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BlazingSQL是基于RAPIDS生态系统的GPU加速SQL引擎，支持外部数据查询、简单SQL操作及与RAPIDS库的互操作性，适用于大规模数据科学工作流和企业数据集处理。

1 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：rapidsai仓库类型：镜像最近更新：5 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

BlazingSQL - 基于RAPIDS生态系统的GPU加速SQL引擎

镜像概述

BlazingSQL是cuDF的SQL接口，支持大规模数据科学工作流和企业数据集处理。rapidsai/blazingsql-dev镜像扩展自rapidsai/rapidsai-dev镜像，包含BlazingSQL的最新稳定版本及所有RAPIDS库。镜像标签包含BlazingSQL分支、CUDA版本、镜像类型、Linux版本和Python版本等关键信息，例如0.16-cuda10.1-devel-ubuntu18.04-py3.7。

核心功能

外部存储数据查询：一行代码即可注册Amazon S3等远程存储解决方案。
简单SQL操作：易于使用，执行SQL查询后结果为GPU DataFrames（GDFs）。
互操作性：GDFs可直接用于任何RAPIDS库进行数据科学工作流处理。

使用场景

适用于需要高效处理大规模数据集的场景，如数据科学分析、企业级数据处理、机器学习预处理等，尤其适合依赖GPU加速的高性能计算任务。

配置说明

前提条件

NVIDIA Pascal™或更高架构的GPU
兼容的CUDA版本（10.1/10.2/11.0）及对应NVIDIA驱动
Ubuntu 16.04/18.04或CentOS 7
Docker CE v18+
nvidia-docker v2+

部署示例

推荐方式（Docker CE v19+及nvidia-container-toolkit）

bash
$ docker pull rapidsai/blazingsql-dev:0.16-cuda10.1-devel-ubuntu18.04-py3.7
$ docker run --gpus all --rm -it -p 8888:8888 -p 8787:8787 -p 8786:8786 \
         rapidsai/blazingsql-dev:0.16-cuda10.1-devel-ubuntu18.04-py3.7

Legacy方式（Docker CE v18及nvidia-docker2）

bash
$ docker pull rapidsai/blazingsql-dev:0.16-cuda10.1-devel-ubuntu18.04-py3.7
$ docker run --runtime=nvidia --rm -it -p 8888:8888 -p 8787:8787 -p 8786:8786 \
         rapidsai/blazingsql-dev:0.16-cuda10.1-devel-ubuntu18.04-py3.7

容器端口

8888：JupyterLab notebook服务器
8786：Dask调度器
8787：Dask诊断web服务器

环境变量

可通过docker run传递以下环境变量：

JUPYTER_FG：设为true以在前台启动Jupyter服务器（不适用于base镜像）
EXTRA_APT_PACKAGES：（仅Ubuntu镜像）安装额外apt包，空格分隔
EXTRA_YUM_PACKAGES：（仅CentOS镜像）安装额外yum包，空格分隔
EXTRA_CONDA_PACKAGES：安装额外conda包，空格分隔
EXTRA_PIP_PACKAGES：安装额外pip包，空格分隔

示例：

sh
$ docker run \
    --rm \
    -it \
    --gpus all \
    -e EXTRA_APT_PACKAGES="vim nano" \
    -e EXTRA_CONDA_PACKAGES="jq" \
    -e EXTRA_PIP_PACKAGES="beautifulsoup4" \
    -p 8888:8888 \
    -p 8787:8787 \
    -p 8786:8786 \
    rapidsai/blazingsql-dev:0.16-cuda10.1-devel-ubuntu18.04-py3.7

绑定挂载

/opt/rapids/environment.yml：通过挂载YAML文件安装conda依赖，格式如下：

yml
dependencies:
  - beautifulsoup4
  - jq

示例：

sh
$ docker run \
    --rm \
    -it \
    --gpus all \
    -v $(pwd)/environment.yml:/opt/rapids/environment.yml \
    -p 8888:8888 \
    -p 8787:8787 \
    -p 8786:8786 \
    rapidsai/blazingsql-dev:0.16-cuda10.1-devel-ubuntu18.04-py3.7

帮助与反馈

容器相关问题请提交至GitHub仓库：https://github.com/rapidsai/docker/issues/new%EF%BC%8CBlazingSQL%E6%88%96RAPIDS%E5%BA%93%E7%9B%B8%E5%85%B3%E9%97%AE%E9%A2%98%E8%AF%B7%E6%8F%90%E4%BA%A4%E8%87%B3%E5%AF%B9%E5%BA%94GitHub%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E3%80%82

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 blazingsql-dev 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/rapidsai/blazingsql-dev:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull rapidsai/blazingsql-dev:<标签>

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