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【K8s】Kubernetes 集群IP地址变更,全网最简单的修改方法

前段时间有个小伙伴问有没有IP变更比较容易的处理方法,因为百度搜索时都是要更改一大堆配置,非常麻烦也容易出错导致集群瘫痪。 该方法两年前分享过一次,其中有些许问题容易产生歧义,本次整理重发。...天行²⁰²³,公众号:编码如诗K8s集群IP地址变更 场景 服务器在公司内搭建好K8s环境后部署好项目,服务器运送到客户现场,客户分配了其他IP地址导致集群无法正常使用。...一句话总结:在各节点网卡中添加原地址IP master IP修改 查看当前使用的哪个网卡: ifconfig 可以看到当前使用em1网卡,进入网卡目录 cd /etc/sysconfig/network-scripts...为了解决这一问题,本文介绍增加IP地址方式,通过少量配置实现集群的可用。 配置示例中包含两台主机,分别为主节点和工作节点。修改方法主要是在各节点网卡中添加原地址IP。...此方法有效地避免了重新装机的麻烦,实现了快速部署和迁移。

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    p 值是什么?数据科学家用最简单的方式告诉你

    作者:Amond Lee 编译:李诗萌、一鸣 本文转自:机器之心 即使是没有任何统计学基础的读者朋友可能也听说过「p 值」,但是鲜有文章能够清楚解释 p 值是什么,以及 p 值在统计学中的作用。...而统计显著性建立在这 3 个简单概念之上: 假设检验 正态分布 p 值 假设检验是用来通过一组数据检验针对总体的声明(零假设)有效性的。如果零假设不成立,我们就会相信备择假设。...换句话说,我们需要提出声明(零假设),并用样本数据来检验声明是否有效。如果声明是无效的,就选择备择假设。就这么简单。...正态分布通常和 68-95-99.7 规则(上图所示)相关: 68% 的数据在平均值(μ)±1 个标准差(σ)内; 95% 的数据在平均值(μ)±2 个标准差(σ)内; 99.7% 的数据在平均值(μ)...人们都想得到确切的答案(包括我),而这也是我在很长时间内都对 p 值的解释感到困惑的原因。 p 值不能证明任何事。这只是一种根据惊讶程度做出合理决策的基础方法。

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    p 值是什么?数据科学家用最简单的方式告诉你

    而统计显著性建立在这 3 个简单概念之上: 假设检验 正态分布 p 值 假设检验是用来通过一组数据检验针对总体的声明(零假设)有效性的。如果零假设不成立,我们就会相信备择假设。...换句话说,我们需要提出声明(零假设),并用样本数据来检验声明是否有效。如果声明是无效的,就选择备择假设。就这么简单。...假设检验的常用方法之一是 Z 检验。这里我们不讨论细节,因为我们想要先理解表面的内容,然后再深入。 正态分布 ? 平均值为 μ 标准差为 σ 的正态分布 正态分布是用来观察数据分布的概率密度函数。...正态分布通常和 68-95-99.7 规则(上图所示)相关: 68% 的数据在平均值(μ)±1 个标准差(σ)内; 95% 的数据在平均值(μ)±2 个标准差(σ)内; 99.7% 的数据在平均值(μ)...人们都想得到确切的答案(包括我),而这也是我在很长时间内都对 p 值的解释感到困惑的原因。 p 值不能证明任何事。这只是一种根据惊讶程度做出合理决策的基础方法。

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    4种更快更简单实现Python数据可视化的方法

    本文转自公众号 机器之心 热力图、二维密度图、蜘蛛网图和树状图,这些可视化方法你都用过吗? 数据可视化是数据科学或机器学习项目中十分重要的一环。...这些都是简单而强大的可视化方法,通过它们你可以对数据集有深刻的认识。在本文中,我们将看到另外 4 个数据可视化方法!...本文对这些方法的介绍会更详细一些,可以在您阅读了上一篇文章中的基本方法之后接着使用,从而从数据中提取出更深入的信息。...正如你现在所知道的,二维密度图对于迅速找出我们的数据在两个变量的情况下最集中的区域非常有用,而不是像一维密度图那样只有一个变量。...读取数据集中的数据之后,我们将删除字符串列。这么做只是为了使可视化结果更加直观、便于理解,但在实践中,将这些字符串转换为分类变量会得到更好的结果和对比效果。

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    4种更快更简单实现Python数据可视化的方法

    这些都是简单而强大的可视化方法,通过它们你可以对数据集有深刻的认识。在本文中,我们将看到另外 4 个数据可视化方法!...本文对这些方法的介绍会更详细一些,可以在您阅读了上一篇文章中的基本方法之后接着使用,从而从数据中提取出更深入的信息。...例如,在下面的二维密度图中,右边的刻度图用颜色表示每个点的概率。我们的数据出现概率最大的地方(也就是数据点最集中的地方),似乎在 size=0.5,speed=1.4 左右。...正如你现在所知道的,二维密度图对于迅速找出我们的数据在两个变量的情况下最集中的区域非常有用,而不是像一维密度图那样只有一个变量。...读取数据集中的数据之后,我们将删除字符串列。这么做只是为了使可视化结果更加直观、便于理解,但在实践中,将这些字符串转换为分类变量会得到更好的结果和对比效果。

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    matlab运行结果图片如何保存_应对数据丢失最简单的方法

    Matlab 中图片保存的四种方法 关键字: Saveas: >>saveas(gcf,[‘D:\ 保存的数据文件 \ 方法 1.png’]) >> saveas(gcf,[‘D:\ 保存的数据文件 \...方法 2′,’.png’]) >> saveas(gcf,[‘D:\ 保存的数据文件 \’,’ 方法 3′,’.png’]) Print : >>print(gcf,’-djpeg’,’C:\abc.jpeg...’); 1 、直接另存为 在 figure 中 使 用 菜 单 file — — >saveas — — > 选 择 保 存 形 式 ( fig,eps,jpeg,gif,png,bmp 等) , 这个的缺点是另存为的图像清晰度有很大的牺牲...例: % saveas(figure_handle,filename,fileformat) plot(1:10); >>saveas(gcf,[‘D:\ 保存的数据文件 \ 方法 1.png’]) >...> saveas(gcf,[‘D:\ 保存的数据文件 \ 方法 2′,’.png’]) >> saveas(gcf,[‘D:\ 保存的数据文件 \’,’ 方法 3′,’.png’]) 4 、 print

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    异地组网最简单的方法是什么?全面解析VPN、SD-WAN与云组网的选择技巧

    异地组网是企业数字化转型的核心需求之一,但如何选择最简单、高效的组网方案却常常令人头疼。...然而,组网并非易事,企业在选择方案时面临以下挑战:高效稳定的网络连接:需要低延迟、高带宽的网络支持。成本控制:小型企业预算有限,如何做到高性价比?复杂度与易用性:技术门槛和运维成本是重要决策因素。...三大主流异地组网方案解析2.1 VPN(虚拟专用网络)适用场景:中小型企业,预算有限,简单需求。优点:部署简单,成本低廉,只需租用公网IP或使用现成工具(如OpenVPN)。...实战TIPS:北极光SD-WAN两步组网法,无需公网IP,只需:在总部和分支安装设备并接入网络。登录管理平台,配置流量策略,2分钟完成组网。2.3 云组网适用场景:企业全面云化或依赖云服务。...选择方案:VPN通过OpenVPN完成总部与分支机构的互联,成本仅需少量服务器和配置费用。案例2:跨国零售集团B公司企业情况:全球50个分支机构,需高效数据同步和网络优化。

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    5个快速而简单的数据可视化方法和Python代码

    导读 数据可视化的方法,做大数据的人不可错过,直接把代码喂给你。 数据可视化是数据科学家工作的重要组成部分。在项目的早期阶段,你通常会进行探索性数据分析(EDA),以获得对数据的一些见解。...在这篇博客文章中,我们将研究5种数据可视化,并使用Python的Matplotlib为它们编写一些快速简单的函数。与此同时,这里有一个很棒的图表,可以帮助你为工作选择合适的可视化工具! ?...你还可以通过对组进行简单的颜色编码来查看不同组数据的这种关系,如下面的第一个图所示。想要可视化三个变量之间的关系吗?完全没有问题!只需使用另一个参数,如点大小,对第三个变量进行编码,如下面的图2所示。...使用箱子(离散化)真的帮助我们看到“大局”,如果我们使用没有离散箱子的所有数据点,在可视化中可能会有很多噪音,使我们很难看到真正发生了什么。 ?...) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_xlabel(x_label) ax.set_title(title) 总结 这里有5个使用Matplotlib的快速和简单的数据可视化

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    【JavaSE专栏90】用最简单的方法,使用 JDBC 连接 MySQL 数据库

    简单易用:JDBC 提供了一组直观的接口和类,使开发人员能够方便地连接数据库、发送 SQL 语句和处理结果。...高性能:MySQL 在设计上注重性能优化,采用了多种技术来提高数据库的响应速度和处理能力。 简单易用:MySQL 提供了简单且直观的命令和工具,使用户可以方便地管理和操作数据库。...安全性:MySQL 提供了多种安全机制,包括用户认证、权限管理、数据加密等,以保护数据库的安全性。 扩展性:MySQL 支持水平和垂直扩展,可以通过集群架构和分区技术来处理大规模数据和高并发访问。...无论是简单的数据查询,还是复杂的事务处理,JDBC 都能提供灵活且强大的功能来满足开发人员的需求。...二、JDBC 连接 MySQL 的步骤是什么?

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    在Oracle中,数据文件OFFLINE之后必须要做的一件事是什么?

    数据文件OFFLINE之后必须要做的一件事就是立刻执行一次RECOVER操作,这样在无论过了多久之后,在ONLINE该数据文件的时候就不需要执行RECOVER操作了。...实验环境如下表所示: 项目 source db db 类型 单实例 db version 11.2.0.3.4 db 存储 ASM OS版本及kernel版本 AIX 64位 7.1.0.0 实验一:数据文件...实验二:数据文件OFFLINE后立刻执行一次RECOVER操作 SYS@lhrdb> ALTER DATABASE DATAFILE 6 OFFLINE; Database altered....SYS@lhrdb> 实验结束,根据实验过程可以知道,如果执行了数据文件的OFFLINE操作,那么需要接着执行一次RECOVER操作。...这样做的好处是,在以后的数据库维护中,随时想将数据文件ONLINE都可以,而不用担心归档文件是否存在的情况了。

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    速学数据结构 | (超级干货)业界程序员公认的实现栈最简单的方法!太简单了

    各位铁铁们大家好啊,今天来给大家更新一下栈这个数据结构,栈实际上是实现一种后进先出效果。 ⛳️一般我们在C语言学习期间函数开辟的空间就是在栈区,那么我们今天就来领略一下栈的风采吧!...其主要有俩个操作: 压栈/入栈:栈的插入操作叫做进栈/压栈/入栈,入数据在栈顶。 出栈:栈的删除操作叫做出栈。出数据也在栈顶。 具体我们可以看一下图片来了解了解,其实栈有点类似堆砖块。...二、栈的实现 既然栈实现的是后进先出的方法,那么我们选用顺序表,还是链表来实现呢? 答案肯定是数组啦。...出栈就很简单这个也是,顺序表实现栈表的好处: 只需要 top-- 就好了不需要去真正的删除数据 代码演示: // 出栈 void StackPop(Stack* ps) { assert(ps)...这个也是一样,贼简单直接 ps->top 就是栈区数据的个数: 代码演示: // 获取栈中有效元素个数 int StackSize(Stack* ps); { assert(ps); return

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    (在模仿中精进数据可视化06)常见抽象地图的制作方法

    ,它们都是在正常地图的基础上,通过置换几何元素,来实现出较为抽象的效果,这类的作品非常之多,因此本文不模仿实际的某幅作品,而是制作出下面三类抽象地图: ?...图1 2 基于Python模仿常见抽象地图   对应图1,我们下面来分别模仿3类抽象地图,首先准备一下要用到的中国地图数据,我们偷个懒直接使用高德开源的地图数据接口: ?...图2   为了方便和简化之后的运算,我们利用unary_union来将融合所有要素为一个: ?...图3   这样我们的基础数据就准备好了~ 2.1 向外环形扩散的地图   首先我们来制作图1左图所示,从以某个点为圆心,向外环形扩散的地图,原理其实很简单,只需要定义圆心坐标,接着向外按照等差数列,依次扩大半径距离计算缓冲区的轮廓线...图8 ----   以上就是本文的全部内容,欢迎在评论区与我进行讨论~

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    【DB笔试面试427】在Oracle中,数据文件OFFLINE之后必须要做的一件事是什么?

    Q 题目 在Oracle中,数据文件OFFLINE之后必须要做的一件事是什么?...A 答案 数据文件OFFLINE之后必须要做的一件事就是立刻执行一次RECOVER操作,这样在无论过了多久之后,在ONLINE该数据文件的时候就不需要执行RECOVER操作了。...SYS@lhrdb> 实验结束,根据实验过程可以知道,如果执行了数据文件的OFFLINE操作,那么需要接着执行一次RECOVER操作。...这样做的好处是,在以后的数据库维护中,随时想将数据文件ONLINE都可以,而不用担心归档文件是否存在的情况了。...& 说明: 有关本小节内容可以参考我的BLOG:http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2125336/

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    servlet前后端交互-----解决java WEB中前台传数据到后台中文乱码问题的最简单方法

    在eclipse中写了一个简单的form表单,网页中提交汉字时,却在后台eclipse中出现了乱码问题,查询了一下,发现原因很明显: tomcat的自带编码是ISO-8859-1的格式,是不兼容中文的编码的...所以我们从后台接收的时候自然会出现乱码,只有才有相同的格式去接收,然后用能解析的编码(utf-8)去转换。这样我们就能得到能兼容中文的格式了,处理之后发往前台。...发现有很多解决方法,下面我总结一下最简单的方法: 在前台中提交的汉字截图 到后台eclipse中结果出现了乱码 下面来说一下最简单方法: 其实只需要简单的一句就可以搞定 request.setCharacterEncoding...,eclipse没有检测到数据更新,缓存在捣乱,重启一下Tomcat即可。...另外两种方法大家想了解的话,可以参考这篇博客: 为who而生的博客

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    ng6中,在HTTP拦截器里,异步请求数据,之后再返回拦截器继续执行用户请求的方法研究

    我现在项目就是利用拦截器,在请求头里增加:'Authorization': this.storage.token 的请求头。 // 最精简的一个拦截器 。...那么如何监测用户是在“连续活动”的时候,且当前token超时后,系统能自动获取新token,并且在之后请求中使用该新token呢?...我翻了ng的HttpClient文档,没找到同步的参数,像jquery.ajax 传入 {async:false} 这种。如果ng中有同步请求的方法,我认为它是可行的。...3、当业务请求返回结果后,再触发第一步的Subject对象的next的方法。 此过程对用户无感的,默默地更新了token,他/她又可以愉快的玩耍30分钟了。...这个问题最根本的原因是不要设计token这种验证的机制,应该用session来做。 不过我也趁此机会,探索一下拦截器中的异步请求问题,在其它时候没准用的着吧

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    教程 | 用人工蜂群算法求解k-分区聚类问题

    在分区聚类过程结束时,我们希望找到原始数据集的一组子集,使得一个实例只属于一个子集。具体如下图所示: ? 左边是原始数据,右边是 k=2 分区处理后的数据。 如何划分数据以达到上图所示的分区效果?...文献中提到了几个目标函数,但是最为人熟知的方法是所谓的平方误差和(Sum of Squared Errors,SSE)。 ? 平方误差和的公式。 这个公式是什么意思?...平方误差和(SSE)是一种聚类度量指标,其思想非常简单。它是一个计算数据中每个实例到其最接近质心的平方距离的值。算法优化的目标是尽量减小这个值的大小。...此处我们使用著名的 Iris 数据集进行测试。 初始的四维数据集包含了从三种植物身上提取得到的特征。为了便于可视化,此处只使用该数据集的两个维度。...数据集的初始划分。 由于已经知道这个样本数据的原始最优分区是什么,接下来的实验将测试 ABC 算法能否找到一个接近最优解的解决方案。使用平方误差和作为目标函数,并将分区数设置为 3。

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    QCon大会实录:PB级数据秒级分析-腾讯云原生湖仓DLC架构揭秘

    我相信大家其实对于这个词已经不算陌生了,数据湖,数据仓,湖仓一系列的名词,我用最直白、最狭义方式去解释它的话,是数据湖跟数仓存储架构统一。...这个存储系统看起来这么好,有没有可能把数仓一起解决,结构化数据是不是存在这里,这个需求的升级,就是现代湖仓架构的基础了。 云原生湖仓是什么东西呢?最狭义的理解,就是容器化的计算,把k8s加上了。...DLC实现PB级数据秒级分析 回到最开始的问题“高性能”,PB级数据秒级分析该怎么去做,从三个大维度展开。 在开篇就跟大家铺垫了一个背景,海量数据而且要廉价资源,大数据是I0密集型的负载。...那DLC 是如何设计这个问题的,我们是采用虚拟集群架构去解决这个问题。虚拟集群以子集群为最小单位去横向弹子集群,这样子集群拓扑稳定,资源跟client都有很好预热。...而且因为子集群的query隔离,子集群也是很容易缩容的。 多维Filter过滤 继续说性能提升,还是IO优化,技术也是比较成熟的,只是还不怎么普及。

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    PB 级数据秒级分析:腾讯云原生湖仓DLC 架构揭秘

    云原生湖仓的诞生背景、价值、挑战 当前这个阶段,相信大家对于数据湖,数据仓,湖仓一系列的名词已经不算陌生了,我用最直白、最狭义方式去解释“湖仓”的话,就是数据湖跟数仓存储架构统一。...这个存储系统看起来这么好,有没有可能把数仓一起解决,结构化数据是不是存在这里?伴随着这个需求的升级,现代湖仓架构的基础也随之产生。 云原生湖仓又是什么呢?最狭义的理解就是容器计算 + K8s。...那 DLC 是如何解决这个问题的呢?我们采用了虚拟集群架构,以子集群为最小单位去横向弹子集群,这样子集群拓扑稳定,资源跟 Client 都有很好预热。...而且因为子集群的 Query 隔离,子集群也是很容易缩容的。 3)多维 Filter 过滤 继续说性能提升,还是 IO 优化,技术也是比较成熟的,只是还不怎么普及。...最后介绍下一个游戏客户的案例:实时扁平湖仓秒级分析——逻辑架构非常简单直接,数据都是在 Kafka,通过 DLC Spark 去做实时数据的接入,直接写入几百张Iceberg 明细表,并且能够保证幂等。

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