---
author: Jeroen Ooms
category: 技术
comments_data: []
count:
  commentnum: 0
  favtimes: 0
  likes: 0
  sharetimes: 0
  viewnum: 6828
date: '2017-11-04 10:38:00'
editorchoice: false
excerpt: 已经有几篇关于为什么要在 Docker 中使用 R 的文章。在这篇文章中，我将尝试加入一个 DevOps 的观点，并解释在 OpenCPU 系统的环境中如何使用容器化
  R 来构建和部署 R 服务器。
fromurl: https://www.r-bloggers.com/why-use-docker-with-r-a-devops-perspective/
id: 9023
islctt: true
largepic: /images/p/201711/02/143915tq6cdnzpqp1f8ktp.png
permalink: /article-9023-1.html
pic: /data/attachment/album/201711/02/143915tq6cdnzpqp1f8ktp.png.thumb.jpg
related: []
reviewer: ''
selector: ''
summary: 已经有几篇关于为什么要在 Docker 中使用 R 的文章。在这篇文章中，我将尝试加入一个 DevOps 的观点，并解释在 OpenCPU 系统的环境中如何使用容器化
  R 来构建和部署 R 服务器。
tags:
- Docker
- OpenCPU
thumb: false
title: 为什么要在 Docker 中使用 R？ 一位 DevOps 的看法
titlepic: true
translator: geekpi
updated: '2017-11-04 10:38:00'
---

[![opencpu logo](/data/attachment/album/201711/02/143915tq6cdnzpqp1f8ktp.png)](https://www.opencpu.org/posts/opencpu-with-docker)



> 
> R 语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R 内置多种统计学及数字分析功能。R 的另一强项是绘图功能，制图具有印刷的素质，也可加入数学符号。——引自维基百科。
> 
> 
> 


已经有几篇关于为什么要在 Docker 中使用 R 的文章。在这篇文章中，我将尝试加入一个 DevOps 的观点，并解释在 OpenCPU 系统的环境中如何使用容器化 R 来构建和部署 R 服务器。



> 
> 有在 [#rstats](https://twitter.com/hashtag/rstats?src=hash&ref_src=twsrc%5Etfw) 世界的人真正地写过*为什么*他们使用 Docker，而不是*如何*么？
> 
> 
> — Jenny Bryan (@JennyBryan) [September 29, 2017](https://twitter.com/JennyBryan/status/913785731998289920?ref_src=twsrc%5Etfw)
> 
> 
> 


### 1：轻松开发


OpenCPU 系统的旗舰是 [OpenCPU 服务器](https://www.opencpu.org/download.html)：它是一个成熟且强大的 Linux 栈，用于在系统和应用程序中嵌入 R。因为 OpenCPU 是完全开源的，我们可以在 DockerHub 上构建和发布。可以使用以下命令启动一个可以立即使用的 OpenCPU 和 RStudio 的 Linux 服务器（使用端口 8004 或 80）：



```
docker run -t -p 8004:8004 opencpu/rstudio

```

现在只需在你的浏览器打开 http://localhost:8004/ocpu/ 和 http://localhost:8004/rstudio/ 即可！在 rstudio 中用用户 `opencpu`（密码：`opencpu`）登录来构建或安装应用程序。有关详细信息，请参阅[自述文件](https://hub.docker.com/r/opencpu/rstudio/)。


Docker 让开始使用 OpenCPU 变得简单。容器给你一个充分灵活的 Linux 机器，而无需在系统上安装任何东西。你可以通过 rstudio 服务器安装软件包或应用程序，也可以使用 `docker exec` 进入到正在运行的服务器的 root shell 中：



```
# Lookup the container ID
docker ps

# Drop a shell
docker exec -i -t eec1cdae3228 /bin/bash

```

你可以在服务器的 shell 中安装其他软件，自定义 apache2 的 httpd 配置（auth，代理等），调整 R 选项，通过预加载数据或包等来优化性能。


### 2： 通过 DockerHub 发布和部署


最强大的是，Docker 可以通过 DockerHub 发布和部署。要创建一个完全独立的应用程序容器，只需使用标准的 [opencpu 镜像](https://hub.docker.com/u/opencpu/)并添加你的程序。


出于本文的目的，我通过在每个仓库中添加一个非常简单的 “Dockerfile”，将一些[示例程序](https://www.opencpu.org/apps.html)打包为 docker 容器。例如：[nabel](https://rwebapps.ocpu.io/nabel/www/) 的 [Dockerfile](https://github.com/rwebapps/nabel/blob/master/Dockerfile) 包含以下内容：



```
FROM opencpu/base

RUN R -e 'devtools::install_github("rwebapps/nabel")'

```

它采用标准的 [opencpu/base](https://hub.docker.com/r/opencpu/base/) 镜像，并从 Github [仓库](https://github.com/rwebapps)安装 nabel。最终得到一个完全隔离、独立的程序。任何人可以使用下面这样的命令启动程序：



```
docker run -d 8004:8004 rwebapps/nabel

```

`-d` 代表守护进程监听 8004 端口。很显然，你可以调整 `Dockerfile` 来安装任何其它的软件或设置你需要的程序。


容器化部署展示了 Docker 的真正能力：它可以发布可以开箱即用的独立软件，而无需安装任何软件或依赖付费托管的服务。如果你更喜欢专业的托管，那会有许多公司乐意在可扩展的基础设施上为你托管 docker 程序。


### 3： 跨平台构建


还有 Docker 用于 OpenCPU 的第三种方式。每次发布，我们都构建 6 个操作系统的 `opencpu-server` 安装包，它们在 [https://archive.opencpu.org](https://archive.opencpu.org/) 上公布。这个过程已经使用 DockerHub 完全自动化了。以下镜像从源代码自动构建所有栈：


* [opencpu/ubuntu-16.04](https://hub.docker.com/r/opencpu/ubuntu-16.04/)
* [opencpu/debian-9](https://hub.docker.com/r/opencpu/debian-9/)
* [opencpu/fedora-25](https://hub.docker.com/r/opencpu/fedora-25/)
* [opencpu/fedora-26](https://hub.docker.com/r/opencpu/fedora-26/)
* [opencpu/centos-6](https://hub.docker.com/r/opencpu/centos-6/)
* [opencpu/centos-7](https://hub.docker.com/r/opencpu/centos-7/)


当 GitHub 上发布新版本时，DockerHub 会自动重建此镜像。要做的就是运行一个[脚本](https://github.com/opencpu/archive/blob/gh-pages/update.sh)，它会取回镜像并将 `opencpu-server` 二进制复制到[归档服务器上](https://archive.opencpu.org/)。




---


via: <https://www.r-bloggers.com/why-use-docker-with-r-a-devops-perspective/>


作者：[Jeroen Ooms](https://www.r-bloggers.com/author/jeroen-ooms/) 译者：[geekpi](https://github.com/geekpi) 校对：[wxy](https://github.com/wxy)


本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 原创编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出