Docker - start

Docker

运行docker

$ service docker start

运行容器

docker run -i -t -p 11000:8888 continuumio/anaconda3 /bin/bash
-ddetach直接后台运行

-i: 是  以交互模式运行容器，通常与 -t 同时使用；
-t: 为容器重新分配一个伪输入终端，通常与 -i 同时使用；
-p: 指定端口映射，格式为：主机(宿主)端口:容器端口

退出容器并保存在后台
Control + P + Q

进入容器
docker exec -it name /bin/bash
此时exit不会关闭容器

查看运行的容器
docker ps -a

映射或挂载(重要)

宿主机:镜像

默认挂载路径
/var/lib/docker/volumes

镜像相关

生成镜像
docker commit -a "username" -m "msg" container_name new_image_name

上传镜像
将打包好的新镜像上传到 Docker Hub：

首先我们需要将这个新镜像打上 tag，方便在公共服务器进行上传：

docker tag new_anaconda_xgboost:latest nimendavid/machine_learning:v0.1

其中:

new_anaconda_xgboost:latest
(本地镜像名称:tag)

可以通过 docker image ls 查看
nimendavid/machine_learning:v0.1

格式是(dockerhub用户名/仓库名:tag) ，需要自己有一个dockerhub账号，v0.1就是自定义的版本号码

然后记得登录在服务器上dockerhub，否则推送会报错：

docker login