以下是在 Windows 系統的 Docker 中安裝 R 語言的詳細教程，包括 Docker 的安裝、配置以及如何在容器中運行 R 語言的步驟。

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步驟 1：安裝 Docker

1. 下載 Docker Desktop
   訪問 Docker 官方網站：Docker Desktop: The #1 Containerization Tool for Developers | Docker，下載適用于 Windows 的 Docker Desktop 安裝程序。

2. 安裝 Docker Desktop

   • 運行下載的安裝程序，按照提示完成安裝。
   • 在安裝過程中，確保勾選以下選項：
     • Use the WSL 2 based engine（推薦使用 WSL 2 作為后端引擎）。
     • Enable Docker Compose V2。

3. 啟動 Docker Desktop
   安裝完成后，啟動 Docker Desktop。首次啟動可能需要幾分鐘時間來完成初始化。

4. 驗證 Docker 是否安裝成功
   打開命令提示符（CMD）或 PowerShell，運行以下命令：

   docker --version

   如果顯示 Docker 版本信息，則說明安裝成功。

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步驟 2：拉取 R 語言的 Docker 鏡像

Docker Hub 提供了官方的 R 語言鏡像，可以直接拉取。

1. 查找 R 鏡像
   訪問 Docker Hub 的 R 鏡像頁面：https://hub.docker.com/r/rocker/r-ver

2. 拉取 R 鏡像
   在命令提示符或 PowerShell 中運行以下命令：

   docker pull rocker/r-ver:latest

   這將會拉取最新的 R 語言鏡像。

也可以

docker pull r-base:latest

r-base 和 rocker/r-ver 都是 Docker 官方提供的 R 語言鏡像

• 如果只需要一個最簡單的 R 環境，可以使用?r-base。鏡像體積較小，適合快速啟動。
• 如果需要更完整的 R 環境、特定版本的 R 或計劃擴展為更復雜的開發環境（如 RStudio），推薦使用?rocker/r-ver。鏡像體積較大,因為包含更多的工具和依賴

因此，在我的教程中使用了 rocker/r-ver，因為它更適合搭建完整的 R 開發環境。如果你只需要簡單的 R 環境運行腳本，完全可以使用 r-base

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步驟 3：運行 R 語言的 Docker 容器

1. 啟動 R 容器
   運行以下命令以啟動一個 R 容器：

   docker run -it --rm rocker/r-ver:latest

   • -it：以交互模式運行容器。
   • --rm：容器停止后自動刪除。
   • rocker/r-ver:latest：使用的鏡像名稱。

2. 驗證 R 是否運行
   進入容器后，您會看到 R 的交互式命令行界面。輸入以下命令驗證 R 是否正常運行：

   sessionInfo()

   這將顯示 R 的版本信息和其他環境配置。

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步驟 4：掛載本地目錄并運行 R 腳本

為了方便在容器中訪問 Windows 上的文件，可以將本地目錄掛載到容器中。

1. 創建 R 腳本文件
   在 Windows 上創建一個 R 腳本文件，例如 script.R，內容如下：

   print("Hello, Docker with R!")

2. 掛載目錄并運行腳本
   運行以下命令，將本地目錄掛載到容器中并執行腳本：

   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：將本地目錄掛載到容器的?/workspace?目錄。
   • Rscript /workspace/script.R：在容器中運行指定的 R 腳本。

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步驟 5：安裝額外的 R 包（持久化）

如果需要在容器中安裝額外的 R 包，可以在 R 交互式命令行中安裝，或者通過 Dockerfile 自定義鏡像。

方法 1：使用 Dockerfile 構建自定義鏡像

1. 在容器中安裝包
   進入容器后，可以使用以下命令安裝包：

   install.packages("ggplot2")

2. 通過 Dockerfile 自定義鏡像
   創建一個 Dockerfile 文件，內容如下：

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

   構建自定義鏡像：

   docker build -t my-r-image .

   使用自定義鏡像運行容器：

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

????????優點：可重復性強，適合團隊協作。
????????缺點：每次修改需要重新構建鏡像。

方法 2：使用數據卷（Volume）持久化 R 包

Rocker 鏡像支持將 R 包的安裝目錄掛載到宿主機的數據卷中，從而實現持久化。

1. 創建數據卷：

   docker volume create r-packages

2. 啟動容器時掛載數據卷：

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

3. 在容器中安裝的 R 包會保存到?r-packages?數據卷中。下次啟動容器時，掛載相同的數據卷即可：

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

????????優點：無需修改鏡像，靈活高效。
????????缺點：需要手動管理數據卷。

方法3：使用?rocker/rstudio?鏡像和持久化配置

如果需要使用 RStudio 并持久化用戶數據和包，可以使用 rocker/rstudio 鏡像。

1. 啟動容器并掛載數據卷：

   docker run -d -p 8787:8787 -v rstudio-config:/home/rstudio rocker/rstudio:latest

2. 訪問?http://localhost:8787，使用用戶名?rstudio?和密碼?rstudio?登錄。
3. 在 RStudio 中安裝的包和用戶數據會保存到?rstudio-config?數據卷中。

????????優點：適合使用 RStudio 的場景，配置持久化方便。
????????缺點：需要啟動完整的 RStudio 容器。