接的文件放到 <目标路径> 去。下载后的文件权限自动设置为 600,如果这并不是想要的权限,那么还需要增加额外的一层 RUN 进行权限调整,另外,如果下载的是个压缩包,需要解压缩,也一样还需要额外的一层 RUN 指令进行解压缩。所以不如直接使用 RUN 指令,然后使用 wget 或者 curl 工具下载,处理权限、解压缩、然后清理无用文件更合理。因此,这个功能其实并不实用,而且不推荐使用。
如果 <源路径> 为一个 tar 压缩文件的话,压缩格式为 gzip, bzip2 以及 xz 的情况下,ADD 指令将会自动解压缩这个压缩文件到 <目标路径> 去。
在某些情况下,这个自动解压缩的功能非常有用,比如官方镜像 ubuntu 中:
FROM scratch
ADD ubuntu-xenial-core-cloudimg-amd64-root.tar.gz /
...
但在某些情况下,如果我们真的是希望复制个压缩文件进去,而不解压缩,这时就不可以使用 ADD 命令了。
在 Docker 官方的中要求,尽可能的使用 COPY,因为 COPY 的语义很明确,就是复制文件而已,而 ADD 则包含了更复杂的功能,其行为也不一定很清晰。最适合使用 ADD 的场合,就是所提及的需要自动解压缩的场合。
另外需要注意的是,ADD 指令会令镜像构建缓存失效,从而可能会令镜像构建变得比较缓慢。
因此在 COPY 和 ADD 指令中选择的时候,可以遵循这样的原则,所有的文件复制均使用 COPY 指令,仅在需要自动解压缩的场合使用 ADD。
在使用该指令的时候还可以加上 --chown=: 选项来改变文件的所属用户及所属组。
ADD --chown=55:mygroup files* /mydir/
ADD --chown=bin files* /mydir/
ADD --chown=1 files* /mydir/
ADD --chown=10:11 files* /mydir/
ENV 设置环境变量
格式有两种:
ENV <key> <value>
ENV <key1>=<value1> <key2>=<value2>...
这个指令很简单,就是设置环境变量而已,无论是后面的其它指令,如 RUN,还是运行时的应用,都可以直接使用这里定义的环境变量。
ENV VERSION=1.0 DEBUG=on \NAME="Happy Feet"
这个例子中演示了如何换行,以及对含有空格的值用双引号括起来的办法,这和 Shell 下的行为是一致的。
定义了环境变量,那么在后续的指令中,就可以使用这个环境变量。比如在官方 node 镜像 Dockerfile 中,就有类似这样的代码:
ENV NODE_VERSION 7.2.0
RUN curl -SLO "https://nodejs.org/dist/v$NODE_VERSION/node-v$NODE_VERSION-linux-x64.tar.xz" \&& curl -SLO "https://nodejs.org/dist/v$NODE_VERSION/SHASUMS256.txt.asc" \&& gpg --batch --decrypt --output SHASUMS256.txt SHASUMS256.txt.asc \&& grep " node-v$NODE_VERSION-linux-x64.tar.xz\$" SHASUMS256.txt | sha256sum -c - \&& tar -xJf "node-v$NODE_VERSION-linux-x64.tar.xz" -C /usr/local --strip-components=1 \&& rm "node-v$NODE_VERSION-linux-x64.tar.xz" SHASUMS256.txt.asc SHASUMS256.txt \&& ln -s /usr/local/bin/node /usr/local/bin/nodejs
在这里先定义了环境变量 NODE_VERSION,其后的 RUN 这层里,多次使用 $NODE_VERSION 来进行操作定制。可以看到,将来升级镜像构建版本的时候,只需要更新 7.2.0 即可,Dockerfile 构建维护变得更轻松了。
下列指令可以支持环境变量展开: ADD、COPY、ENV、EXPOSE、FROM、LABEL、USER、WORKDIR、VOLUME、STOPSIGNAL、ONBUILD、RUN。
可以从这个指令列表里感觉到,环境变量可以使用的地方很多,很强大。通过环境变量,我们可以让一份 Dockerfile 制作更多的镜像,只需使用不同的环境变量即可。
ARG 构建参数
格式:ARG <参数名>[=<默认值>]
构建参数和 ENV 的效果一样,都是设置环境变量。所不同的是,ARG 所设置的构建环境的环境变量,在将来容器运行时是不会存在这些环境变量的。但是不要因此就使用 ARG 保存密码之类的信息,因为 docker history 还是可以看到所有值的。
Dockerfile 中的 ARG 指令是定义参数名称,以及定义其默认值。该默认值可以在构建命令 docker build 中用 --build-arg <参数名>=<值> 来覆盖。
灵活的使用 ARG 指令,能够在不修改 Dockerfile 的情况下,构建出不同的镜像。
ARG 指令有生效范围,如果在 FROM 指令之前指定,那么只能用于 FROM 指令中。
ARG DOCKER_USERNAME=library
FROM ${DOCKER_USERNAME}/alpine
RUN set -x ; echo ${DOCKER_USERNAME}
使用上述 Dockerfile 会发现无法输出 ${DOCKER_USERNAME} 变量的值,要想正常输出,你必须在 FROM 之后再次指定 ARG
# 只在 FROM 中生效
ARG DOCKER_USERNAME=library
FROM ${DOCKER_USERNAME}/alpine
# 要想在 FROM 之后使用,必须再次指定
ARG DOCKER_USERNAME=library
RUN set -x ; echo ${DOCKER_USERNAME}
对于多阶段构建,尤其要注意这个问题
# 这个变量在每个 FROM 中都生效
ARG DOCKER_USERNAME=library
FROM ${DOCKER_USERNAME}/alpine
RUN set -x ; echo 1
FROM ${DOCKER_USERNAME}/alpine
RUN set -x ; echo 2
对于上述 Dockerfile 两个 FROM 指令都可以使用 ${DOCKER_USERNAME},对于在各个阶段中使用的变量都必须在每个阶段分别指定:
ARG DOCKER_USERNAME=library
FROM ${DOCKER_USERNAME}/alpine
# 在FROM 之后使用变量,必须在每个阶段分别指定
ARG DOCKER_USERNAME=library
RUN set -x ; echo ${DOCKER_USERNAME}
FROM ${DOCKER_USERNAME}/alpine
# 在FROM 之后使用变量,必须在每个阶段分别指定
ARG DOCKER_USERNAME=library
RUN set -x ; echo ${DOCKER_USERNAME}
VOLUME 定义匿名卷
格式为:
- VOLUME [“<路径1>”, “<路径2>”…]
- VOLUME <路径>
之前我们说过,容器运行时应该尽量保持容器存储层不发生写操作,对于数据库类需要保存动态数据的应用,其数据库文件应该保存于卷(volume)中,后面的章节我们会进一步介绍 Docker 卷的概念。为了防止运行时用户忘记将动态文件所保存目录挂载为卷,在 Dockerfile 中,我们可以事先指定某些目录挂载为匿名卷,这样在运行时如果用户不指定挂载,其应用也可以正常运行,不会向容器存储层写入大量数据。
VOLUME /data
这里的 /data 目录就会在容器运行时自动挂载为匿名卷,任何向 /data 中写入的信息都不会记录进容器存储层,从而保证了容器存储层的无状态化。当然,运行容器时可以覆盖这个挂载设置。比如:
$ docker run -d -v mydata:/data xxxx
在这行命令中,就使用了 mydata 这个命名卷挂载到了 /data 这个位置,替代了 Dockerfile 中定义的匿名卷的挂载配置。
EXPOSE 暴露端口
EXPOSE 指令是声明容器运行时提供服务的端口,这只是一个声明,在容器运行时并不会因为这个声明应用就会开启这个端口的服务。在 Dockerfile 中写入这样的声明有两个好处,一个是帮助镜像使用者理解这个镜像服务的守护端口,以方便配置映射;另一个用处则是在运行时使用随机端口映射时,也就是 docker run -P 时,会自动随机映射 EXPOSE 的端口。
要将 EXPOSE 和在运行时使用 -p <宿主端口>:<容器端口> 区分开来。-p,是映射宿主端口和容器端口,换句话说,就是将容器的对应端口服务公开给外界访问,而 EXPOSE 仅仅是声明容器打算使用什么端口而已,并不会自动在宿主进行端口映射。
WORKDIR 指定工作目录
格式为 WORKDIR <工作目录路径>。
使用 WORKDIR 指令可以来指定工作目录(或者称为当前目录),以后各层的当前目录就被改为指定的目录,如该目录不存在,WORKDIR 会帮你建立目录。
之前提到一些初学者常犯的错误是把 Dockerfile 等同于 Shell 脚本来书写,这种错误的理解还可能会导致出现下面这样的错误:
RUN cd /app
RUN echo "hello" > world.txt
如果将这个 Dockerfile 进行构建镜像运行后,会发现找不到 /app/world.txt 文件,或者其内容不是 hello。原因其实很简单,在 Shell 中,连续两行是同一个进程执行环境,因此前一个命令修改的内存状态,会直接影响后一个命令;而在 Dockerfile 中,这两行 RUN 命令的执行环境根本不同,是两个完全不同的容器。这就是对 Dockerfile 构建分层存储的概念不了解所导致的错误。
之前说过每一个 RUN 都是启动一个容器、执行命令、然后提交存储层文件变更。第一层 RUN cd /app 的执行仅仅是当前进程的工作目录变更,一个内存上的变化而已,其结果不会造成任何文件变更。而到第二层的时候,启动的是一个全新的容器,跟第一层的容器更完全没关系,自然不可能继承前一层构建过程中的内存变化。
因此如果需要改变以后各层的工作目录的位置,那么应该使用 WORKDIR 指令。
WORKDIR /appRUN echo "hello" > world.txt
如果你的 WORKDIR 指令使用的相对路径,那么所切换的路径与之前的 WORKDIR 有关:
WORKDIR /a
WORKDIR b
WORKDIR cRUN pwd
RUN pwd 的工作目录为 /a/b/c。
USER 指定当前用户
格式:USER <用户名>[:<用户组>]
USER 指令和 WORKDIR 相似,都是改变环境状态并影响以后的层。WORKDIR 是改变工作目录,USER 则是改变之后层的执行 RUN, CMD 以及 ENTRYPOINT 这类命令的身份。
注意,USER 只是帮助你切换到指定用户而已,这个用户必须是事先建立好的,否则无法切换。
RUN groupadd -r redis && useradd -r -g redis redis
USER redis
RUN [ "redis-server" ]
如果以 root 执行的脚本,在执行期间希望改变身份,比如希望以某个已经建立好的用户来运行某个服务进程,不要使用 su 或者 sudo,这些都需要比较麻烦的配置,而且在 TTY 缺失的环境下经常出错。建议使用 gosu。
# 建立 redis 用户,并使用 gosu 换另一个用户执行命令
RUN groupadd -r redis && useradd -r -g redis redis
# 下载 gosu
RUN wget -O /usr/local/bin/gosu "https://github.com/tianon/gosu/releases/download/1.12/gosu-amd64" \&& chmod +x /usr/local/bin/gosu \&& gosu nobody true
# 设置 CMD,并以另外的用户执行
CMD [ "exec", "gosu", "redis", "redis-server" ]
LABEL 为镜像添加元数据
LABEL 指令用来给镜像以键值对的形式添加一些元数据(metadata)。
LABEL <key>=<value> <key>=<value> <key>=<value> ...
我们还可以用一些标签来申明镜像的作者、文档地址等:
LABEL org.opencontainers.image.authors="yeasy"
LABEL org.opencontainers.image.documentation="https://yeasy.gitbooks.io"
SHELL 指令
格式:SHELL [“executable”, “parameters”]
SHELL 指令可以指定 RUN ENTRYPOINT CMD 指令的 shell,Linux 中默认为 [“/bin/sh”, “-c”]
SHELL ["/bin/sh", "-c"]
RUN lll ; ls
SHELL ["/bin/sh", "-cex"]
RUN lll ; ls
两个 RUN 运行同一命令,第二个 RUN 运行的命令会打印出每条命令并当遇到错误时退出。
3. 使用Dockerfile构建镜像
在 Dockerfile 文件所在目录执行:
$ docker build -t nginx:v3 .
docker build 命令最后有一个 “.”,"."表示当前目录,而 Dockerfile 就在当前目录,因此不少初学者以为这个路径是在指定 Dockerfile 所在路径,这么理解其实是不准确的。这是在指定 上下文路径。那么什么是上下文呢?
当我们进行镜像构建的时候,并非所有定制都会通过 RUN 指令完成,经常会需要将一些本地文件复制进镜像,比如通过 COPY 指令、ADD 指令等。而 docker build 命令构建镜像,其实并非在本地构建,而是在服务端,也就是 Docker 引擎中构建的。那么在这种客户端/服务端的架构中,如何才能让服务端获得本地文件呢?
这就引入了上下文的概念。当构建的时候,用户会指定构建镜像上下文的路径,docker build 命令得知这个路径后,会将路径下的所有内容打包,然后上传给 Docker 引擎。这样 Docker 引擎收到这个上下文包后,展开就会获得构建镜像所需的一切文件。
如果在 Dockerfile 中这么写:
COPY ./package.json /app/
这并不是要复制执行 docker build 命令所在的目录下的 package.json,也不是复制 Dockerfile 所在目录下的 package.json,而是复制 上下文(context) 目录下的 package.json。
因此,COPY 这类指令中的源文件的路径都是相对路径。
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数据库 SQL高级查询语句:聚合查询,多表查询,连接查询
目录 创建学生表聚合查询聚合函数直接查询设置别名查询设置条件查询 常用的聚合函数 分组查询单个字段Group by报错分组查询多字段分组查询 多表查询直接查询重命名查询Students表新建一列CourseID 连接(JOIN)查询INNER JOINRIGHT JOIN, LEFT JOINFULL J…...

pytorch-构建卷积神经网络
构建卷积神经网络 卷积网络中的输入和层与传统神经网络有些区别,需重新设计,训练模块基本一致 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torch.nn.functional as F from torchvision import datasets,transforms impor…...

点云从入门到精通技术详解100篇-点云滤波算法及单木信息提取(续)
目录 3.3 点云滤波算法原理概述 3.3.1 坡度滤波算法 3.3.2 基于不规则三角网滤波 3.3.3 数学形态学滤波...

Gartner发布中国科技报告:数据编织和大模型技术崭露头角
近日,全球知名科技研究和咨询机构Gartner发布了关于中国数据分析与人工智能技术的最新报告。报告指出,中国正迎来数据分析与人工智能领域的蓬勃发展,预计到2026年,将有超过30%的白领工作岗位重新定义,生成式人工智能技…...
java八股文面试[数据库]——explain
使用 EXPLAIN 关键字可以模拟优化器来执行SQL查询语句,从而知道MySQL是如何处理我们的SQL语句的。分析出查询语句或是表结构的性能瓶颈。 MySQL查询过程 通过explain我们可以获得以下信息: 表的读取顺序 数据读取操作的操作类型 哪些索引可以被使用 …...

Kafka3.0.0版本——增加副本因子
目录 一、服务器信息二、启动zookeeper和kafka集群2.1、先启动zookeeper集群2.2、再启动kafka集群 三、增加副本因子3.1、增加副本因子的概述3.2、增加副本因子的示例3.2.1、创建topic(主题)3.2.2、手动增加副本存储 一、服务器信息 四台服务器 原始服务器名称原始服务器ip节点…...