使用docker 快速部署数据应用
作者：阿乐
今日阳光明媚，宜写字。
阿乐最近在忙一个项目，需要爬数据，做分析，出报告，折腾的有点累，后面有时间可以跟大家分享一下，但是还是要坚持写这个数据运营与数据赋能系列文章。
前面阿乐介绍了数据人构建数据平台的思路、步骤，写应用的工具、方法等等，虽然不是事事具细，但是大致框架、轮子都已经交代清楚。后续遗漏的地方有时间再一一补上。
今天阿乐讲讲部署应用的绝佳工具--docker。
01 什么是docker？
Docker并不是什么刚兴起的技术，只是常见的应用场景都是在开发、运维，但是这么好的技术和作用一样对我们数据人有好处。
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows 机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。
百度
上面就是百度对docker的官方定义，说白了，docker就是容器工具。
理解docker之前，我们先说下虚拟机。
虚拟机，隔离环境中的完整计算机系统。虚拟机（Virtual Machine）指通过软件模拟的具有完整硬件系统功能的、运行在一个完整的计算机系统。
我们有些人可能会使用虚拟机的习惯，例如我的电脑是win7系统，但是我有个工具只能在Ubuntu系统下，所以我需要一个Linux系统，但是我只有一台电脑，这时我就可以安装虚拟机，然后再开一个Linux系统，这样就满足我的需求。
打个比方，你的电脑是一栋楼，虚拟机的出现就是把你的楼分层。 你的可以把你的大楼按你想要的方式去利用，但是虚拟机的一个缺点就是启动慢，占用资源多等等，开虚拟机之后本地运行都很慢很卡，就是资源被占用。
为了方便理解docker，你可以把docker理解成轻量级的虚拟机技术。docker是容器化技术，是更深入的虚拟化技术。
docker的logo是一个鲸鱼托着一个集装箱，这意味和它的作用是不谋而合的。
Docker的思想来自于集装箱，集装箱解决了什么问题？在一艘大船上，可以把货物规整的摆放起来。各种各样的货物被集装箱标准化了，集装箱和集装箱之间不会互相影响。那么我就不需要专门运送水果的船和专门运送化学品的船了。只要这些货物在集装箱里封装的好好的，那我就可以用一艘大船把他们都运走。这就是docker的功能和作用，同时实现这些功能，docker花费了最少的资源。
02 docker的好处？
前面提到docker在开发、运维用的多，那是他的特点十分符合开发、运维场景。
一个常见的场景是，不同的开发人员或者项目组开发了一个应用，是基于Ubuntu及配套的环境开发的，但是运维人员是却是使用centos，同时不同的环境依赖、软件也不一样。
有了docker就十分的方便了，开发人员只要前面提交相应的dockerfile脚本即可，运维就可以一键部署，省时省力，同时docker隔离性高，资源利用率高，部署更新方便，运维省心。
还是拿上面的比方，docker能把你这栋楼分成标准单间，资源利用率大大起来了，同时隔离性好，互不影响，这个房间跟那个房间没有关系。
因此，docker有以下三点好处：
简化程序：
Docker 让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中，然后发布到任何流行的 Linux 机器上，便可以实现虚拟化。Docker改变了虚拟化的方式，使开发者可以直接将自己的成果放入Docker中进行管理。方便快捷已经是 Docker的最大优势，过去需要用数天乃至数周的 任务，在Docker容器的处理下，只需要数秒就能完成。
避免选择恐惧症：
如果你有选择恐惧症，还是资深患者。那么你可以使用 Docker 打包你的纠结！比如 Docker 镜像；Docker 镜像中包含了运行环境和配置，所以 Docker 可以简化部署多种应用实例工作。比如 Web 应用、后台应用、数据库应用、大数据应用比如 Hadoop 集群、消息队列等等都可以打包成一个镜像部署。
节省开支：
一方面，云计算时代到来，使开发者不必为了追求效果而配置高额的硬件，Docker 改变了高性能必然高价格的思维定势。Docker 与云的结合，让云空间得到更充分的利用。不仅解决了硬件管理的问题，也改变了虚拟化的方式。
常见的应用场景：
Web 应用的自动化打包和发布
自动化测试和持续集成、发布
在服务型环境中部署和调整数据库或其他的后台应用
03 我们怎么用docker？
要使用docker，就要学会怎么用docker。这个不是今天讲的重点，学习docker推荐大家去看菜鸟教程里面的docker教程，不过阿乐提一句，对于学习程度，我们了解docker的作用，学会怎么使用安装docker，怎么生成我们的实例就足够了。
我们可以使用docker来部署我们之前写好的应用，可以使用docker来做我们的工具服务等等。结合业务中实际的需求，应用这个工具和技术解决我们一些问题。
为什么阿乐极力推荐使用docker来部署我们的应用，因为阿乐也走过了不少坑，兜兜转转才认定了这个技术，希望这篇文章能给大家一个参考。
下面是生成一个shiny应用的容器案例，其实就是写一个dockerfile文件，通过这个文件我们就能生成我们的应用案例。
# 拉取基础源镜像FROM openanalytics/r-base# 镜像标签MAINTAINER lizhi "[email protected]"# 安装系统依赖RUN apt-get update && apt-get install -y \sudo \pandoc \pandoc-citeproc \libcurl4-gnutls-dev \libcairo2-dev \libxt-dev \libssl-dev \libssh2-1-dev \libssl1.0.0 \libmpfr-dev# 安装R包RUN R -e "install.packages(c('shiny','shinydashboard','shinydashboardPlus','leaflet','shinyWidgets'), repos='https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/')"# 复制程序脚本到指定路径RUN mkdir /root/eulerCOPY euler /root/eulerCOPY Rprofile.site /usr/lib/R/etc/EXPOSE 3838# 运行命令CMD ["R", "-e", "shiny::runApp('/root/euler')"]
从代码上看，其实就是跟我们在Ubuntu系统上安装R并运行一个shiny程序过程差不多，这里把过程代码化了，这就是docker便捷之处。
如果大家工作有需要，可以去了解这个技术，但不需要深入掌握，知道基本操作即可，因为我们需要用，不需要太懂。
04 写在结尾
在此向大家征集数据故事，你的人生也许有你很中意的人和事，我希望用精确的数字和可视化映射平凡人的美好故事。期待您的私信！
感谢您的耐心阅读，请顺手点个「在看」，谢谢。
为了更好的体验，你可以我们的公众号
『 延伸阅读 』
技术
有意思 | 七夕用代码地写封优雅的情书
上新 | 数据分析师用什么姿势学？
技术公司怎么用R和shiny赋能业务？
数据运营 | 数据平台实践流程
生活
精选 | 四面楚喵