Docker部署Rstudio Server【四】：订制自己的个

订制自己专属镜像，保存、复制自己程序的运行环境。

使用docker commit将容器保存为镜像

这个命令可以将docker容器保存为docker镜像。例如，启动了Rstduio容器，然后在其中安装了若干包，之后使用下面的命令将容器存成镜像：

docker commit myRstudio Rimage:latest

这个Rimage:latest就是我们新保存的镜像。后面，以这个镜像为基础新建容器，则先前安装的各种包都可以继续使用。

使用Dockerfile构建镜像（本地）

docker commit确实是一种非常方便的镜像构建方法，但是，新镜像构建的细节几乎无法获知。使用Dockerfile构建镜像，则是更加常用的办法。Dockerfile建镜像，相关资料很容易找到，本文在Rstudio Server的镜像基础上，简单介绍一下Dockerfile的使用。例如，部署scRNA数据常用的一些工具，镜像构建的Dockerfile可以这么写：

FROM  rocker/rstudio:3.6.1

RUN apt-get install -y libxml2-dev libgsl0-dev && \
   R -e 'install.packages("XML", repos = "http://www.omegahat.net/R")' && \
   R -e 'install.packages(c("BiocManager","devtools","Seurat","statmod","funr","rjags") ,repos = "http://cran.us.r-project.org")' && \
   R -e 'BiocManager::install(c("monocle","rhdf5","SingleCellExperiment","scater","SingleR","scran","scRNAseq","CHETAH","infercnv","CellChat"))' && \
   R -e 'library("devtools");install_github(repo = "hhoeflin/hdf5r");install_github(repo = "mojaveazure/loomR", ref = "develop")' && \
   R -e 'library("devtools");install_github(repo = "hhoeflin/hdf5r");install_github("mojaveazure/seurat-disk")' && \
   R -e 'library("devtools");install_git("https://gitee.com/wangshun1121/scRepertoire",branch = "dev")'

使用上面的Dockerfile，通过下面的命令来构建镜像：

docker build -f Dockerfile -t myRstudioIMG .

docker build命令运行结束，会产生一个myRstudioIMD的镜像，只需通过docker images即可查看到。

使用Dockerfile构建镜像（云端）

通过DockerHub和阿里云容器镜像服务可以方便地在线构建镜像。这两个常用的镜像仓库也方便我们管理自己的镜像，只需通过docker push命令即可（具体细节根据网站提示操作）。

Docker 容器迁移与部署

两个选择。其一：本地构建好新镜像，通过docker push将其推送到Docker镜像仓库中，然后在其他节点上用docker pull拉取镜像。

其二：使用docker save将镜像保存到压缩包，然后将压缩包传输到其他机器，最后在新机器通过docker load载入压缩包中的镜像：

# 宿主机
docker save myRstudioIMG | gzip -c > myRstudioIMG.tar.gz

# myRstudioIMG.tar.gz 传输到新机器上再在新机器上输入下面的命令
gunzip -c myRstudioIMG.tar.gz | docker load