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集成Python、Jupyter、PySpark、Scala Spark、Rust及ROAPI示例的Delta Lake Docker镜像，支持数据湖开发与分析。
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Delta Lake Docker 镜像文档

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镜像概述和主要用途

Delta Lake 是一款开源存储框架，支持构建 Lakehouse 架构，兼容多种计算引擎（包括 Spark、PrestoDB、Flink、Trino、Hive）及多语言 API（Scala、Java、Rust、Ruby、Python）。本 Docker 镜像集成了 Python、JupyterLab、PySpark、Scala Spark、Rust、ROAPI 等工具及示例，旨在提供开箱即用的 Delta Lake 开发与运行环境，简化本地化部署与测试流程。

核心功能与特性

多引擎与多语言支持

  • 兼容主流计算引擎：Apache Spark、PrestoDB、Flink、Trino、Apache Hive
  • 支持多语言开发：Python、Rust、Scala、Java 等（镜像内置 Python/Rust 环境及示例）

集成开发工具

  • 预置 JupyterLab：提供交互式开发环境，支持 PySpark、Python 数据处理
  • 内置数据处理库：Polars、Pandas（依版本而定）、ROAPI（用于 REST API 快速构建）
  • Spark 环境：集成 PySpark 与 Scala Spark，支持 Delta Lake 表操作

多平台兼容

  • 支持 amd64 与 arm64 架构（4.0.0 及以上版本为多平台构建）

使用场景与适用范围

  • 数据湖应用开发：本地快速构建基于 Delta Lake 的数据湖应用，验证读写逻辑
  • Spark 作业调试：在本地环境调试 PySpark/Scala Spark 作业，无需集群部署
  • 多语言数据处理验证：测试 Python/Rust 等语言对 Delta 表的操作流程
  • 教学与演示：快速搭建 Delta Lake 演示环境，展示 Lakehouse 特性

使用方法与配置说明

镜像标签说明

标签平台Python 版本Rust 版本Delta-Spark 版本Spark 版本JupyterLab 版本Pandas 版本Polars 版本ROAPI 版本
1.0.0_3.0.0amd640.12.0latest3.0.03.5.03.6.31.5.3不包含0.9.0
1.0.0_3.0.0_arm64arm640.12.0latest3.0.03.5.03.6.31.5.3不包含0.9.0
4.0.0arm64/amd641.1.141.1.144.0.04.0.04.4.6不包含1.33.10.12.6
latestarm64/amd641.1.141.1.144.0.04.0.04.4.6不包含1.33.10.12.6

注意：自 4.0.0 版本起，镜像提供多平台构建（支持 amd64/arm64 架构）。表格中“不包含”表示该版本镜像未集成对应组件。

镜像拉取与运行

1. 拉取镜像

根据架构和版本需求选择标签，默认拉取 latest 标签（多平台最新版）：

docker pull deltaio/delta-docker:latest

2. 运行容器（JupyterLab 示例）

启动容器并映射 JupyterLab 端口（默认 8888），挂载本地目录以持久化数据：

docker run -d \
  -p 8888:8888 \
  -v ./local-data:/data \
  --name delta-dev-env \
  deltaio/delta-docker:latest \
  jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root --no-browser
  • -p 8888:8888：映射 JupyterLab 端口到本地
  • -v ./local-data:/data：挂载本地目录 ./local-data 到容器内 /data，用于数据持久化
  • --name delta-dev-env：指定容器名称
  • 启动命令 jupyter lab ...：启动 JupyterLab 并允许外部访问

3. 访问 JupyterLab

容器启动后，查看日志获取访问 token：

docker logs delta-dev-env

在输出中找到类似 [***] 的链接，在浏览器中访问即可。

标签选择建议

  • 开发测试：优先使用 latest 标签，获取最新功能与组件
  • 架构适配：arm64 架构用户选择 4.0.0 或 latest；旧版 amd64 用户可选择 1.0.0_3.0.0
  • 版本兼容：根据项目依赖的 Spark/Delta-Spark 版本选择对应标签（如依赖 Spark 3.5.0 选择 1.0.0_3.0.0）

参考链接

  • Delta Lake 官方文档
  • 快速入门指南（Scala、Java、Python）
  • Delta Lake Docker GitHub 仓库（含详细使用示例）
  • Delta Lake DockerHub 镜像仓库
  • Delta Lake 集成列表（完整支持的计算引擎与工具）# Delta Lake Docker 镜像文档

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镜像概述和主要用途

Delta Lake 是一款开源存储框架，支持构建 Lakehouse 架构，兼容 Spark、PrestoDB、Flink、Trino、Hive 等计算引擎，以及 Scala、Java、Rust、Ruby、Python 等多语言 API。本 Docker 镜像集成了 Python、JupyterLab、PySpark、Scala Spark、Rust、ROAPI 等工具及示例，提供开箱即用的 Delta Lake 开发环境，简化本地化部署与测试流程。

核心功能与特性

多引擎与多语言支持

  • 兼容主流计算引擎：Apache Spark、PrestoDB、Flink、Trino、Apache Hive
  • 支持多语言开发：Python、Rust、Scala、Java 等（镜像内置对应环境及示例）

集成开发工具链

  • 预置 JupyterLab：提供交互式开发环境，支持 PySpark、Python 数据处理
  • 内置数据处理库：Polars、Pandas（依版本而定）、ROAPI（快速构建 REST API）
  • 完整 Spark 环境：集成 PySpark 与 Scala Spark，支持 Delta Lake 表操作

多平台架构兼容

  • 支持 amd64 与 arm64 架构（4.0.0 及以上版本为多平台构建）

使用场景与适用范围

  • 数据湖应用开发：本地快速构建基于 Delta Lake 的数据湖应用，验证读写逻辑
  • Spark 作业调试：在本地环境调试 PySpark/Scala Spark 作业，无需集群部署
  • 多语言数据处理验证：测试 Python/Rust 等语言对 Delta 表的操作流程
  • 教学与演示：快速搭建 Delta Lake 演示环境，展示 Lakehouse 特性

使用方法与配置说明

镜像标签说明

标签平台Python 版本Rust 版本Delta-Spark 版本Spark 版本JupyterLab 版本Pandas 版本Polars 版本ROAPI 版本
1.0.0_3.0.0amd640.12.0latest3.0.03.5.03.6.31.5.3不包含0.9.0
1.0.0_3.0.0_arm64arm640.12.0latest3.0.03.5.03.6.31.5.3不包含0.9.0
4.0.0arm64/amd641.1.141.1.144.0.04.0.04.4.6不包含1.33.10.12.6
latestarm64/amd641.1.141.1.144.0.04.0.04.4.6不包含1.33.10.12.6

注意：自 4.0.0 版本起，镜像提供多平台构建（支持 amd64/arm64 架构）。表格中“不包含”表示该版本未集成对应组件。

镜像拉取与运行示例

1. 拉取镜像

根据架构和版本需求选择标签，默认拉取 latest 标签（多平台最新版）：

docker pull deltaio/delta-docker:latest

2. 启动 JupyterLab 环境

启动容器并映射 JupyterLab 端口，挂载本地目录以持久化数据：

docker run -d \
  -p 8888:8888 \
  -v ./local-data:/data \
  --name delta-dev-env \
  deltaio/delta-docker:latest \
  jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root --no-browser
  • -p 8888:8888：映射 JupyterLab 端口到本地
  • -v ./local-data:/data：挂载本地目录至容器 /data，实现数据持久化
  • --name delta-dev-env：指定容器名称，便于后续管理

3. 访问 JupyterLab

查看容器日志获取访问 token：

docker logs delta-dev-env

在输出中找到类似 [***] 的链接，在浏览器中访问即可。

标签选择建议

  • 开发测试：优先使用 latest 标签，获取最新功能与组件
  • 架构适配：arm64 架构选择 4.0.0 或 latest；旧版 amd64 可选择 1.0.0_3.0.0
  • 版本兼容：根据项目依赖的 Spark/Delta-Spark 版本选择对应标签（如依赖 Spark 3.5.0 选择 1.0.0_3.0.0）

参考链接

  • Delta Lake 官方文档
  • 快速入门指南（Scala、Java、Python）
  • Delta Lake Docker GitHub 仓库（含详细使用示例）
  • Delta Lake DockerHub 镜像仓库
  • Delta Lake 集成列表（完整支持的计算引擎与工具）
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认证
这些是官方提供的Dockerfile前端镜像，主要功能是支持通过BuildKit构建Dockerfile，作为构建流程中的关键前端工具，能够有效配合BuildKit提升Dockerfile的构建效率、安全性与灵活性，为开发者提供官方认可的标准化构建方案，适用于各类基于Docker的应用开发与部署场景，确保构建过程的稳定可靠及操作便捷性。
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上次更新：18 天前

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。

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