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OmniSci企业版CPU专用镜像，提供超高速大规模可视化分析能力，支持对数十亿记录的毫秒级查询和视觉探索，基于开源SQL引擎OmniSci Core和集成可视化系统OmniSci Immerse。

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

让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明

如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。若 AI 无法访问外链，可打开说明文档复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。

镜像标签列表与下载命令

OmniSci企业版CPU镜像文档

镜像概述

OmniSci企业版CPU镜像提供开源软件解决方案，专为超高速大规模可视化分析设计。该镜像支持在无GPU环境下实现对数十亿记录的毫秒级查询和视觉探索，通过优化的CPU并行处理能力，为数据科学家和分析师提供高效的数据交互体验。

核心功能与特性

OmniSci Core

开源SQL引擎，针对CPU优化查询性能
数据就近计算，将查询编译为自定义函数，提升处理效率
支持高可用性(High Availability)配置，确保企业级可靠性

OmniSci Immerse

与OmniSci Core原生集成的可视化系统
支持服务器端渲染，结合CUDA API、Vega可视化语法和OpenGL渲染API
可超高速显示数十亿数据点，实现实时交互分析
内置"密度梯度"(Density Gradient)功能，突出数据可视化中的浓度区域

使用场景

大规模数据集（数十亿记录）的快速查询与分析
数据科学家和分析师的实时数据探索工作流
企业级应用中需要高性能可视化但无GPU环境的场景
需要高可用性保障的关键业务数据分析

使用方法

基本运行命令

bash
docker run \
  -d \
  --name omnisci \
  -p 6273-6274:6273-6274 \
  -v /home/username/omnisci-storage:/omnisci-storage \
  omnisci/omnisci-ee-cpu

参数说明

-d: 后台模式运行容器
--name omnisci: 为容器指定名称"omnisci"
-p 6273-6274:6273-6274: 映射端口，其中6273为Thrift HTTP端口（OmniSci Immerse使用），6274为Thrift TCP端口
-v /home/username/omnisci-storage:/omnisci-storage: 将宿主机路径/home/username/omnisci-storage挂载为容器内持久化存储（需替换为实际路径，建议使用持久卷）

特殊配置

如需在同一台机器上使用支持Arrow IPC的客户端（如pymapd），需添加--ipc=host选项：

bash
docker run \
  -d \
  --name omnisci \
  --ipc=host \
  -p 6273-6274:6273-6274 \
  -v /home/username/omnisci-storage:/omnisci-storage \
  omnisci/omnisci-ee-cpu

资源

OmniSci官方文档
OmniSci + Docker安装指南
社区论坛

联系信息

一般咨询请发送邮件至：***

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 omnisci-ee-cpu 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/omnisci/omnisci-ee-cpu:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull omnisci/omnisci-ee-cpu:<标签>

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