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データサイエンスLT祭り 2夜目 http://data-science-lt.connpass.com/event/35412/ の資料
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1.
Reproducebility 100倍 データサイエンスLT祭り 2夜目 @teramonagi (HOXO-M所属) Dockerマン
2.
誰や?
3.
俺や • ID: @teramonagi •
職種:データ分析おじさん • 業務:バッチ運用・emoticon作成 • 言語:/R/Python/Scala/F#/ • 趣味:ドラム&メジャーデビュー 3 脱ぐとスゴい(中性脂肪)
4.
モチベーション • 手元の結果と分析サーバでの結果が違う! –OS・ライブラリのバージョンも全部あっ てる!なんでや! • 異なるサーバに分析環境整備するの面倒 •
アドホックな分析環境とバッチサーバ環境 が揃ってない! • 皆作業環境がバラバラや! –“ワタシのところで動かない!” –“こういうエラーが出ました!” – ・・・いちいち煩い 4
5.
5 そこでDockerで すよ、奥さん!!!
6.
Dockerとは • ホストOS上に仮想的に別のOS(ゲ スト)を動かすためのコンテナ型 仮想化技術 • 性能劣化がほとんどない •
仮想マシンの作成や起動が速い • ディスク使用量が小さい 6
7.
インストール 7 https://docs.docker.com/ https://docs.docker.com/
8.
インストール • 最近、Docker for(Windows|Mac) というツールが出た –使えるならこいつがGood •
Windows 10(Home版)だとダメな のでDocker toolsってのを使う –ただしVirtualBox経由なので速 度がイマイチ 8
9.
Docker Hub • Githubぽく、いろんなDockerfile(レ シピ的なもん)が公開されている 9https://hub.docker.com/
10.
ここから先の流れ(R) 1. Docker Hubからベースになる IMAGEをGET 2.
使う 10
11.
元になるDocker image(R) 11https://hub.docker.com/r/rocker/hadleyverse/
12.
ちょろっといじったのを公開 12 https://hub.docker.com/r/tokyor/rstudio/
13.
13 # tokyor imageの取得 $
docker pull tokyor/rstudio イメージの取得
14.
アドホック分析(Rstudio) 14 # Rstudio server起動 #
Rstudioユーザ直下のディレクトリを自分のローカルのホームと重ねると便利 $ docker run -d -p 8787:8787 -v ~:/home/rstudio tokyor/rstudio ブラウザから localhost:8787に接続し、 ユーザ名・パス共に rstudio でログイン可
15.
バッチ処理(Rscript) 15 # 適当なRファイルを生成 $ echo
"print(‘Hello, world’)" > hoge.R # Dockerを起動 # ボリュームマッピングでファイルのパスを指定 $ docker run -v `pwd`:/host tokyor/rstudio Rscript /host/hoge.R [1] "Hello, world"
16.
ここから先の流れ(Python) 1. Docker Hubからベースになる IMAGEをGET 2.
必要に応じたカスタマイズ 1. 日本(語)対応 2. ライブラリ/パッケージの指定 3. ビルドして使う 16
17.
元になるDocker image(Python) 17https://hub.docker.com/r/jupyter/scipy-notebook/
18.
Dockerfileを書く 18 FROM jupyter/scipy-notebook USER root #
Set local for Japanese RUN apt-get install -y locales && echo "ja_JP.UTF-8 UTF-8" >> /etc/locale.gen && /usr/sbin/locale-gen ja_JP.UTF-8 && /usr/sbin/update-locale LANG=ja_JP.UTF-8 USER $NB_USER # set local ENV LANG=ja_JP.UTF-8 ENV LANGUAGE=ja_JP.UTF-8 ENV LC_ALL=ja_JP.UTF-8 # Install Python 3 packages RUN conda install --quiet --yes 'boto3' && conda clean -tipsy RUN pip3 install xgboost 日本語環境設定・適当なパッケージインストール (面倒なので3系のみ)だけ
19.
ビルド 19 # Dockerfileを作成したディレクトリで以下を実行 # -tオプションはイメージの名前なので適当でOK #
結構待つ(はず) $ docker build -t local/jupyter .
20.
アドホック分析(Jupyter) 20 # Juupyter Notebookの起動 #
Docker内の作業ディレクトリを自分のローカルのホームと重ねると便利 # Port のマッピングは適当でOK(ゲスト側は8888 MUST) $ docker run -d -p 8888:8888 -v ~:/home/jovyan/work local/jupyter ブラウザから localhost:8888に接続
21.
バッチ処理 21 # 適当なファイルを生成 $ echo
"print('Hello, world')" > hoge.py # 実行 $ docker run -v `pwd`:/host local/jupyter /bin/sh -c '${CONDA_DIR}/bin/python3 /host/hoge.py' Hello, world
22.
(社内などの)プライベート環境での管理 • Docker Registry –運用頑張る •
💵で –Docker Hub –Google Container Registry –Amazon EC2 Container Registry 22
23.
よくわかってない&困っていること • マルチユーザの管理 –パスワード管理含め考えるのが超面倒 –というかどうしたらいいの、僕… • パスワードなどの受け渡し –環境変数で本当にいいのか…? •
ホストとの結果の連携 –結局、ボリュームマッピングでOKな のか? 23
24.
まとめ • Dockerを使うと、分析サーバ・同僚 などとの間での分析環境の共有が容 易に • 計算結果の担保もしやすくなる •
データ分析用のDockerfileはよくで きてるので、それをちょいといじれ ばよい • 管理・運用はガンバレ 24
25.
お元気で。 Have a happy
data analysis life! 25
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