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kubernetes中ReplicaSet和Replication（一）

一、概述在Kubernetes中，ReplicaSet和Replication是管理Pod副本数量的重要组件。它们可以帮助用户创建、管理和扩展Pod副本，确保应用程序的高可用性和可伸缩性。...=二、ReplicaSetReplicaSet的作用ReplicaSet是Kubernetes中的一个控制器，它确保Pod的指定数量副本在任何时候都是运行的。...如果Pod数量不足或超过指定数量，ReplicaSet将自动调整Pod副本数量，以确保应用程序的可用性和可伸缩性。...使用ReplicaSet的示例下面是一个使用ReplicaSet的Deployment示例：=apiVersion: apps/v1kind: ReplicaSetmetadata: name: my-replicasetspec...如果其中一个Pod出现故障或被删除，ReplicaSet将自动创建新的Pod副本，以保持指定数量的Pod副本始终运行。

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kubernetes中ReplicaSet和Replication（二）

三、ReplicationReplication的作用Replication是一种Pod复制的方法，它可以帮助用户创建和管理Pod副本，确保应用程序的高可用性和可伸缩性。...与ReplicaSet相比，Replication的功能更为简单，只能用于创建和管理Pod副本，不能进行自动扩展和缩减。...: app: my-app spec: containers: - name: my-container image: my-image在上述示例中，...四、结论在Kubernetes中，ReplicaSet和Replication都是管理Pod副本数量的重要组件。ReplicaSet可以自动扩展和缩减Pod副本数量，以确保应用程序的可用性和可伸缩性。...而Replication的功能相对简单，只能用于创建和管理Pod副本。无论是使用ReplicaSet还是Replication，都可以确保应用程序的高可用性和可伸缩性。

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Kubernetes和Docker的关系是什么？

在今天的内容中，我们从Kubernetes的系统架构及容器编排核心概念两个方面来简单聊一聊这个问题，希望能帮助到你更好地理解Docker和Kubernetes之间因果关系。...Kubernetes可以按照用户的意愿和整个系统的规则，高度自动化的处理好容器之间的各种关系实现“编排”能力。...当然，这里所说的紧密关系只是一种形象的说法，实际的技术场景中这种紧密关系可以被划分为很多类型，例如Web应用与数据库之间的访问关系、负载均衡和它后端服务之间的代理关系、门户应用与授权组件之间的调用关系等...具体来说，Kubernetes是对容器间的访问进行了分类，如果这些应用之间需要非常频繁的交互和访问，或者它们之间存在直接通过本地文件进行信息交换的情况，那么在Kubernetes中可以将这些容器划分为一个...而这些编排对象正是Kubernetes定义容器间关系和形态的主要方法。

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Kubernetes中的水平扩展（HPA）和垂直扩展（VPA）的概念和工作原理

水平扩展（Horizontal Pod Autoscaling，HPA）图片水平扩展是Kubernetes中的一种自动调整Pod数量的方式。...当应用程序的负载增加或减少时，水平扩展可以根据指标自动增加或减少Pod的数量来应对不同的负载需求。水平扩展通过控制器管理器（Controller Manager）中的HPA Controller实现。...水平扩展的工作原理如下：根据设置的指标（例如CPU利用率、内存利用率、网络流量等）进行监控。当监控指标超过或低于设定的阈值时，HPA会调用Kubernetes API来增加或减少Pod的数量。...垂直扩展（Vertical Pod Autoscaling，VPA）图片垂直扩展是Kubernetes中的一种自动调整Pod资源配额的方式。...垂直扩展的工作原理如下：通过与Kubernetes Metrics Server结合，垂直扩展监控每个Pod的资源使用情况，包括CPU和内存。

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Hadoop 和大数据的关系是什么？和 Spark的关系是什么？

前言 最近在知乎上面看到这样一个问题：Hadoop 和大数据的关系？和 Spark 的关系？ 刚好我个人是大数据引擎开发，所以对于 Hadoop 也算比较了解，所以今天我就来分享一下我的看法。...国外也主要是谷歌内部在用，毕竟人家全球搜索的数据量太大，也是业务趋势所需。 part1 「Hadoop 是什么？」...现在企业逐渐开始使用 K8S 来管理资源，核心还是为了公司机器资源管理的统一。 part2 「Spark 是什么？」...Spark 本质是一种计算框架，其内置了 SQL、流式传输和计算、机器学习和图处理模块。它没有实际的数据存储层，所以它的数据源一般来自于外部。...Spark 计算框架相对于 Hadoop MapReduce 任务最大的一个区别，就是它可以在内存中存储 Shuffle 的数据，而 Hadoop MapReduce 则需要将 Shuffle 的数据放到磁盘

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一文搞懂 Kubernetes HPA 实现原理-（上篇）

HPA 是 Kubernetes 的一个核心组件，能够自动更新部署和 StatefulSet 等工作负载资源，并根据集群中应用程序的需求进行水平扩展。...在上述源码中，HPA Controller 作为 Kubernetes 中的一种 Controller，主要负责根据当前的 Pod 资源使用情况，自动调整 ReplicaSet 的副本数量，以确保 Pod...对象，并将它注册到 Kubernetes 的命名控制器组中。...的核心逻辑，通过根据 Pod 资源利用情况和 HPA 对象中定义的指标，计算出应该有多少个 Pod 实例在运行，并自动调整 ReplicaSet 的副本数量，以确保 Pod 的资源利用率和可用性达到最优状态...该方法会根据 HPA 对象中定义的指标（hpa.Spec.Metrics）和 Pod 的资源利用情况，计算出应该有多少个 Pod 实例在运行，并更新关联的 ReplicaSet 对象。

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什么是HPA

概述HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是Kubernetes的一项功能，可以自动根据CPU使用率等指标来调整Pod副本数量，以实现自动水平扩展和收缩应用程序。...使用HPA，可以根据应用程序的需求动态调整Pod数量，从而实现更好的负载均衡和资源利用率。创建HPA创建HPA需要指定以下参数：需要水平扩展的Deployment或ReplicaSet的名称。...HPA应该如何测量Pod的使用率。可以根据CPU使用率或自定义指标进行调整。最小和最大Pod副本数量，用于在扩展和收缩过程中设置上下限。指定要保持的平均CPU使用率百分比。...监控HPA可以使用以下命令查看HPA的状态：kubectl get hpa此命令将返回HPA的当前状态，包括目标Deployment或ReplicaSet的名称、当前副本数、目标副本数和当前CPU使用率...example-replicaset此命令将返回目标Deployment或ReplicaSet的当前状态，包括副本数和Pod状态。

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K8s的Pod控制器详解

的区别 StatefulSet的金丝雀发布 ---- Pod控制器的介绍 ● 在kubernetes中，按照Pod的创建方式可以将其分为两类： ○ 自主式Pod：kubernetes直接创建出来的Pod...● 在kubernetes中，有很多类型的Pod控制器，每种都有自己的适合的场景，常见的有下面这些： ○ ReplicationController：比较原始的Pod控制器，已经被废弃，由ReplicaSet...spec下面几个选项： ○ replicas：指定副本数量，其实就是当然rs创建出来的Pod的数量，默认为1. ○ selector：选择器，它的作用是建立Pod控制器和Pod之间的关联关系，采用了Label...● HPA可以获取每个Pod的利用率，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后实现Pod的数量的调整。...其实HPA和之前的Deployment一样，也属于一种kubernetes资源对象，它通过追踪分析目标Pod的负载变化情况，来确定是否需要针对性的调整目标Pod的副本数。

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k8s pod控制器_k8s多人用吗

在kubernetes中，有很多类型的Pod控制器，每种都有自己的适合的场景，常见的有下面这些： ReplicationController：比较原始的Pod控制器，已经被废弃，由ReplicaSet替代...spec下面几个选项： replicas：指定副本数量，其实就是当然rs创建出来的Pod的数量，默认为1. selector：选择器，它的作用是建立Pod控制器和Pod之间的关联关系，采用了Label...HPA可以获取每个Pod的利用率，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后实现Pod的数量的调整。...其实HPA和之前的Deployment一样，也属于一种kubernetes资源对象，它通过追踪分析目标Pod的负载变化情况，来确定是否需要针对性的调整目标Pod的副本数。...hpa和pod的变化。

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数据和业务的关系是什么？

好几位读者问渔歌，数据和业务的关系到底是什么样的？ 渔歌见过4种关系： 1.数据管理同时服务业务； 2.数据服务业务； 3.数据选择性服务业务（只做很少的临时取数）； 4.数据驱动业务。...后面会有4种关系的背景和各自遇到的问题，看看你处在什么状态，希望是什么状态。 数据和业务的关系，没有固定形态，就如兵无常势、水无常形。...关系2.数据服务业务 背景：某独角兽公司，数据团队从成立开始，就在艰难中求生存，要让CEO、业务老大认可数据团队的价值。...小结： 业务和数据的关系有很多种，各有各的苦逼，都是硬币的两面。不管怎样，数据和业务首先是合作关系，然后才是服务关系（也就是业务是数据的客户）。...但现实中，往往大部分是服务关系，没有合作关系，因为合作关系要靠自己赚出来。合作需要底气，别人没你不行，至少有很大影响，所以合作关系也是数据团队干出来的，不是天上掉下来的。

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Kubernetes Deployment控制器

控制器的种类 Deployment和ReplicaSet：用来管理你的集群上的无状态应用，所有Pod都是相互等价的，并且在需要的时候被换掉 StatesulSet：运行一个或者多个以某种方式跟踪应用状态的...Deployment作用 为Pod和ReplicaSet提供更新能力 为应用提供水平扩展和收缩的功能 为应用提供滚动更新的功能 Deployment资源定义 apiVersion: apps/v1 kind...pod-template-hash标签是根据PodTemplate生成的Hash值，该标签会被加在被Deployment创建的ReplicaSet和Pod上，同时ReplicaSet的名称格式是[DeploymentName...在实际的生产环境中，我们可以能不仅需要回退到上一个版本中，有可能需要回退到上上个版本或者特定的版本，Kubernetes会为我们保存一些更新记录，此时这些记录就派上用场，我们可以通过这些记录可以回滚到特定版本...如何自动进行水平扩展和收缩？ 自动进行水平扩展/收缩主要依赖HorizontalPodAutoscaler（HPA）来实现，HPA会综合评估所有Pod负载来决定是扩展还是收缩。

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延迟和吞吐的关系是什么？

他们相互关联，但是互相的关系并不是简单的一一对应。 我改用一个通俗的例子来讲解这个问题。 假设你去一个乐高店去买散装乐高。首先你要排队。...假如你在队伍中间，你前面每个人向店员买东西，店员都要去花几分钟拿一趟，实际上会让你等的更久。如果队伍很短，或者压根没有人排队，那么这样做还是比较合适的。...但是店员给你拿一个，和给几个人同时拿多个乐高积木，跑腿的时间是几乎一样的。所以整体看来，付出了你需要多等一点点时间的代价，换来的是整个“吞吐”的提高。...相信通过这个例子你可以大概明白一个排队系统里吞吐和延迟的关系，大概就是： 当吞吐量小时，延迟比较低，但是延迟低到一定成都受限于网络延迟、磁盘IO延迟的物理限制，无法进一步降低； 通过batch/并发等方式...所以工程上的做法都是要压测——就是要找到系统的临界值，将其作为设计的上限。生产环境中，绝对不要让系统接近临界值。

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Kubernetes—Pod控制器详解

Pod控制器详解 Pod控制器介绍 Pod是kubernetes的最小管理单元，在kubernetes中，按照pod的创建方式可以将其分为两类： 自主式pod：kubernetes直接创建出来的Pod，...在kubernetes中，有很多类型的pod控制器，每种都有自己的适合的场景，常见的有下面这些： ReplicationController：比较原始的pod控制器，已经被废弃，由ReplicaSet替代...spec下面几个选项： replicas：指定副本数量，其实就是当前rs创建出来的pod的数量，默认为1 selector：选择器，它的作用是建立pod控制器和pod之间的关联关系，采用的Label...HPA可以获取每个Pod利用率，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后实现Pod的数量的调整。...其实HPA与之前的Deployment一样，也属于一种Kubernetes资源对象，它通过追踪分析RC控制的所有目标Pod的负载变化情况，来确定是否需要针对性地调整目标Pod的副本数，这是HPA的实现原理

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5-Kubernetes入门基础之控制器Controller介绍

答：Kubernetes中内建了很多controller（控制器），这些相当于一个状态机，用来控制Pod的具体状态和行为。 Q: 为什么要使用控制器？...(级联),原RC被删除后可以创建一个新的RC来替换它，前提是旧的和新.spec.selector相匹配,那么新的将会采用旧的Pod; Tips: 官方在新版本的Kubernetes中建议舍弃ReplicationController...Tips : Deployment、ReplicaSet和Pod间得命名关系 Deployment Name: [Name] ReplicaSet Name: [deployment-name]-[随机字符串...HPA 起始作用是 Pod 按照一定的策略进行自动扩容缩，例如根据CPU利用率自动伸缩一个 Replication Controller、 Deployment 或者 ReplicaSet中管理的的Pod...集群资源伸缩方式说明: sacle 手动伸缩: kubernetes资源对象的升级、回滚、扩容、缩容; autoscale 自动伸缩：也就是(本篇博文所介绍的HPA); Kubernetes AutoScale

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HPA 还是 KEDA，如何在 Kubernetes 中更有效的使用弹性扩缩容？

有两种类型的缩放，即集群和应用程序级别。 常见的是 Horizontal Pod Autoscaler HPA。一旦你深入到 Kubernetes 中的自动缩放领域，它就会出现。...HPA 基于 CPU、内存或任何外部指标源执行自动缩放。 虽然表面上 HPA 似乎是完美的，但有一些挑战限制了它在现代应用中的使用。 让我们了解一下 K8s HPA 的不足之处？...HPA 仅提供 CPU 和内存作为开箱即用的资源！ 对于大多数现代应用程序来说，这可能是一个巨大的问题。您的微服务很可能会通过它进行通信。...只需向 HPA 添加新的指标源，例如挂起的消息队列大小？ 真的没有！ 添加新的指标来源很困难。老实说，为这样一个小问题付出努力似乎太过分了。 HPA 不能缩小到零！ 你们中的大多数人可能不需要这个。...结论 KEDA 是一个轻量级组件，可以添加到任何 Kubernetes 集群中以扩展其功能。它解决了 K8s HPA 无法解决的现代世界应用程序自动扩展问题。

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K8S原来如此简单（五）Metrics Server与HPA

什么是HPAhttps://kubernetes.io/zh/docs/tasks/run-application/horizontal-pod-autoscale/我们前面有通过kubectl scale...命令手动扩展我们的服务，生产环境中我们希望k8s能够根据一些指标信息自动扩展服务。...这时我们可以利用k8s的HPA（水平扩展）来根据 CPU利用率等指标自动扩缩Deployment、ReplicaSet 或 StatefulSet 中的 Pod 数量。...HPA原理HPA控制器通过Metrics Server的API（Heapster的API或聚合API）获取指标数据，基于用户定义的扩缩容规则进行计算，得到目标Pod副本数量。...当目标Pod副本数量与 当前副本数量不同时，HPA控制器就向Pod的副本控制器 （Deployment、RC或ReplicaSet）发起scale操作，调整Pod的副本数量， 完成扩缩容操作。

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