一、准备工作Hadoop是Apache软件基金会下一个开源分布式计算平台，以HDFS（HadoopDistributedFileSystem）、MapReduce（Hadoop2.0加入了YARN，Yarn是资源调度框架，能够细粒度的管理和调度任务，还能够支持其他的计算框架，比如spark）为核心的Hadoop为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构。HDFS的高容错性、高伸缩性、高效性等优点让用户可以将Hadoop部署在低廉的硬件上，形成分布式系统，目前最新版本已经是3.x了，具体可以参考：官方文档。HDFS如下：YARN如下：二、添加源Hadoop地址：Hadoop。helmrepoa
Ubuntu上安装部署k8s集群一、基础环境准备（一）环境说明1.主机说明（二）环境操作1.设置Master与工作节点的机器名称及配置2.解析主机3.写入以下内容(注意IP地址和主机名换成自己的)：4.虚拟内存swap分区关闭5.开启防火墙的端口6.开启IPv4转发7.设置时间同步8.在各个主机中安装docker软件9.安装cri-dockerd组件10.安装Kubernetes二、单实例K8s集群部署（一）Master节点初始化1.查看初始化需要的镜像2.拉取镜像3.初始化节点4.配置环境变量5.切换普通模式（二）安装网络插件flannel（三）Node节点，加入集群 此处非常感谢江城琉璃
本文介绍了使用Prometheus对k8s集群外的elasticsearch进行监控，这里Prometheus是使用operator部署于k8s集群中，相较于进程部署或docker部署的Prometheus，部署过程更为复杂，不能通过直接修改配置文件的方式增加job，而需要采用k8s的方式进行配置。配置步骤为：1，增加endpoint和service，使k8s集群连接至集群外的服务（这里使集群外的elasticsearch服务）2，创建deployment，配置elasticsearch_exporter连接第1步的Service用于获取监控数据，并配置elasticsearch_export
关于我们要搭建的K8S：Docker版本：docker-ce-19.03.9；K8S版本：1.20.2；三个节点：master、node1、node2（固定IP）；容器运行时：仍然使用Docker而非Containerd；Pod网络：用Calico替换Flannel实现Pod互通，支持更大规模的集群；集群构建工具：Kubeadm（这个没啥好说的吧）；关于网络配置：整体机器采用NAT地址转换；各台虚拟机采用固定IP地址；虚拟机VMWare统一网关地址：192.168.32.2；具体IP地址分配如下：主机名称硬件配置IPmasterCPU4核/内存4G192.168.32.200node1CPU4
一、实验设计 mater节点master01192.168.190.10kube-apiserverkube-controller-managerkube-scheduleretcd node节点node01192.168.190.20kubeletkube-proxydocker（容器引擎）node02192.168.190.30kubeletkube-proxydocker（容器引擎） etcd cluster集群etcd节点1
k8s安装centos7.9最小安装版本从零开始的k8s安装硬件配置要求cpu>=2核硬盘>=20G内存>=2G节点数量建议为奇数（3,5,7,9等）（1台好像也能搭，没试过）以下命令出除特殊要求外，其余都建议在master主机执行本教程配置如下主机名IP配置master192.168.42.1502核+2G+20Gnode1192.168.42.1512核+2G+20Gnode2192.168.42.1522核+2G+20G一.安装（所有机器都要执行）执行以下命令安装必备插件#yum更新sudoyumupdate-y#tab命令补全sudoyuminstall-ybash-completio
目录一、K8S支持的文件格式1、yaml和json的主要区别2、YAML语言格式二、YAML1、查看API资源版本标签2、编写资源配置清单2.1编写nginx-test.yaml资源配置清单2.2创建资源对象2.3查看创建的pod资源3、创建service服务对外提供访问并测试3.1编写nginx-svc-test.yaml文件3.2创建资源对象3.3访问测试三、详解K8S中的Port四、试运行生成yaml模板后创建实例1、–dry-run：试运行2、查看生成yaml格式3、查看生成json格式4、使用yaml格式导出生成模板5、使用yaml模板创建实例6、将现有资源生成yaml模板导出并保存
一、jumpserver作为一款开源的堡垒机，不管是企业还是个人，我觉得都是比较合适的，而且使用也比较简单。 二、这里记录一下安装和使用过程。 1、安装，直接docker不是就行version:'3'services:xbd-mysql:image:mysql:8.0.19restart:alwayscontainer_name:xbd-mysqlenvironment:-TZ=Asia/Shanghai-MYSQL_ROOT_PASSWORD=root-MYSQL_DATABASE=jumpservervolumes:-/var/lib/mysql:/var/lib/mysqlports
文章目录写在前面一、准备三个centos7虚拟机1、创建Vagrantfile2、启动三台虚拟机3、配置centos7支持ssh登录（所有机器）4、修改linux的yum源（所有机器）5、更新并安装依赖（所有机器）6、安装docker（所有机器）7、修改host文件（所有机器）8、系统基础前提配置（所有机器）二、使用kubeadm&kubelet&kubectl安装k8s集群1、配置yum源（所有机器）2、安装kubeadm&kubelet&kubectl（所有机器）3、docker和k8s设置同一个cgroup（所有机器）4、启动kubelet（所有机器）5、拉取所需镜像（所有机器）（1）创
前言在之前的章节中，我们已经成功地将Dubbo项目迁移到了云环境。在这个过程中，我们选择了单机ZooKeeper作为注册中心。接下来，我们将探讨如何将单机ZooKeeper部署到云端，以及在上云过程中可能遇到的问题及解决方案。ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，由Apache软件基金会开发。它主要用于实现分布式系统中的配置管理、命名服务、分布式同步和组服务等，是一个功能强大、高性能、高可用性和可扩展性的分布式协调服务，广泛应用于各种分布式系统和微服务架构中。ZooKeeper的主要特点如下：高可用性：ZooKeeper通过在集群中选举领导者来确保系统的可用性。当领导者不可用时，其他服
