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用于数据科学的JupyterHub,提供多用户协作的Jupyter Notebook环境,集成常用数据科学工具和库,适用于团队协作与教学。
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jupyterhub-ds 镜像详细说明

jupyterhub-ds 使用指南

jupyterhub-ds 配置说明

jupyterhub-ds 官方文档

镜像概述和主要用途

dclong/docker-jupyterhub-ds是一个专为数据科学领域设计的JupyterHub镜像,旨在提供开箱即用的多用户Jupyter Notebook环境。该镜像集成数据科学研究与教学所需的工具和库,支持多用户同时访问,适用于搭建团队协作平台、教学环境或企业数据分析系统。

核心功能和特性

  • 多用户支持:基于JupyterHub构建,支持多用户独立工作空间,实现用户数据隔离存储与访问控制
  • 工具集成:预装Python、R、Julia等编程语言及常用数据科学库(如NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch、dplyr等)
  • 灵活认证:支持PAM、GitHub OAuth、LDAP等多种认证机制,可按需配置
  • 资源管理:支持用户级CPU/内存资源限制,避免单个用户过度占用系统资源
  • 持久化存储:支持用户数据与配置持久化,通过数据卷挂载确保数据不丢失
  • 扩展能力:支持集成额外 kernels 和工具,满足特定数据科学场景需求

使用场景和适用范围

  • 数据科学团队协作:为团队成员提供统一开发环境,便于代码共享与协作分析
  • 教学环境:高校/培训机构数据科学课程教学平台,学生通过浏览器访问个人Notebook
  • 企业数据分析:企业内部数据分析平台,集中管理数据与分析资源,提升工作效率
  • 开源项目协作:作为开源项目演示或贡献者协作环境,降低环境配置门槛

使用方法和配置说明

Docker快速启动

docker run -d \
  --name jupyterhub-ds \
  -p 8000:8000 \
  -v /path/to/local/data:/home \
  -e JUPYTERHUB_ADMIN=admin \
  dclong/docker-jupyterhub-ds
  • -p 8000:8000:映射容器8000端口到主机,用于访问JupyterHub界面
  • -v /path/to/local/data:/home:挂载主机目录到容器/home,实现用户数据持久化
  • -e JUPYTERHUB_ADMIN=admin:设置管理员用户名(首次登录需设置密码)

Docker Compose配置示例

version: '3'
services:
  jupyterhub:
    image: dclong/docker-jupyterhub-ds
    container_name: jupyterhub-ds
    ports:
      - "8000:8000"
    volumes:
      - ./user_data:/home
      - ./config:/etc/jupyterhub
    environment:
      - JUPYTERHUB_ADMIN=admin,teacher
      - AUTHENTICATION_METHOD=pam
      - MEMORY_LIMIT=4G
      - CPU_LIMIT=2
    restart: unless-stopped

主要配置参数(环境变量)

环境变量描述默认值
JUPYTERHUB_ADMIN管理员用户名列表(逗号分隔)admin
AUTHENTICATION_METHOD认证方式(pam/github/ldap)pam
PORTJupyterHub服务端口8000
MEMORY_LIMIT单个用户内存限制2G
CPU_LIMIT单个用户CPU限制(核数)1

访问与管理

  1. 启动容器后,通过[***]访问JupyterHub界面
  2. 使用管理员用户名登录(首次登录需设置密码)
  3. 管理员可通过界面或命令行管理用户、配置资源及系统参数

注意事项

  • 生产环境建议使用外部存储卷持久化数据,避免容器删除导致数据丢失
  • 根据实际需求调整资源限制,平衡系统性能与用户体验
  • 建议通过反向代理(如Nginx)配置HTTPS,提升访问安全性
查看更多 jupyterhub-ds 相关镜像 →
bitnami/jupyterhub logo
bitnami/jupyterhub
by VMware
认证
Bitnami JupyterHub安全镜像为用户组提供Jupyter笔记本环境访问,无需用户进行安装和维护,具备安全加固、最小化攻击面及FIPS支持等特性,适用于开发和测试环境,推荐在Kubernetes集群中运行。
26500K+ pulls
上次更新:2 个月前
bitnamicharts/jupyterhub logo
bitnamicharts/jupyterhub
by VMware
认证
Bitnami提供的JupyterHub Helm Chart,用于在Kubernetes集群中部署JupyterHub,为用户组提供笔记本环境,管理认证及单用户实例,包含Hub、Proxy和Image Puller组件,简化部署和维护。
100K+ pulls
上次更新:2 个月前

常见问题

轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

查看全部问题→

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