如何在服务器中使用docker搭建Rstudio分析环境
如何在服务器中使用docker搭建Rstudio分析环境
首先确保docker已经安装成功并且成功运行
# docker命令在root权限下运行，本教程以centos 9为例 # 查看docker详细信息 docker info
成功安装则会显示如图的详细docker信息
# 查看docker是否运行 systemctl status docker
一、使用dockerhub已有镜像进行部署
1、docker拉取镜像
在docker中查找所需的docker镜像rstudio：此处以 rocker/rstudio:latest为例
docker pull rocker/rstudio:latest
2、使用下载好的镜像创建容器
docker run -itd -p 8888:8787 -d --restart always --name test -v /home/test/rstudio/:/home/test rocker/rstudio:latest
# 注：使用拉取到服务器中的镜像在test用户rstudio文件夹下挂载
# 1、尽量不要使用8787端口，改用其他端口，如8888是我自己设置的映射端口
# 2、-d --restart always设置自动启动容器，否则服务器重启或docker服务重启之后，该容器还处于stop状态
# 3、若忘记设置restart always可使用：docker update --restart=always test进行更新
3、在创建好的容器中创建用户
# 进入test容器内部
docker exec -it test bash
# 创建用户：即Rstudio-server登录界面的用户,此处1001为test用户的用户组号，具体根据自己的子用户进行更改
adduser -u 1001 test
# 输入密码，重复输入两次即可
# 更改该容器中root密码，设置密码即可在Rstudio的终端中运行su命令进入root权限
passwd
4、更改用户rstudio文件夹权限
# 由于docker创建的容器是在root权限下进行的，因此该文件夹权限属于root，需要将其权限改为test所属
chown -R test.test /home/test/rstudio
5、Rstudio-Server登录
# 查看服务器ip
hostname -i
#使用服务器ip+端口号在浏览器中即可登录,输入上述创建的账号密码
ip:8888
至此，用户test即可使用Finalshell软件连接服务器在rstudio文件夹下进行文件上传和下载，需注意：由于linux安装R包所需的依赖导致R包安装不上，在Rstudio的终端中su进入root根据相应的R包依赖库进行安装，随后在安装R包即可安装成功
二、自定义Dockerfile进行部署–推荐
由于不同用户对R包的需求不一，因此推荐使用Dockerfile自定义安装所需的R包，部署好的Rstudio-server将自带这些R包，不再需要手动安装
此处仍以上述的空白R包的Rstudio-server为例
1、Dockerfile文件DIY
vim Dockerfile
# 根据R包的需要进行自定义Dockerfile文件，以下内容复制到Dockerfile文件中
# 由于R包很多，因此花费时间较长约3小时，不同用户可以自定义所需的R包
FROM rocker/rstudio:latest
ARG bioc_ver=3.19
RUN apt-get clean all &&
apt-get update &&
apt-get upgrade -y &&
apt-get install -y
libhdf5-dev
libssl-dev
libxml2-dev
libpng-dev
libxt-dev
zlib1g-dev
libbz2-dev
liblzma-dev
libglpk40
libgit2-dev
libbz2-dev
libfontconfig1-dev
libharfbuzz-dev
libhdf5-dev
patch
libharfbuzz-dev
libfribidi-dev
libfreetype6-dev
libpng-dev
libtiff5-dev
libjpeg-dev
jags
libgmp3-dev
libmpfr-dev
libv8-dev
libcairo2-dev
libmagick++-dev
cmake
libgdal-dev
libssl-dev
libssh2-1-dev
libxml2-dev
&& apt-get clean all &&
apt-get purge &&
rm -rf /var/lib/apt/lists/* /tmp/* /var/tmp/*
RUN Rscript -e "install.packages(c('rmarkdown', 'tidyverse', 'workflowr', 'BiocManager', 'pacman', 'devtools', 'hdf5r', 'ggiraphExtra', 'magick','alphahull', 'dbscan'), ask = F, update = F, dependencies = T);"
RUN Rscript -e "BiocManager::install(version = '${bioc_ver}')"
RUN Rscript -e "library(pacman);pacman::p_load(ggplot2, dplyr, data.table, magrittr, patchwork, RColorBrewer, clustree, cowplot,harmony, ggrepel, GSVA, clusterProfiler, survminer, ggpubr, stringr, rio, pheatmap, survival,sctransform, tibble,futile.logger, ggrisk, ggstatsplot, timeROC, maftools, edgeR, DESeq2, FactoMineR, factoextra, org.Hs.eg.db, stringi,cowplot, ggsci, VennDiagram, ggplotify, GEOquery, TCGAbiolinks, SummarizedExperiment, scCustomize, xml2, rvest, raster, rmarkdown, rticles, openai, update = F)"
RUN Rscript -e "BiocManager::install(c(‘seurat’，'GSEABase', 'GEOquery', 'limma', 'impute', 'hgu133plus2.db', 'infercnv', 'SingleR', 'tidydr','simplifyEnrichment', 'biomaRt', 'EnsDb.Hsapiens.v86', 'Rhtslib', 'Rsamtools', 'GenomicAlignments','rtracklayer', 'GenomicFeatures', 'ensembldb', 'paletteer', 'ggdendro', 'monocle', 'BiocGenerics', 'DelayedArray', 'DelayedMatrixStats','S4Vectors','SingleCellExperiment','batchelor', 'kstreet13/slingshot'), ask = F, update = F, dependencies = T)"
2、创建docker镜像
docker build -t test_image/rstudio:r.4.4.1 .
#.表示Dockerfile在当前目录下
3、使用自定义的docker镜像创建容器
docker run -itd -p 8888:8787 -d --restart always --name test -v /home/test/rstudio/:/home/test test_image/rstudio:r.4.4.1
# 后续操作同前文一样，创建用户，更改rstudio文件夹权限
4、在创建好的容器中创建用户
# 进入test容器内部
docker exec -it test bash
# 创建用户：即Rstudio-server登录界面的用户,此处1001为test用户的用户组号，具体根据自己的子用户进行更改
adduser -u 1001 test
# 输入密码，重复输入两次即可
# 更改该容器中root密码，设置密码即可在Rstudio的终端中运行su命令进入root权限
passwd
5、更改用户rstudio文件夹权限
# 由于docker创建的容器是在root权限下进行的，因此该文件夹权限属于root，需要将其权限改为test所属
chown -R test.test /home/test/rstudio
6、Rstudio-Server登录
# 查看服务器ip
hostname -i
#使用服务器ip+端口号在浏览器中即可登录,输入上述创建的账号密码
ip:8888
三、将自己的Dockerfile镜像打包迁移至新的服务器进行部署
1、在原服务器上打包已有镜像
# 以上述的Dockfile创建的镜像为例
docker save -o test_image.tar test_image/rstudio:r.4.4.1
# 使用finalshell将其下载到本地，并上传到新服务器中
2、在新服务器上部署镜像
docker load -i test_image.tar
# 使用docker images查看镜像，即在新服务器中存在test_image/rstudio:r.4.4.1镜像
后续创建容器和添加用户流程和上述一致
