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
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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。 -
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。
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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。 -
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。
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查找 R 镜像
访问 Docker Hub 的 R 镜像页面：https://hub.docker.com/r/rocker/r-ver -
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:latestr-base 和 rocker/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
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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。
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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。
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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!") -
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
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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") -
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。
- 创建数据卷：
docker volume create r-packages - 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 - 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。
- 启动容器并挂载数据卷：
docker run -d -p 8787:8787 -v rstudio-config:/home/rstudio rocker/rstudio:latest - 访问
http://localhost:8787，使用用户名rstudio和密码rstudio登录。 - 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。
