在 Windows 下的 Docker 中安装 R语言

以下是在 Windows 系统的 Docker 中安装 R 语言的详细教程,包括 Docker 的安装、配置以及如何在容器中运行 R 语言的步骤。


步骤 1:安装 Docker

  1. 下载 Docker Desktop

    访问 Docker 官方网站:Docker Desktop: The #1 Containerization Tool for Developers | Docker,下载适用于 Windows 的 Docker Desktop 安装程序。

  2. 安装 Docker Desktop

    • 运行下载的安装程序,按照提示完成安装。
    • 在安装过程中,确保勾选以下选项:
      • Use the WSL 2 based engine(推荐使用 WSL 2 作为后端引擎)。
      • Enable Docker Compose V2
  3. 启动 Docker Desktop

    安装完成后,启动 Docker Desktop。首次启动可能需要几分钟时间来完成初始化。

  4. 验证 Docker 是否安装成功

    打开命令提示符(CMD)或 PowerShell,运行以下命令:

    docker --version
    

    如果显示 Docker 版本信息,则说明安装成功。


步骤 2:拉取 R 语言的 Docker 镜像

Docker Hub 提供了官方的 R 语言镜像,可以直接拉取。

  1. 查找 R 镜像

    访问 Docker Hub 的 R 镜像页面:https://hub.docker.com/r/rocker/r-ver

  2. 拉取 R 镜像

    在命令提示符或 PowerShell 中运行以下命令:

    docker pull rocker/r-ver:latest
    

    这将会拉取最新的 R 语言镜像。

也可以

docker pull r-base:latest

r-baserocker/r-ver 都是 Docker 官方提供的 R 语言镜像

  • 如果只需要一个最简单的 R 环境,可以使用 r-base。镜像体积较小,适合快速启动。
  • 如果需要更完整的 R 环境、特定版本的 R 或计划扩展为更复杂的开发环境(如 RStudio),推荐使用 rocker/r-ver。镜像体积较大,因为包含更多的工具和依赖

因此,在我的教程中使用了 rocker/r-ver,因为它更适合搭建完整的 R 开发环境。如果你只需要简单的 R 环境运行脚本,完全可以使用 r-base


步骤 3:运行 R 语言的 Docker 容器

  1. 启动 R 容器

    运行以下命令以启动一个 R 容器:

    docker run -it --rm rocker/r-ver:latest
    
    • -it:以交互模式运行容器。
    • --rm:容器停止后自动删除。
    • rocker/r-ver:latest:使用的镜像名称。
  2. 验证 R 是否运行

    进入容器后,您会看到 R 的交互式命令行界面。输入以下命令验证 R 是否正常运行:

    sessionInfo()
    

    这将显示 R 的版本信息和其他环境配置。


步骤 4:挂载本地目录并运行 R 脚本

为了方便在容器中访问 Windows 上的文件,可以将本地目录挂载到容器中。

  1. 创建 R 脚本文件

    在 Windows 上创建一个 R 脚本文件,例如 script.R,内容如下:

    print("Hello, Docker with R!")
    
  2. 挂载目录并运行脚本

    运行以下命令,将本地目录挂载到容器中并执行脚本:

    docker run -it --rm -v C:\path\to\your\scripts:/workspace rocker/r-ver:latest Rscript /workspace/script.R
    
    • -v C:\path\to\your\scripts:/workspace:将本地目录挂载到容器的 /workspace 目录。
    • Rscript /workspace/script.R:在容器中运行指定的 R 脚本。

步骤 5:安装额外的 R 包(持久化)

如果需要在容器中安装额外的 R 包,可以在 R 交互式命令行中安装,或者通过 Dockerfile 自定义镜像。

方法 1:使用 Dockerfile 构建自定义镜像
  1. 在容器中安装包

    进入容器后,可以使用以下命令安装包:

    install.packages("ggplot2")
    
  2. 通过 Dockerfile 自定义镜像

    创建一个 Dockerfile 文件,内容如下:

    FROM rocker/r-ver:latest
    RUN install.packages("ggplot2")
    

    构建自定义镜像:

    docker build -t my-r-image .
    

    使用自定义镜像运行容器:

    docker run -it --rm my-r-image
    

优点 :可重复性强,适合团队协作。
缺点:每次修改需要重新构建镜像。

方法 2:使用数据卷(Volume)持久化 R 包

Rocker 镜像支持将 R 包的安装目录挂载到宿主机的数据卷中,从而实现持久化。

  1. 创建数据卷:

    docker volume create r-packages
    
  2. 启动容器时挂载数据卷:

    docker run -it --rm -v r-packages:/usr/local/lib/R/site-library rocker/r-ver:latest R
    
  3. 在容器中安装的 R 包会保存到 r-packages 数据卷中。下次启动容器时,挂载相同的数据卷即可:

    docker run -it --rm -v r-packages:/usr/local/lib/R/site-library rocker/r-ver:latest R
    

优点 :无需修改镜像,灵活高效。
缺点:需要手动管理数据卷。

方法3:使用 rocker/rstudio 镜像和持久化配置

如果需要使用 RStudio 并持久化用户数据和包,可以使用 rocker/rstudio 镜像。

  1. 启动容器并挂载数据卷:

    docker run -d -p 8787:8787 -v rstudio-config:/home/rstudio rocker/rstudio:latest
    
  2. 访问 http://localhost:8787,使用用户名 rstudio 和密码 rstudio 登录。

  3. 在 RStudio 中安装的包和用户数据会保存到 rstudio-config 数据卷中。

优点 :适合使用 RStudio 的场景,配置持久化方便。
缺点:需要启动完整的 RStudio 容器。

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