madmex/antares3-k8s-cluster-dependencies

madmex/antares3-k8s-cluster-dependencies镜像说明

镜像概述

本镜像基于Ubuntu Bionic构建，旨在为Antares3和OpenDataCube（ODC）在K8s集群环境中提供完整的依赖支持。包含系统工具、地理空间库、Python数据分析包、分布式计算框架及Jupyter Lab交互环境，满足地理空间数据处理与分析的需求。

核心功能

1. 地理空间数据处理：集成GDAL、rasterio、Fiona等库，支持栅格/矢量数据读写与转换。
2. 分布式计算：通过Dask Distributed实现大规模数据并行处理。
3. 数据分析工具：包含Scipy、LightGBM、XGBoost等机器学习与统计分析库。
4. 交互开发：预装Jupyter Lab，支持在线代码编写与可视化。
5. 云存储集成：支持S3存储（通过boto3、awscli及ODC的S3扩展）。

使用场景

• K8s集群中Antares3项目的部署与运行。
• OpenDataCube数据立方体的构建与分析任务。
• 地理空间数据的批量处理与机器学习建模。
• 团队协作的Jupyter Lab开发环境。

配置说明

1. 环境变量：
   • jupyter_key：Jupyter Lab的密码哈希值（需预先生成）。
   • mount_point：数据卷挂载路径，用于读取配置文件（.antares、.datacube.conf）。
2. 卷挂载：
   • /shared_volume：用于存储Jupyter证书文件及共享数据。

部署示例

Docker Run命令

bash
docker run -d \
  -p 9999:9999 \
  -v /host/path/shared:/shared_volume \
  -e jupyter_key="sha256:...（你的密码哈希）" \
  -e mount_point="/shared_volume" \
  docker.xuanyuan.run/madmex/antares3-k8s-cluster-dependencies:v8

访问Jupyter Lab

在浏览器中输入https://<容器IP>:9999，使用预设密码登录。

注意事项

• 需确保/shared_volume中存在Jupyter所需的证书文件（fullchain1.pem、privkey1.pem）。
• 首次运行需验证ODC与Antares3的配置文件是否正确挂载。