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【R前処理講座3】Docker【環境構築】

こんにちは，shun（@datasciencemore）です！！
前回は環境構築でRとRStudioをインストールしました．
まだの人はこちらからしてくださいね．
さて，前回も簡単に触れましたが記事どおりにやってもうまくインストールできない方もいらっしゃったかもしれません．
この原因は，様々なこと（OSやソフトの相性など）が考えられますが，いちいち特定するのは非常に疲れます．．．
それでは，どうすればいいのでしょうか？
その答えの鍵は，Dockerというツールが握っています．
それでは，その不思議なツール，Dockerについてみていきましょう．

１．Dockerってなに？？

Dockerってなんですか？？

Dockerってのは環境構築を楽にするツールのことだよ！

そう，Dockerってのは環境構築を楽にするツール！！
その理解だけで十分です．
Wikipediaとか色々みると仮想化とか色々難しいこと書いてありますが，そんな難しいこと知らなくていいです．
（ぼくも詳細については知らないですが，実用上は困っていないです．）

このくじらがDockerです，かわいいですね♪
さて，このくじらが上に乗っけている荷物みたいなものはなんなのでしょうか？
そう，あの荷物みたいなものが開発環境を示しているのです！
この荷物みたいなものをコンテナといいます．
このくじらは大変頭がいいので人間が指示したとおりにコンテナを運んでくれるんですね！
なので，例えばAさんの開発環境をBさんが使用したいときは，Bさんがくじら（Docker）にAさんの開発環境（コンテナ）を持ってきて！！っていうだけで，BさんはAさんの開発環境が使えちゃうのです．

これ，すごいことですよね！！
エンジニアの方ならわかると思うですけど，環境構築ってめっちゃだるいじゃないですか笑
よくわからんエラーたくさん出るし，たとえエラーが出なくなったとしてもほんとに大丈夫か不安だし．．．
Dockerがあればそんなこと起こりえません．
ってことで，今まで使用していなかった方はこの記事を機会にぜひDockerを使用することをお勧めします！
それでは次からいよいよどのようにDockerを使用すればいいのかを説明していきます．

２．Docker準備

さっそくDockerを使用したいところですが，その前に以下2点の準備が必要です．

  1. DockerHubの登録
  2. Dockerのインストール

それぞれ解説していきます．

２．１　DockerHubの登録

皆さん，GitHubというものをご存じでしょうか？

DockerHubもGitHubと似ており，両者，管理するものに違いがあります．
GitHubは主にコードを管理しますよね！
DockerHubは，DockerImageと呼ばれるコンテナの元となるものを管理してくれます．
そのことにより，DockerHubに作成した開発環境を保存したり，欲しい開発環境を取ってきたりできるのです！

ということで，さっそくDockerHubを使用してみましょう．
DockerHubを使用するためには，DockerHubに登録する必要があります．

DockerHubの登録は以下の手順で実施します．

①https://hub.docker.com/に移動

②Docker ID, Email, Passwordの登録

２．２　Dockerのインストール

さ，次はDockerのインストールです．
さくっと終わらしちゃいましょう．

Dockerのインストールは以下の手順で実施します．

①https://www.docker.com/products/docker-desktopへ移動

②Dockerのインストーラをダウンロード&インストール

３．Docker使用

さぁ，ようやくDockerを使用できます．
開発環境については，すでにほぼ完成に近いDocker imageがDocker hub上にあるので，そこから拝借することにしましょう．

pullとかpushとかDocker imageとかよくわからない用語が出てくると思いますが，わからなくてOKです．

３．１．Dockerログイン

Dockerにログインします．
以下の手順を実行ください．

  1. コマンドプロンプト（Macの方はターミナル）を起動する．
  2. docker loginと打ってEnterを押します．
  3. ユーザ名とパスワードを聞かれることがあるので，ご自身のDockerHubのユーザ名とパスワードを入力してください．（聞かれないこともあります．）
  4. ログインに成功するとLogin Succeededと表示されます．

３．２．Docker imageのpull

Docker imageをpullします．
以下の手順を実行ください．

  1. コマンドプロンプトにdocker pull rocker/tidyverse:4.0.3と入力し，Enter
  2. コマンドプロンプトにdocker imagesと入力し，Enterを押す．
  3. rocker/tidyverseと表示されればOK．

３．３．コンテナ作成

Docker imageをコンテナにします．
以下の手順を実行ください．

  1. ご自身のデスクトップにr-preprocess-lectureというフォルダ名のフォルダを作成する．
  2. コマンドプロンプト上でdocker run -p 8787:8787 -v 〇〇〇〇:/home/rstudio/r-preprocess-lecture -e PASSWORD=×××× rocker/tidyverse:4.0.3と入力しEnterを押す．

〇〇〇〇と××××には，それぞれ以下を入力する．
〇〇〇〇：１．で作成したフォルダの絶対パス
××××　 ：適当なパスワード（ご自身でわかればなんでもいいです．）

３．４．コンテナ使用

作成したコンテナを使用します．

以下の手順を実行ください．

  1. ブラウザのURLにlocalhost:8787と入力し，Enterを押す．
    （ブラウザはGoogle Chromeをお勧めします．）
  2. 表示される画面のUsernameとPasswordに次のように入力し，Sigh Inを押す．
    Username：rstudio
    Password：先ほどの××××のパスワード

RStudioが起動すれば成功です！！！

長かった．．．
これでやっとRStudioを操作してRを動かせるようになりました！！
今後は，Dockerで作成した開発環境を使用していきたいと思います．
そうすれば，皆様もぼくと全く同じ開発環境でRを動かせるので，想定外のエラーがほとんどでないはずです．

まとめ

今回はDockerについてやってきました．
Dockerってのは環境構築を楽にするツールです．
Dockerを使って僕が作成した開発環境を皆様にも使えるようにしたのですね．
今回はDockerの使い方に焦点を絞ったため，Dockerの根本的な理解はできなかったと思います．
もし，Dockerを根本から理解したい場合は，以下の教材がおすすめです！

Udemy
 
米国AI開発者がゼロから教えるDocker講座
https://www.udemy.com/course/aidocker/
AI開発のプロが徹底的に現場目線でわかりやすく教えます．Dockerを使って超本格的なデータサイエンスやWeb開発の環境が作れるようになります．

次回は，Rstudioの使い方についてやっていく予定です．
それでは！

追記）次回，書きました⇒

【R前処理講座4】RStudioの使い方【環境構築】

こんにちは，shun（@datasciencemore）です！前回はDockerを使い，環境を構築しましたね． これでようやくRをバリバリ書いていけます！！．．といいたいところなのですが，もうちょっと ...

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