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Teradata Jupyter扩展镜像基于jupyter/datascience-notebook,捆绑Teradata SQL内核、Python和R库及驱动、Jupyter扩展,包含示例笔记本,助力用户高效与Teradata数据库交互。

2 次收藏下载次数: 0状态:社区镜像维护者:teradata仓库类型:镜像最近更新:2 个月前
让 AI 帮你使用轩辕镜像? · 展开查看说明

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https://xuanyuan.cloud/agents.md

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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。

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镜像概述和主要用途

Teradata Jupyter扩展镜像基于jupyter/datascience-notebook Docker镜像构建,集成了Teradata SQL内核、Teradata Python和R库及驱动,以及Jupyter扩展组件,旨在提升用户与Teradata数据库交互时的工作效率。镜像中还包含示例笔记本,演示如何使用SQL内核、扩展及Teradata库。

详细文档参见:https://teradata.github.io/jupyterextensions/

核心功能和特性

  • Teradata SQL内核:支持在Jupyter环境中直接编写和执行Teradata SQL语句
  • Teradata库及驱动:内置Teradata Python和R库及驱动,简化数据库连接与数据操作
  • Jupyter扩展:提供针对Teradata的Jupyter扩展,增强交互体验
  • 示例笔记本:包含演示SQL内核、扩展及库使用方法的示例文件

使用场景和适用范围

适用于需要通过Jupyter环境与Teradata数据库进行交互的数据分析人员、开发工程师,可用于数据查询、分析、模型开发等场景,尤其适合习惯使用Jupyter Notebook/Lab进行工作的用户。

使用方法和配置说明

环境变量要求

  • accept_license:必须设置为Y以接受许可条款

部署示例

使用Docker卷持久化用户数据

bash
docker volume create notebooks
docker run -e "accept_license=Y" \
  -p 127.0.0.1:8888:8888 \
  -v notebooks:/home/jovyan/JupyterLabRoot teradata/jupyterlab-extensions

绑定现有目录

bash
docker run -e "accept_license=Y" \
  -p 127.0.0.1:8888:8888 \
  -v /path/to/my/directory:/home/jovyan/JupyterLabRoot teradata/jupyterlab-extensions

支持

支持渠道:[***]

许可

通过将环境变量accept_license设置为Y,表示您拥有拟使用的Teradata Jupyter扩展版本的有效许可,并同意您对Docker容器中运行的Teradata Jupyter扩展的使用受许可条款约束。Teradata Jupyter扩展许可协议参见:https://github.com/Teradata/jupyterextensions/blob/master/licensefiles/license.txt%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。

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docker pull docker.xuanyuan.run/teradata/jupyterlab-extensions:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull teradata/jupyterlab-extensions:<标签>

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