容器数据卷容器中的数据了类似于内存中的数据，如果关闭容器，容器中的数据将会丢失。所以要使用容器数据卷容器数据卷：保存 容器产生的数据。例如：卷就是目录或文件，存在于一个或多个容器中，由docker挂载到容器，但不属于联合文件系统，因此能够绕过Union File System提供一些用于持续存储或共享数据的特性：卷的设计目的就是数据的持久化，完全独立于容器的生存周期，因此Docker不会在容器删除
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2023-07-14 09:55:45
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1、搜索镜像docker search mysql2、下载mysql的官方镜像docker pull mysql3、查看自己的镜像[root@localhost mysql]# docker imagesREPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZEwordpress latest e6bc04e5d2ab 4 weeks ago 442MBmysql latest 51
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2023-09-02 17:50:30
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一、前言 和docker容器一样，Swarm集群中运行的服务也能够做数据持久化。我们可以通过volume、bind和nfs等方式来实现swarm集群应用数据的持久化。其实和docker数据持久化的形式是一样的。二、系统环境节点名称IP操作系统内核版本manager172.16.60.95CentOs74.16.1-1.el7.elrepo.x86_64node-01172.16.60.96Cen
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2023-07-14 09:56:04
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容器数据卷（run -v 主机目录:容器内目录）将容器内的目录挂载至主机上，目的是为容器的持久化与同步操作，容器之间可以共享数据。docker run -v 主机目录:容器内目录[root@k8snode docker]# docker run -d -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=abc --name mysql01 -v /home/mysql
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2023-09-25 16:10:13
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1、容器数据卷是什么 在我们学习docker命令的时候，有一个命令：”docker rm -f 容器ID“ 这个命令，假如我们现在有一个mysql容器，mysql中已经存储了1千万数据，某一个开发/运维手欠，不小心执行了 docker rm -f mysql 命令，这个时候容器是不是就没有了，
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2023-10-21 21:52:58
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使用docker配置MySQL8主从复制包含数据卷(参考B站尚硅谷教程)docker安装完成后。运行一个MySQL8主数据库（宿主机）## -v /file1/mysql_master/log:/var/log/mysql ：将日志映射到宿主机
## -v /file1/mysql_master/data:/var/lib/mysql：将主要数据映射
## -v /file1/mysql_mast
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2024-10-06 14:40:16
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# Docker 挂载 MySQL 数据卷教程
## 引言
在使用 Docker 运行 MySQL 容器时，为了保证数据的持久性和方便迁移，我们通常会将数据存储到宿主机上的卷中。本教程将指导你如何使用 Docker 挂载 MySQL 数据卷，并详细介绍每一步的操作和代码。
## 整体流程
下面是实现 Docker 挂载 MySQL 数据卷的整体流程：
```mermaid
flowcha
原创
2024-01-25 05:37:46
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## Docker MySQL共享数据卷
在使用Docker来部署MySQL数据库时，经常会遇到需要持久化数据的需求。为了实现数据的持久化存储，可以通过共享数据卷的方式来实现。本文将介绍如何在Docker中使用MySQL容器并共享数据卷。
### 什么是数据卷？
数据卷是一个特殊的目录，它可以绕过联合文件系统，并提供持久化存储。数据卷的设计目的是数据的持久化存储，可以在容器之间共享数据。
原创
2024-05-13 07:25:05
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背景昨天笔者完成了Docker快速搭建Nginx+PHP-FPM环境，今天趁着没事，继续搭建LNMP+REDIS的环境。有了昨天的思路，今天花了一点点时间，就搞定了Mysql的搭建以及使用，并将Mysql的数据卷进行了分离。实战首先拉取mysql的官方镜像docker pull mysql使用mysql镜像运行单独的容器docker run -d --name myMysql -v /data/m
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2023-07-25 15:36:07
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什么是docker镜像？docker镜像是一个特殊的文件系统，除了提供容器运行时所需的程序、库、资源、配置等文件外，还包含了一些为运行时准备的一些配置参数（如匿名卷、环境变量、用户等）；镜像不包含任何动态数据，其内容在构建之后也不会被改变。如何获得镜像？1：远程下载2：朋友拷贝3：自己制作镜像的分层系统因为镜像包含操作系统完整的 root 文件系统，其体积往往是庞大的，因此在 Docker 设计时
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2023-07-14 17:42:23
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在docker中，对接外部存储我们通常需要docker的数据卷插件。docker中简要可分为两类 docker卷插件和CSI插件，其中docker卷插件分为两个版本，旧版的传统插件(legacy plugin/non-managed plugin)和新版的托管插件(managed plugin)。下面分章节讨论这几个问题一、传统插件(legacy plugin/non-managed plugin
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2023-08-30 20:33:11
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docker容器数据卷一、什么是docker容器数据卷'''
docker的理念：
1.将运用与运行的环境打包形成容器运行，我们对数据的要求希望是持久化的
2.容器之间希望有可能共享数据
docker容器产生的数据，如果不通过docker commit生成新的镜像，使得数据作为镜像的一部分保存下来，那么当容器删除后，数据自然也就没有了。
为了能保存数据在docker中我们使用卷。
'''二、数
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2023-09-23 10:01:48
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1.利用数据卷和数据容器管理数
管理Docker 容器中数据主要有两种方式:数据卷(Data Volumes)和数据卷容器( DataVolumes Containers) 。
Docker 的数据卷,它是一个目录,但并不属于容器 UFS 的一部分,它只是在主机上被绑定挂载（bind mount） 到容器的一个普通目录.
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2023-07-11 05:57:57
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文章目录1. 数据卷介绍2. 简单使用3. 实战：MySQL容器建立数据卷同步数据4. 常用命令5. 具名挂载和匿名挂载5.1 匿名挂载5.2 具名挂载6. Dockerfile中设置数据卷7. 容器数据卷 1. 数据卷介绍Docker将运用与运行的环境打包形成容器运行， Docker容器产生的数据，如果不通过docker commit生成新的镜像，使得数据做为镜像的一部分保存下来， 那么当容器
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2023-07-20 14:40:04
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文章目录一、docker数据卷1、数据卷原理2、数据卷作用3、应用二、docker数据卷容器1、数据卷容器作用2、应用①创建一个容器作为数据卷容器②将此数据卷挂载三、容器互联 一、docker数据卷1、数据卷原理①将容器内部的配置文件目录挂载到宿主机指定目录下。 ②数据卷默认会一直存在，即使容器被删除。 ③宿主机和容器时两个不同的名称空间，如果想进行连接需要使用ssh，exec和attch等方式
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2023-08-30 14:37:58
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一、是什么 先看看Docker的理念：将运用与运行的环境打包形成容器运行，运行可以伴随着容器，但是我们对数据的要求希望是持久化的；容器之间希望有可能共享数据。 Docker容器产生的数据，如果不通过docker commit生成新的镜像，使得数据做为镜像的一部分保存下来
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2023-07-14 17:43:10
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文章目录一、数据卷是什么？二、数据卷的作用是什么？三、数据卷的特点四、运行一个带有数据卷功能的容器实例（命令）五、数据卷使用案例1、启动容器时添加数据卷映d射2、查看数据卷是否挂载成功3、测试宿主机与容器之间数据同步六、容器内部数据卷的读写权限1、默认可读可写（rw）2、容器内部只读(ro)七、容器卷的继承共享1、容器cont1 完成挂载2、容器cont2继承容器cont1挂载 一、数据卷是什么
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2023-09-26 13:51:32
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Docker 数据卷是一种广泛使用的工具，用于确保容器在运行时的数据持久性。Docker 数据卷是安装在 Docker 容器上的文件系统，用于保存正在运行的容器生成的数据。
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2023-07-11 05:47:55
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docker（二）进阶--容器数据卷、Dockerfile
docker（二）进阶--容器数据卷、Dockerfile 1：docker容器数据卷容器数据卷是什么？docker 镜像启动后，所有的数据都是存储在docker运行的容器中的，如果误操作把容器删除了，那么所有的数据都删除了。容器数据卷就是为了解决容器数据持久化和同步操作，容器间也可以
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2023-07-14 09:51:38
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前几篇Blog是对Docker的一个入门和初识，本篇Blog开始就详细学习下一个新的理论基础概念：Volume，也就是容器数据卷，听起来名字高大上，实际上就是一个宿主机的目录而已，为什么需要容器数据卷呢，可以类比Redis来理解，Redis运行在内存中，一旦停了数据都丢了怎么办？只能通过持久化的手段，Redis的持久化方案是RDB+AOF，感兴趣的可以看看我这篇Blog【Redis核心知识 二】R
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2023-08-18 14:23:54
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