生信Log28|Docker镜像制作和管理&在镜像内激活cond
事实上Dockerfile仅仅是一个配置和存储了Docker建立步骤的文件，用来构建镜像用的，并不是镜像或者容器的本身。Dockerfile记录了容器中需要安装的软件，挂载目录之类的信息。这篇日志记录了怎么在镜像中创建conda的虚拟环境并进到环境中，安装和启动软件，还有一些Docker的日常管理命令
1、Docker常用的管理命令（查看镜像/删除镜像）
- 查看已有的docker镜像
#查看已有的docker镜像
docker images
- 删除已有的docker镜像，有冲突的时候需要加上"-f"进行
docker rmi -f image_ID
- 根据tag 删掉None的镜像
docker rmi -f NONE:NONE #docker的规定是REPOSITORY[:TAG]去查找
- 命令筛选
docker images --filter "dangling=true"
- 批量删除TAG为NONE的镜像（docker官方文档）
docker rmi $(docker images --filter "dangling=true" -q)
- 查看docker镜像运行的服务
docker -ps
####这是上面的命令打印出来的信息
CONTAINER ID IMAGE COMMAND CREATED STATUS PORTS NAMES
47286425917f mysql/mysql-server:5.5 "/entrypoint.sh mysq…" 3 hours ago Up 3 hours (healthy) 0.0.0.0:3306->3306/tcp mysql
0e1fd5666c2c gitlab/gitlab-runner:latest "/usr/bin/dumb-init …" 3 months ago Up 3 months gitlab-runner
- 停止docker的服务
docker stop CONTAINER_ID #或者可以是--name的这个参数
- 重新启动docker的容器服务
docker start CONTAINER_ID
- 重启前，需要删除镜像ID或者镜像的名字，否则会报错说容器已存在
docker rm CONTAINER ID
- 容器闪退之后查看日志的命令
docker logs CONTAINER ID
2、利用Dockerfile制作docker镜像（images）
- Dockerfile里面记录了要安装的软件以及安装的步骤
2.1 Dockerfile的准备
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在网上找了一个bowtie2的Dockerfile演示
Bowtie2 Dockerfile拆解
- 这WORKDIR具体指的是什么地方？COPY 复制的是什么内容？
- workdir指的是镜像里面的文件夹位置
- COPY可以将外面的软件拷到镜像里面
2.2 在Dockerfile中创建和激活conda 环境
思路主要是先创建环境，并将activate的命令放到bashrc中，通过重新登录bash。才可以实现。
为什么不能直接conda init bash呢，这是因为需要有一个已经登录了的bash环境才能实现
RUN echo "conda activate meta" >> ~/.bashrc
SHELL [ "/bin/bash", "--login", "-c" ]
- 另外一个方法：用conda run -n env_name
#conda run实际上就是conda自带的一个功能，可以通过指定yaml（打包虚拟环境的文件）来实现
conda run -h
#用法
conda run -n env_name.yaml
- 注意点：这个Dockerfile的名字必须就是
Dockerfile不能是其他的什么Meta_dockerfile，Docker会找不到它的位置
创建镜像
docker build -t image_name . #这个"."是/Path/to/Dockerfile Dockerfile在的位置
其他
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一个Dockerfile里面可以有多个FROM的镜像
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出现了不兼容的情况：glibcxx出错（https://stackoverflow.com/questions/69734128/unable-to-install-gdc-client-in-the-conda-environment，https://wenku.baidu.com/view/f7672273322b3169a45177232f60ddccda38e68c.html）__
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实现的原理是，用新的bash覆盖旧的bash环境
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docker的每个run都是一个新的bash环境（这些RUN命令之间是不会有参数继承的都是独立的）
参考
[Docker Trainning] https://docs.dockstore.org/en/develop/docker_instructions.html#part-a-running-container
[conda acitivate in docker] https://pythonspeed.com/articles/activate-conda-dockerfile/
