
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。
Dockerfile to build https://arrow.apache.org/
Build on top of https://www.debian.org/
rvernica/apache-arrow Docker image builds:
arrowparquet-cpppyarrow with feather, parquet and jemallocrvernica/apache-arrow:pyarrow Docker image builds:
arrowpyarrow with feather and jemallocThe image comes with an example to verify that pyarrow and pyarrow.feather are working, see https://github.com/rvernica/docker-library/blob/master/apache-arrow/example.py:
python>>> import pyarrow >>> import pyarrow.feather >>> import pandas >>> import numpy >>> pyarrow.from_pylist([1,2,3]) # doctest: +ELLIPSIS <pyarrow.array.Int64Array object at 0x...> [ 1, 2, 3 ] >>> fn = 'example.feather' >>> df = pandas.DataFrame({'ints': numpy.random.randint(0, 10, 5)}) >>> pyarrow.feather.write_feather(df, fn) >>> pyarrow.feather.read_feather(fn) == df ints 0 True 1 True 2 True 3 True 4 True
To test the example do:
bash> docker run --tty --interactive rvernica/apache-arrow python example.py -v ... 9 passed and 0 failed. Test passed.
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。
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