目录一、Kubernetes的概述二、服务器配置2.1服务器部署规划2.2服务器初始化配置三、安装Docker/kubeadm/kubelet【所有节点】3.1安装Docker3.2添加阿里云YUM软件源3.3安装kubeadm，kubelet和kubectl四、部署KubernetesMaster五、部署KubernetesNode六、部署容器网络（CNI）七、测试kubernetes集群一、Kubernetes的概述Kubernetes是一个可移植、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。Kubernetes拥有一个庞大且快速增长的生态，其服务、支持和工
CentOS7.9+Kubernetes1.29.2+Docker25.0.3高可用集群二进制部署Kubernetes高可用集群（Kubernetes1.29.2+Docker25.0.3）二进制部署二进制软件部署flannelv0.22.3网络，使用的etcd是版本3，与之前使用版本2不同。查看官方文档进行了解。截至北京时间2024年2月15日凌晨，k8s已经更新至1.29.2版。从v1.24起，Docker不能直接作为k8s的容器运行时。因为Docker庞大的生态和广泛的群众基础，我们可以通过补充安装cri-dockerd以满足容器运行时接口的条件。版本关系##从kubernetes-se
Kubectl命令详解｜K8S资源对象管理｜K8S集群管理kubectl管理命令kubectlget查询资源常用的排错命令kubectlrun创建容器POD原理pod的生命周期k8s资源对象管理资源文件使用资源文件管理对象Pod资源文件deploy资源文件集群调度的规则扩容与缩减集群更新与回滚集群调度kubectl管理命令是用于控制k8s集群的命令行工具语法格式：kubectl[command][TYPE][NAME][flags] command:子命令如creategetdescribedelete TYPE:资源类型，可以表示为单数、复数或缩写形式 name:资源的名称，如果省略，则显示
文章目录前言：为什么要统一配置管理一、Nacos的配置管理1.1在Nacos中添加配置文件1.2微服务获取配置1.2.1没有Nacos配置的情况下1.2.2有Nacos配置的情况下1.3本地配置文件的修改1.4代码获取配置信息二、配置文件的热更新2.1修改配置文件2.2设置配置文件热更新三、多环境配置共享3.1共享配置文件命名3.1共享配置文件命名3.2设置多环境配置文件共享3.3配置文件的优先级四、Nacos集群搭建4.1集群结构图4.2初始化数据库4.3配置Nacos4.4.启动4.5.nginx反向代理4.6.优化前言：为什么要统一配置管理在微服务架构中，配置管理是一个至关重要的问题。随
在我的Spring应用程序中，我使用SchedulerFactoryBean与Quartz集成。我们将拥有集群Tomcat实例，因此我想要一个集群Quartz环境，这样相同的作业就不会在不同的Web服务器上同时运行。为此，我的app-context.xml如下:SomeBatchSchedulerAUTO60000org.quartz.simpl.RAMJobStore-->org.quartz.impl.jdbcjobstore.JobStoreTXorg.quartz.impl.jdbcjobstore.StdJDBCDelegateQRTZ_trueorg.quartz.simp
大数据平台组件部署说明1.安装前准备JDKopenlookeng和pulsar要求JDK1.8+，参考附录9.1安装教程。Zookeeper集群pulsar运行需要zookeeper集群进行资源调度服务，参考附录9.2安装教程。MySQL默认推荐使用MySQL，参考附录9.3节MySQL的安装说明，如已经安装请跳过。如果你使用其他类型的数据库，请参考对应厂商说明帮助手册进行安装。SSH免密登录Hadoop集群要求Master节点可以免密登录到其他节点，参考附录9.4安装教程2.安装说明本手册以在linuxx86_64环境下为例进行安装过程说明。创建大数据平台组件安装根目录，指定PATH为实际路
我们都知道k8s中的kube-proxy是一个网络代理（proxy），它负责为Kubernetes集群中的服务提供负载均衡和服务发现功能。kube-proxy会以不同的模式运行，其中iptables模式和ipvs模式是其中两种常见的模式。iptables和ipvs都是Linux内核中的网络代理技术，都可以用于实现负载均衡和服务发现。但两种模式之间存在以下几个区别：实现方式不同iptables基于iptables规则实现，每个节点都会在iptables中添加一组规则来实现负载均衡和服务发现；而ipvs则是基于内核层面的负载均衡技术，可以实现更高效的网络代理处理。性能不同在高负载的情况下，ipvs
随着对Sora技术分析的展开，AI基础设施的重要性愈发凸显。来自字节和北大的一篇新论文在此时吸引关注：文章披露，字节搭建起的万卡集群，能在1.75天内完成GPT-3规模模型（175B）的训练。具体来说，字节提出了一个名为MegaScale的生产系统，旨在解决在万卡集群上训练大模型时面临的效率和稳定性挑战。在12288块GPU上训练1750亿参数大语言模型时，MegaScale实现了55.2%的算力利用率（MFU），是英伟达Megatron-LM的1.34倍。论文还透露，截止2023年9月，字节已建立起超过1万张卡的Ampere架构GPU（A100/A800）集群，目前正在建设大规模Hopper
（一）直接部署（手动测试用，不推荐）FlinkonNativeKubernetes目前支持Application模式和Session模式，两者对比Application模式部署规避了Session模式的资源隔离问题、以及客户端资源消耗问题，因此生产环境更推荐采用ApplicationMode部署Flink任务。下面我们分别看看使用原始脚本的方式和使用StreamPark开发部署一个FlinkonNativeKubernetes作业的流程。使用脚本方式部署Kubernetes在Flink客户端节点准备kubectl和Docker命令运行环境，创建部署Flink作业使用的KubernetesNam
1、安装helm下载脚本安装~#curl-fsSL-oget_helm.shhttps://raw.githubusercontent.com/helm/helm/master/scripts/get-helm-3~#chmod700get_helm.sh~#./get_helm.sh或者下载包进行安装~#wgethttps://get.helm.sh/helm-canary-linux-amd64.tar.gz~#mvhelm/usr/local/bin~#chmod+x/usr/local/bin/helm2、安装nfs###这里就将nfs-server安装在master节点#安装nfs-
