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delta-docker Docker 镜像下载 - 轩辕镜像

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集成Python、Jupyter、PySpark、Scala Spark、Rust及ROAPI示例的Delta Lake Docker镜像，支持数据湖开发与分析。
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delta-docker 镜像详细说明

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Delta Lake Docker 镜像文档

!Delta Lake Logo

![Test]([] ![License]([] ![PyPI]([] ![PyPI - Downloads]([]

镜像概述和主要用途

Delta Lake 是一款开源存储框架，支持构建 Lakehouse 架构，兼容多种计算引擎（包括 Spark、PrestoDB、Flink、Trino、Hive）及多语言 API（Scala、Java、Rust、Ruby、Python）。本 Docker 镜像集成了 Python、JupyterLab、PySpark、Scala Spark、Rust、ROAPI 等工具及示例，旨在提供开箱即用的 Delta Lake 开发与运行环境，简化本地化部署与测试流程。

核心功能与特性

多引擎与多语言支持

  • 兼容主流计算引擎：Apache Spark、PrestoDB、Flink、Trino、Apache Hive
  • 支持多语言开发：Python、Rust、Scala、Java 等（镜像内置 Python/Rust 环境及示例）

集成开发工具

  • 预置 JupyterLab：提供交互式开发环境，支持 PySpark、Python 数据处理
  • 内置数据处理库：Polars、Pandas（依版本而定）、ROAPI（用于 REST API 快速构建）
  • Spark 环境：集成 PySpark 与 Scala Spark，支持 Delta Lake 表操作

多平台兼容

  • 支持 amd64 与 arm64 架构（4.0.0 及以上版本为多平台构建）

使用场景与适用范围

  • 数据湖应用开发：本地快速构建基于 Delta Lake 的数据湖应用，验证读写逻辑
  • Spark 作业调试：在本地环境调试 PySpark/Scala Spark 作业，无需集群部署
  • 多语言数据处理验证：测试 Python/Rust 等语言对 Delta 表的操作流程
  • 教学与演示：快速搭建 Delta Lake 演示环境，展示 Lakehouse 特性

使用方法与配置说明

镜像标签说明

标签平台Python 版本Rust 版本Delta-Spark 版本Spark 版本JupyterLab 版本Pandas 版本Polars 版本ROAPI 版本
1.0.0_3.0.0amd640.12.0latest3.0.03.5.03.6.31.5.3不包含0.9.0
1.0.0_3.0.0_arm64arm640.12.0latest3.0.03.5.03.6.31.5.3不包含0.9.0
4.0.0arm64/amd641.1.141.1.144.0.04.0.04.4.6不包含1.33.10.12.6
latestarm64/amd641.1.141.1.144.0.04.0.04.4.6不包含1.33.10.12.6

注意：自 4.0.0 版本起，镜像提供多平台构建（支持 amd64/arm64 架构）。表格中“不包含”表示该版本镜像未集成对应组件。

镜像拉取与运行

1. 拉取镜像

根据架构和版本需求选择标签，默认拉取 latest 标签（多平台最新版）：

bash
docker pull deltaio/delta-docker:latest

2. 运行容器（JupyterLab 示例）

启动容器并映射 JupyterLab 端口（默认 8888），挂载本地目录以持久化数据：

bash
docker run -d \
  -p 8888:8888 \
  -v ./local-data:/data \
  --name delta-dev-env \
  deltaio/delta-docker:latest \
  jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root --no-browser
  • -p 8888:8888：映射 JupyterLab 端口到本地
  • -v ./local-data:/data：挂载本地目录 ./local-data 到容器内 /data，用于数据持久化
  • --name delta-dev-env：指定容器名称
  • 启动命令 jupyter lab ...：启动 JupyterLab 并允许外部访问

3. 访问 JupyterLab

容器启动后，查看日志获取访问 token：

bash
docker logs delta-dev-env

在输出中找到类似 [***] 的链接，在浏览器中访问即可。

标签选择建议

  • 开发测试：优先使用 latest 标签，获取最新功能与组件
  • 架构适配：arm64 架构用户选择 4.0.0 或 latest；旧版 amd64 用户可选择 1.0.0_3.0.0
  • 版本兼容：根据项目依赖的 Spark/Delta-Spark 版本选择对应标签（如依赖 Spark 3.5.0 选择 1.0.0_3.0.0）

参考链接

  • Delta Lake ***文档
  • 快速入门指南（Scala、Java、Python）
  • Delta Lake Docker GitHub 仓库（含详细使用示例）
  • Delta Lake DockerHub 镜像仓库
  • Delta Lake 集成列表（完整支持的计算引擎与工具）# Delta Lake Docker 镜像文档

!Delta Lake Logo

![Test]([] ![License]([] ![PyPI]([] ![PyPI - Downloads]([]

镜像概述和主要用途

Delta Lake 是一款开源存储框架，支持构建 Lakehouse 架构，兼容 Spark、PrestoDB、Flink、Trino、Hive 等计算引擎，以及 Scala、Java、Rust、Ruby、Python 等多语言 API。本 Docker 镜像集成了 Python、JupyterLab、PySpark、Scala Spark、Rust、ROAPI 等工具及示例，提供开箱即用的 Delta Lake 开发环境，简化本地化部署与测试流程。

核心功能与特性

多引擎与多语言支持

  • 兼容主流计算引擎：Apache Spark、PrestoDB、Flink、Trino、Apache Hive
  • 支持多语言开发：Python、Rust、Scala、Java 等（镜像内置对应环境及示例）

集成开发工具链

  • 预置 JupyterLab：提供交互式开发环境，支持 PySpark、Python 数据处理
  • 内置数据处理库：Polars、Pandas（依版本而定）、ROAPI（快速构建 REST API）
  • 完整 Spark 环境：集成 PySpark 与 Scala Spark，支持 Delta Lake 表操作

多平台架构兼容

  • 支持 amd64 与 arm64 架构（4.0.0 及以上版本为多平台构建）

使用场景与适用范围

  • 数据湖应用开发：本地快速构建基于 Delta Lake 的数据湖应用，验证读写逻辑
  • Spark 作业调试：在本地环境调试 PySpark/Scala Spark 作业，无需集群部署
  • 多语言数据处理验证：测试 Python/Rust 等语言对 Delta 表的操作流程
  • 教学与演示：快速搭建 Delta Lake 演示环境，展示 Lakehouse 特性

使用方法与配置说明

镜像标签说明

标签平台Python 版本Rust 版本Delta-Spark 版本Spark 版本JupyterLab 版本Pandas 版本Polars 版本ROAPI 版本
1.0.0_3.0.0amd640.12.0latest3.0.03.5.03.6.31.5.3不包含0.9.0
1.0.0_3.0.0_arm64arm640.12.0latest3.0.03.5.03.6.31.5.3不包含0.9.0
4.0.0arm64/amd641.1.141.1.144.0.04.0.04.4.6不包含1.33.10.12.6
latestarm64/amd641.1.141.1.144.0.04.0.04.4.6不包含1.33.10.12.6

注意：自 4.0.0 版本起，镜像提供多平台构建（支持 amd64/arm64 架构）。表格中“不包含”表示该版本未集成对应组件。

镜像拉取与运行示例

1. 拉取镜像

根据架构和版本需求选择标签，默认拉取 latest 标签（多平台最新版）：

bash
docker pull deltaio/delta-docker:latest

2. 启动 JupyterLab 环境

启动容器并映射 JupyterLab 端口，挂载本地目录以持久化数据：

bash
docker run -d \
  -p 8888:8888 \
  -v ./local-data:/data \
  --name delta-dev-env \
  deltaio/delta-docker:latest \
  jupyter lab --ip=0.0.0.0 --allow-root --no-browser
  • -p 8888:8888：映射 JupyterLab 端口到本地
  • -v ./local-data:/data：挂载本地目录至容器 /data，实现数据持久化
  • --name delta-dev-env：指定容器名称，便于后续管理

3. 访问 JupyterLab

查看容器日志获取访问 token：

bash
docker logs delta-dev-env

在输出中找到类似 [***] 的链接，在浏览器中访问即可。

标签选择建议

  • 开发测试：优先使用 latest 标签，获取最新功能与组件
  • 架构适配：arm64 架构选择 4.0.0 或 latest；旧版 amd64 可选择 1.0.0_3.0.0
  • 版本兼容：根据项目依赖的 Spark/Delta-Spark 版本选择对应标签（如依赖 Spark 3.5.0 选择 1.0.0_3.0.0）

参考链接

  • Delta Lake ***文档
  • 快速入门指南（Scala、Java、Python）
  • Delta Lake Docker GitHub 仓库（含详细使用示例）
  • Delta Lake DockerHub 镜像仓库
  • Delta Lake 集成列表（完整支持的计算引擎与工具）
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docker/dockerfile
by Docker, Inc.
认证
这些是官方提供的Dockerfile前端镜像，主要功能是支持通过BuildKit构建Dockerfile，作为构建流程中的关键前端工具，能够有效配合BuildKit提升Dockerfile的构建效率、安全性与灵活性，为开发者提供官方认可的标准化构建方案，适用于各类基于Docker的应用开发与部署场景，确保构建过程的稳定可靠及操作便捷性。
123500M+ pulls
上次更新：24 天前

用户好评

来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务

oldzhang的头像

oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"

用户评价详情

oldzhang - 运维工程师

Linux服务器

5

Docker加速体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

4.9

配置Docker镜像源后，拉取速度快了数倍，开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定，容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时，测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单，Docker镜像源稳定，适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后，镜像下载速度飞快，非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比，再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广，更新及时，团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后，Podman拉取镜像稳定无比，生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务，Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高，安全合规，Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著，节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

Docker Compose

4.9

配置Compose镜像加速后，整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单，镜像拉取稳定，适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

5

在极空间NAS上使用Docker加速，体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

Linux服务器

4.9

Docker镜像源下载速度快，大数据环境搭建轻松完成。

磊子 - SRE

宝塔面板

5

使用轩辕镜像后，CI/CD流程整体快了很多，值得推荐。

阿Yang - 前端开发

Mac桌面

4.9

国内网络环境下，Docker加速非常给力，前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

5

威联通NAS下配置镜像加速后，Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

绿联NAS

5

绿联NAS支持加速配置，Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别？

免费版仅支持 Docker Hub 加速，不承诺可用性和速度；专业版支持更多镜像源，保证可用性和稳定速度，提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像？

免费版仅支持 docker.io；专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时，表示流量已耗尽，需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致，需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本，版本过低则升级；版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后，如何去掉轩辕镜像域名前缀？

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签，去掉域名前缀，使镜像名称更简洁。

查看全部问题→

轩辕镜像下载加速使用手册

探索更多轩辕镜像的使用方法，找到最适合您系统的配置方式

登录仓库拉取

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Linux

在 Linux 系统配置镜像加速服务

Windows/Mac

在 Docker Desktop 配置镜像加速

Docker Compose

Docker Compose 项目配置加速

K8s Containerd

Kubernetes 集群配置 Containerd

宝塔面板

在宝塔面板一键配置镜像加速

群晖

Synology 群晖 NAS 配置加速

飞牛

飞牛 fnOS 系统配置镜像加速

极空间

极空间 NAS 系统配置加速服务

爱快路由

爱快 iKuai 路由系统配置加速

绿联

绿联 NAS 系统配置镜像加速

威联通

QNAP 威联通 NAS 配置加速

Podman

Podman 容器引擎配置加速

Singularity/Apptainer

HPC 科学计算容器配置加速

其他仓库配置

ghcr、Quay、nvcr 等镜像仓库

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