Ubuntu14安装docker

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# wget -qO- https://get.docker.com/ | sh
# curl -sSL https://get.docker.com/ | sh
【注意】：如果在sh -c apt-get install -y -qq --no-install-recommends docker-ce >/dev/null这步失败时，报以下错误：
E: 无法下载 https://download.docker.com/linux/ubuntu/dists/trusty/pool/edge/amd64/docker-ce_17.11.0~ce-0~ubuntu_amd64.deb  Operation too slow. Less than 10 bytes/sec transferred the last 120 seconds
可以先利用工具下载docker-ce_17.11.0~ce-0~ubuntu_amd64.deb，下载地址为：
https://download.docker.com/linux/ubuntu/dists/trusty/pool/edge/amd64/docker-ce_17.11.0~ce-0~ubuntu_amd64.deb
下好后，将docker-ce_17.11.0~ce-0~ubuntu_amd64.deb放入/var/cache/apt/archives目录即可。

修改docker默认存储路径

【默认路径】
# docker info
	Docker Root Dir: /var/lib/docker  需要修改该路径

【创建docker配置目录（下面是ubuntu16.04的系统环境命令）】
# mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d

【新增docker配置文件（下面是ubuntu16.04的系统环境命令）】
# cd /etc/systemd/system/docker.service.d
# vi docker-overlay.conf
[Service]
ExecStart=
ExecStart=/usr/bin/dockerd --graph="/home/docker" --storage-driver=overlay

【停止docker】
# service docker stop

【重载docker配置】
systemctl daemon-reload

【启动docker】
service docker start

【查看docker当前配】
# docker info
	Docker Root Dir: /home/docker  已经完成存储目录修改

非root用户操作

【创建docker组】
# sudo groupadd docker
【将当前用户加入docker组】
# sudo gpasswd -a ${USER} docker
【重新启动docker服务（下面是CentOS7的命令）】
# sudo systemctl restart docker
【当前用户退出系统重新登陆】
运行docker命令：docker ps

Nvidia-docker

1.0

【安装】
# wget -P /tmp https://github.com/NVIDIA/nvidia-docker/releases/download/v1.0.1/nvidia-docker_1.0.1-1_amd64.deb
# dpkg -i /tmp/nvidia-docker*.deb
【卸载】
# apt-get remove --purge nvidia-docker*
【启动】
# systemctl start nvidia-docker #运行
# systemctl enable nvidia-docker #开机启动
# systemctl status nvidia-docker #查看状态

2.0

【安装】
1、删除nvidia-docker 1.0的相关容器
# docker volume ls -q -f driver=nvidia-docker | xargs -r -I {} -n1 docker ps -q -a -f volume = {} | xargs -r docker rm -f 
2、删除nvidia-docker 1.0
# apt-get purge -y nvidia-docker
3、添加nvidia-docker的软件源
①添加**
# curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey |sudo apt-key add -
②获取版本信息给变量
# distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
③将nvidia-docker源添加到源列表
# curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list |tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
④更新源
# apt-get update
4、安装nvidia-docker2（注意nvidia-docker2必须使用docker-ce 18.06.3版本，否则安装报错）
# apt-get install -y nvidia-docker2
5、设置docker配置
# tee /etc/docker/daemon.json <<EOF
{
    "runtimes": {
        "nvidia": {
            "path": "/usr/bin/nvidia-container-runtime",
            "runtimeArgs": []
        }
    }
}
EOF
6、重启docker
# pkill -SIGHUP dockerd

【2.0使用命令】
1、使用全部gpu
# docker run --runtime=nvidia --rm nvidia/cuda nvidia-smi
或
# docker run --runtime=nvidia -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --rm nvidia/cuda nvidia-smi
2、指定使用某个gpu
# docker run --runtime=nvidia -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0 --rm nvidia/cuda nvidia-smi
或
# docker run --runtime=nvidia -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=1 --rm nvidia/cuda nvidia-smi
3、指定使用多个gpu
# docker run --runtime=nvidia -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=0,1 --rm nvidia/cuda nvidia-smi

本地仓库

【创建】
# docker run -d -p 5000:5000 registry
执行存放目录，则使用：
# docker run -d -p 5000:5000 -v /home/docker/registry:/tmp/registry registry
【检查】
http://10.11.11.214:5000/v2/进行登录查看，会json即可（内容为空）
【上传本地镜像到仓库】
在”/etc/docker/“目录下，创建”daemon.json“文件。在文件中写入{ "insecure-registries":["10.0.0.76:5000"] }，保存退出后，重启docker。操作步骤如下：
# docker push 10.11.11.214:5000/test_registry
【查询仓库镜像】
# curl http://10.0.0.76:5000/v2/test_registry/tags/list
【下载仓库镜像】
# docker pull 10.0.0.76:5000/test_registry
【关闭证书校验】
# vi /etc/docker/daemon.json
# 增加配置：
DOCKER_OPTS="--insecure-registry 10.0.0.76:5000"

root权限

【root权限】
# docker run -it 后增加 --privileged=true 

安装weave

【安装方法】
1、直接在网上下载weave，然后将之放到/usr/local/bin/目录下，用chmod a+x /usr/local/bin/weave命令给weave附上执行权限，即可完成安装
2、当使用weave时，weave会从官网下载docker镜像创建容器，从而打开应用，此时，可以将预先下载好的镜像存出，例如：weaveworks-weave-2.1.3.tar  weaveworks-weavedb.tar  weaveworks-weaveexec-2.1.3.tar这3个包，然后在安装的机器上进行docker镜像存入。
3、完成上面操作后，启动weave，docker就会自动创建weave所依赖的容器。
【启动weave】
# apt-get install bridge-utils
[Master][IP:10.11.11.213]
# weave launch 
或者
 #weave launch --ipalloc-range 10.2.0.0/16
[slave][IP:10.11.11.214]
# weave launch 10.11.11.213
或者
#weave launch --ipalloc-range 10.2.0.0/16 10.11.11.213
【配置IP】
# NV_GPU=0 nvidia-docker run -p 30001:22 --name guoyue -v /data/xx:/data --cpuset-cpus=0,1,2,3 -m 16g --memory-swap 0 -it -d cuda8-cudnn6-devel-Centos 7-ssh:0.1 /run.sh
 # weave attach 192.168.0.2/24 Test

故障

【无法启动】
# rm -rf /var/lib/docker/*