今天我们来分享 ConfigMap 资源,分享之前,我们来看看前面我们跑应用程序都是怎么玩的
Anaconda是一个开源的Python发行版本,包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项,可以用于包管理器和环境管理。比如A项目中用了Python2,而B项目使用Python3,而同时安装两个Python版本可能会造成许多混乱和错误,这是使用Anaconda就可以为不同的项目建立不同的运行环境。
近日,Docker 创始人 Solomon Hykes 对外宣布推出全新产品 Dagger,Dagger 是一个全新的 DevOps 平台,目的是为开发者解决 DevOps 流程上的一些问题。目前 Dagger 已经获得 2000 万 A 轮融资,本轮融资由 Redpoint Ventures 领投,GitHub 前 CEO Nat Fireman、Red Hat 前 CTO Brian Stevens 、Reddit 前 CEO Ellan Pao 等大佬参投。
对于容器集群,有状态服务的挑战在于,通常集群中的任何节点都并非100%可靠的,服务所需的资源也会动态地更新改变。当节点由于故障或服务由于需要更多的资源而无法继续运行在原有节点上时,集群管理系统会为该服务重新分配一个新的运行位置,从而确保从整体上看,集群对外的服务不会中断。若采用本地存储,当服务漂移后数据并不会随着服务转移到新的节点,重启服务就会出现数据丢失的困境。
描述:在进行shell脚本语言编写的时候,不仅要注意写的功能,更要注意他的美观以及通用性,还需要让其他参与运维的人都能看懂;
在部署应用程序时,我们都会涉及到应用的配置,在容器中,如Docker容器中,如果将配置文件打入容器镜像,这种行为等同于写死配置,每次修改完配置,镜像就得重新构建。当然,我们也可以通过挂载包含该文件的卷进行配置管理和修改。而在k8s中,我们要讲一种更好的方式,即ConfigMap,这种资源对象的出现,更是极大的方便了应用程序的配置管理。 ConfigMap是一个或多个key/value的形式保存在k8s中,内部可以管理变量也可以管理完整的配置文件内容。
这样挨个启动容器,是不是很烦人,能不能写个脚本,按照依赖顺序依次启动相应容器呢?
在程序运行使用当中,尤其是框架设计中,配置文件是必不可少的,配置文件的存在能够放置参数或者选项设置,使得程序更加灵活可用,下面就来介绍 Python 读取配置文件的常用方法。
ConfigMap 是用来存储配置文件的 Kubernetes 资源对象,配置对象存储在 Etcd 中,配置的形式可以是完整的配置文件、key/value 等形式。
CocoaPods的缓存你了解吗?缓存的默认存储路径在哪里?缓存怎么手动清除?又有什么机制会触发自动清理?今天小菜带大家一窥究竟。
对于上一篇文章我们分享了为什么要使用 ConfigMap ,我们创建 ConfigMap 的时候可以传入单个或者多个键值对,也可以传入文件,还分享了如何简单的传入 ConfigMap 里面的数据作为环境变量
https://github.com/VineFiner/ciam-hello.git
原文:https://www.cnblogs.com/ljygz/p/11727770.html
如启用一个mysql容器,mysql容器重要的文件有两部分,一部分为存储数据文件,一部分为配置文件my.cnf,存储数据可以用持久存储实现和容器的分离解耦,配置文件也能够实现和容器的分离解耦,也就是说mysql容器能够直接读取并使用预先配置好的配置文件(而不是使用容器中默认自带的配置文件).这就是configMap的功能。
Dockerfile 文件由一系列指令组成。每个指令都描述了构建镜像的某个步骤。Docker 可以通过读取 Dockerfile 中的指令自动构建镜像。Dockerfile 是一个文本文档,其中包含用户可以在命令行上调用来组装映像的所有命令。
下载安装包 -- bash 安装 -- 接受协议 -- 选择默认安装路径(回车) -- 重新激活环境 -- 调用帮助文档
接下来 使用conda安装aspera,新建download子环境,然后在该环境下面安装指定软件 ,就可以高速下载 不同 数据集的fastq文件 ,代码如下:
SpringBoot 项目创建完成后,通常会打成 jar 包运行,如果不使用 Kubernetes 可以直接通过 java -jar 或者脚本启动,如果需要发布到 Kubernetes 环境,那么需要编写 Dockerfile、构建镜像、推送到远程 harbor、编写 Kubernetes yaml 等步骤,假设目前你已经完成 SpringBoot 项目开发环境正常运行和打包,下面我会详细介绍如何完成镜像构建和运行这个过程。
通过 docker desktop 可以安装适用于单机和开发环境单机版的 K8S,如果 docker desktop 无法启动 Kubernates 通过以下方式解决:
查看服务详情 kubectl describe svc test-k8s ,可以发现 Endpoints 是各个 Pod 的 IP,也就是他会把流量转发到这些节点。
ADD 指令和 COPY 的使用格类似(同样需求下,官方推荐使用 COPY)。功能也类似,不同之处如下:
学习一个新框架,对于有较多编程经验的开发人员写代码不是问题,但是往往卡在了环境配置或者第一段Hello World,今天介绍一下Beego web框架的搭建和环境配置 需要基础设施及环境(MAC环境) git version > 1.7; go; go安装之后,go默认安装在 /usr/local/go 目录下,通过命令 go env 如果正确输出信息代表go安装成功, 输入 git version,输出正确信息代表安装成功。 建立工作目录,配置环境变量 我将我的GoLang工作目录创建在:/Users/
本文主要基于Ububtu18.04完成Hadoop3.1.3的安装,并附带遇到的问题以及解决方案,目的在于读者可以根据本文无缝的完成集群部署,有遇到问题,请留言,看到会及时回复,如果有新的内容,本文会持续更新。
前置说明: k8s_host=192.168.214.50 //定义k8s_host变量,此ip为k8s管理机 yaml_host=192.168.214.100:9999 //相关服务的配置存放机 step1.登录100 jenkins 的机器 【有初始化的相关脚本的机器,且与k8s机器互相免密访问】 step2.初始化项目的信息 进入到/opt/scripts -->#sh init-yaml.sh test backends [root@localhost scripts]# more init-yaml.sh #!/bin/bash ns=$1 //命名空间 app=$2 //对应的服务名称 yaml=/opt/scripts/yaml //定义一个目录变更 mkdir -p $yaml/$ns/$app/properties //创建目录 touch $yaml/$ns/$app/deploy.yaml //创建文件 cat $yaml/_/deploy_template.yaml | sed "s/_NAMESPACE_/$ns/g" | sed "s/_APPNAME_/$app/g" > $yaml/$ns/$app/deploy_template.yaml //先替换再生成一个新的deployment 的yaml文件 cat $yaml/_/svc.yaml | sed "s/_NAMESPACE_/$ns/g" | sed "s/_APPNAME_/$app/g" > $yaml/$ns/$app/svc.yaml //先替换再生成一个新的service 的yaml 文件 tree $yaml/$ns/$app //以树结构输出出来 step3.初始化service 信息 进入到/opt/scripts -->#sh init-service.sh test backends [root@localhost scripts]# more init-service.sh #!/bin/bash ns=$1 //命名空间 app=$2 //对应的服务名称 kubectl='kubectl --kubeconfig=/etc/kubernetes/kubelet.kubeconfig' //定义了一个kubectl命令变更 ssh root@192.168.214.50 "$kubectl apply -f http://192.168.214.100:9999/$ns/$app/svc.yaml" //跳转到50这台k8s的管理机上,为服务生成service服务代理 ''' k8s分配给Service一个固定IP,这是一个虚拟IP(也称为ClusterIP),并不是一个真实存在的IP,而是由k8s虚拟出来的。虚拟IP的范围通过k8s API Server的启动参数 --service-cluster-ip-range=19.254.0.0/16配置; 虚拟IP属于k8s内部的虚拟网络,外部是寻址不到的。在k8s系统中,实际上是由k8s Proxy组件负责实现虚拟IP路由和转发的,所以k8s Node中都必须运行了k8s Proxy,从而在容器覆盖网络之上又实现了k8s层级的虚拟转发网络。 ''' step4.调整配置信息: [root@localhost backend]# pwd /opt/scripts/yaml/test/backends [root@localhost backends]# tree . ├── deploy_template.yaml ├── deploy.yaml ├── properties │ ├── logback.xml │ └── sysconfigs │ └── zk.properties └── svc.yaml 2 directories, 5 files #cd /opt/script/yaml/test/backends 配置文件pro and svc.yaml→ 从原机器/opt/data/msgback-release/ROOT/WEB-INF/classes 拷贝此目录下的内容到/opt/scripts/yaml/test/backends 此目录下来,修改zk 配置地址信息 修改在svc.yaml 此文件中修改配置的端口信息 step5.Jenkins调用k8s做服务部署到K8s集群中去 jenkins_job: 编译代码并生成镜像,且上传到镜像仓库
k8s_host=192.168.214.50 #定义k8s_host变量,此ip为k8s管理机
flink-core-1.7.1-sources.jar!/org/apache/flink/configuration/JobManagerOptions.java
基于centos7.9,docker-ce-20.10.18,kubelet-1.22.3-0
设计软件时,我们通常要花费很多精力编写高质量代码。但这还不够,一个好的软件还应关注它的生态系统,例如测试,部署,网络等,这其中最重要的一方面就是配置管理。
lookup 插件是 Jinja2 模板化语言的 Ansible 扩展。这些插件使 Ansible 能够使用外部来源的数据,如文件和Shell 环境。
首先,我们需要创建一个Kafka服务来管理我们的Kafka集群。可以使用Kubernetes的Service资源来定义一个Kafka服务,如下所示:
flink-release-1.7.2/flink-dist/src/main/resources/flink-conf.yaml
Github地址:https://github.com/HBNetwork/python-decouple
在 k8s 中运行 halo,会涉及到主题、静态资源如上传本地图片等需要持久化到数据卷中,为了后期的数据迁移,需要配置持久卷存储这些数据,此处我们使用本地存储。
前面我写了关于k8s环境部署的几篇文章,k8s部署还是比较麻烦的,所以是有必要考虑一键部署的方案,这里借助ansible playbook来实现k8s环境的一键部署,实现快速部署的目的。关于k8s传统部署详细过程可以参考以下文章:
可以从 master 节点启动测试,master 节点把对应的测试脚本发送到对应的 slaves 节点,slave 节点的 pod/nodes 主要作用即发压。
在自动化流程中,对于一个应用来说,从开发阶段的配置管理,到制作容器镜像,再到最后通过K8S集群发布为服务,整个过程涉及到的配置非常多;
不论什么样的应用,基本都有配置文件,在企业中,大部分会用到配置中心,比如apollo、nacos等,也有一些公司直接使用Kubernetes自带的配置管理,主要有:
http://toutiao.com/item/6698283305726378504/
在容器化的应用部署中,保证容器内的时区与宿主机时区一致是一项常见且重要的需求,特别是在处理日志、定时任务等与时间相关的操作时。本文将探讨如何在使用 Docker 和 Docker Compose 时实现时区的同步,并介绍相关命令和配置方法。
conda是一个包,依赖和环境管理工具,适用于多种语言,如: Python, R, Scala, Java, Javascript, C/ C++, FORTRAN。
bash shell用一个叫做 环境变量(environment variable) 的特性来存储有关shell会话和工作环境的信息。即允许在内存中存储数据,使得在程序或shell中运行的脚本能够访问它们。
login shell启动时首先读取/etc/profile系统全局配置,然后依次查找~/.bash_profile、~/.bash_login、~/.profile三个配置文件,并且读取首个找到的并且可读的文件。
当我们在做一些与bash相关的操作时,比如设置别名、登录启动项等,多多少少都会与下面几个文件打交道,用的时候一查,然后又忘了。好记性不如烂笔头,下面老高就帮你理一理这些文件到底是干啥的。
CentOS的环境变量配置文件体系是一个层级体系,这与其他多用户应用系统配置文件是类似的,有全局的,有用户的,有shell的,另外不同层级有时类似继承关系。
通过配置,我们可以动态地改变程序的行为,常用的方式包括配置文件,命令行参数,环境变量等。我原来一直很欣赏ssh的配置管理方式:
Anaconda介绍CentOS 7安装Anaconda3conda命令使用介绍帮助目录检查conda版本升级当前版本的conda环境管理列出所有的环境安装一个不同版本的python新环境复制一个环境创建一个新环境导出环境,Anaconda支持导入导出以方便迁移导入环境信息,即根据配置文件创建一个新环境:移除环境激活进入环境,请使用停用一个活动环境,请使用包管理查看已安装包向指定环境中安装包从Anaconda.org安装一个包通过pip命令来安装包conda配置添加镜像源查看当前镜像源删除镜像源设置安装时显示源url,不想就改为no查看源全部设置,包括链接、show_channel_urls 值:查看conda配置文件其他注意事项安装conda后命令行前出现的base,取消每次启动自动激活conda的基础环境
理念与同“UI自动化测试框架”中的“测试步骤的数据驱动”相同,接口中的测试步骤的数据驱动就是将接口的参数(比如 method、url、param等)封装到 yaml 文件中管理。当测试步骤发生改变,只需要修改 yaml 文件中的配置即可。
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