Docker 镜像
内容
Docker 镜像¶
示例 Docker 镜像维护在 https://github.com/dask/dask-docker 。
每个镜像在基于Debian镜像的Miniconda安装之上安装了完整的Dask conda环境（包括分布式调度器）、Numpy和Pandas。
这些图片很大，大约1GB。
ghcr.io/dask/dask: 这是一个包含完整 Dask conda 包（包括分布式调度器）、Numpy 和 Pandas 的普通 debian + miniconda 镜像。该镜像大小约为 1GB。ghcr.io/dask/dask-notebook: 这是基于 Jupyter base-notebook 镜像 ，因此它既适合作为 Jupyter 服务器正常使用，也适合作为 JupyterHub 部署的一部分。它还包括如上所述的匹配的 Dask 软件环境。该镜像大小约为 2GB。
示例¶
以下是一个关于专用虚拟网络的简单示例
docker network create dask
docker run --network dask -p 8787:8787 --name scheduler ghcr.io/dask/dask dask-scheduler # start scheduler
docker run --network dask ghcr.io/dask/dask dask-worker scheduler:8786 # start worker
docker run --network dask ghcr.io/dask/dask dask-worker scheduler:8786 # start worker
docker run --network dask ghcr.io/dask/dask dask-worker scheduler:8786 # start worker
docker run --network dask -p 8888:8888 ghcr.io/dask/dask-notebook # start Jupyter server
然后，在笔记本环境中，你可以像这样连接到 Dask 集群：
from dask.distributed import Client
client = Client("scheduler:8786")
client
可扩展性¶
用户可以通过填充环境变量 EXTRA_APT_PACKAGES、EXTRA_CONDA_PACKAGES 和 EXTRA_PIP_PACKAGES 来轻微地自定义软件环境。如果在容器中设置了这些环境变量，它们将分别触发以下调用:
apt-get install $EXTRA_APT_PACKAGES
conda install $EXTRA_CONDA_PACKAGES
python -m pip install $EXTRA_PIP_PACKAGES
例如，以下 conda 命令将 joblib 包安装到 Dask 工作软件环境中：
docker run --network dask -e EXTRA_CONDA_PACKAGES="joblib" ghcr.io/dask/dask dask-worker scheduler:8786
请注意，使用这些可能会显著延迟容器的启动时间，尤其是在使用 apt 或 conda 时（pip 相对较快）。
记住，Dask 工作者和 Dask 客户端之间的软件版本匹配很重要。因此，在 Jupyter 和 Worker 镜像中包含相同的额外包通常是有用的。
源代码¶
Docker 文件维护在 https://github.com/dask/dask-docker。该仓库还包括一个 docker-compose 配置。