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gradiant

一个轻量级Jupyter Docker镜像，支持Python3（含numpy、pandas、scikit-learn等）、R（含tidyverse等）及Spark 2.4.4，适用于大数据分析，包含JupyterLab和Apache Toree Spark内核。

1 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：gradiant仓库类型：镜像最近更新：4 年前

镜像标签列表与下载命令

Jupyter 大数据分析镜像

镜像概述和主要用途

这是一个轻量级Jupyter Docker镜像，专为大数据分析设计。它集成了多种数据分析工具和环境，方便用户快速开展数据处理、分析和可视化工作。

核心功能和特性

Apache Spark 2.4.4：提供分布式计算能力，支持大数据处理
Python 3.7：包含常用数据分析库
- numpy
- scipy
- pandas
- pandasql
- scikit-learn
- matplotlib 和 plotly（可视化）
R 3.5：包含数据科学常用库
- tidyverse
- devtools
- ggridges、plotly、leaflet（可视化）
JupyterLab：下一代Jupyter笔记本环境
Apache Toree：提供Spark内核支持

使用场景和适用范围

适用于数据科学家、分析师和研究人员进行：

大数据处理与分析
机器学习模型开发与测试
数据可视化与报告生成
Python和R语言的交互式编程

详细使用方法和配置说明

快速启动

通过以下命令快速启动Jupyter服务：

bash
docker run -p 8888:8888 -d gradiant/jupyter

启动后，在浏览器中访问 http://localhost:8888 即可使用。

配置说明

可通过以下环境变量进行配置：

变量名	默认值	描述
JUPYTER_ENABLE_LAB	true	启用Jupyter的下一代用户界面JupyterLab
JUPYTER_PORT	8888	Jupyter HTTP服务器的绑定端口

笔记本持久化

Notebooks存储在镜像的 /notebooks 路径下。如需持久化保存笔记本，可使用Docker卷或绑定挂载：

使用Docker卷

bash
docker run -p 8888:8888 -v notebooks:/notebooks -d gradiant/jupyter

使用绑定挂载

bash
docker run -p 8888:8888 -v "$(pwd)"/notebooks:/notebooks -d gradiant/jupyter

Spark支持

该镜像通过Apache Toree内核提供Spark 2.4.4支持，可直接在Jupyter中编写和运行Spark作业。

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 jupyter 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/gradiant/jupyter:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull gradiant/jupyter:<标签>

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oldzhang

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