1.环境准备1.1集群规划本次安装环境为：3台k8s+现有的mysql数据库+nfs1.2下载及介绍DolphinScheduler-3.2.0官网：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/download/3.2.0官网安装文档：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/3.2.0/guide/installation/kubernetes#appendix-configurationr2.前置工作默认k8s集群已经安装完成，本次已腾讯的TKE为例介绍参考腾讯TKE官方文档：https://clo
文章目录引言常用的Kubernetes集群监控方案1.Prometheus+Grafana优点：缺点：2.Heapster+InfluxDB+Grafana优点：缺点：3.ElasticStack（ELKStack）优点：缺点：示例演示1.Prometheus+Grafana示例2.Heapster+InfluxDB+Grafana示例3.ElasticStack示例结论引言Kubernetes（K8s）作为一款容器编排平台，其集群监控是确保系统稳定性和性能优化的关键方面。本文将介绍常用的几种Kubernetes集群监控方案，并比较各自的优缺点。同时，提供详细的示例演示如何在Kubernete
目录一、理论1.K8S集群升级2.环境3.升级策略4.master1节点迁移容器运行时(docker→containerd) 5.master2节点迁移容器运行时(docker→containerd) 6.node1节点容器运行时迁移(docker→containerd) 7.升级集群计划（v1.23.14→ v1.24.1）8.升级master1节点版本（v1.24.1）9.升级master2节点版本（v1.24.1）10.升级node1节点版本（v1.24.1）11.验证集群（v1.24.1）二、实验1.环境2.master1节点迁移容器运行时(docker→containerd) 3.m
人不走空 🌈个人主页：人不走空 💖系列专栏：算法专题⏰诗词歌赋：斯是陋室，惟吾德馨 目录 🌈个人主页：人不走空 💖系列专栏：算法专题⏰诗词歌赋：斯是陋室，惟吾德馨集群概述分布式系统概述区别与联系三、应用场景的区别结语作者其他作品： 在计算机科学领域中，集群（Cluster）和分布式（Distributed）是两个常用但概念不同的术语。它们在设计和实现大规模计算系统时扮演着重要的角色。本文将深入探讨集群与分布式的区别，并讨论它们如何在实际应用中相互关联。集群概述集群是由多台独立计算
日志架构应用日志可以让你了解应用内部的运行状况。日志对调试问题和监控集群活动非常有用。大部分现代化应用都有某种日志记录机制。同样地，容器引擎也被设计成支持日志记录。针对容器化应用，最简单且最广泛采用的日志记录方式就是写入标准输出和标准错误流。但是，由容器引擎或运行时提供的原生功能通常不足以构成完整的日志记录方案。例如，如果发生容器崩溃、Pod被逐出或节点宕机等情况，你可能想访问应用日志。在集群中，日志应该具有独立的存储，并且其生命周期与节点、Pod或容器的生命周期相独立。这个概念叫集群级的日志。集群级日志架构需要一个独立的后端用来存储、分析和查询日志。Kubernetes并不为日志数据提供原生
没安装kua的先安装lua没有resty.http模块的，许配置nginx+lua配置，一个域名配置https，docker集群使用，一个域名配置https管理整个集群lua做转发（方向代理）1、ad_load.lua文件ngx.header.content_type="application/json;charset=utf8"localcjson=require("cjson")localhttps=require'resty.http'localjson=cjson:new()--服务器一，域名拼接request_uri获得请求的路由和路由上的参数--localserver_one_ur
由于本人电气出身，对于docker和kubernetes这两个东西可谓是深恶痛绝。然而项目需要，搬砖人只能默默自学了。k3s在自动驾驶中的项目还是很有可取之处的，而且docker也能够避免不同设备之间的系统版本问题。因为目前的项目都是基于ros2humble开发的，所以我们所有的节点都是使用ros2进行运行。之前，使用docker进行各个设备之间的数据交换已经完美运行，现在只需要加载到k3s平台就好。其实想想挺简单，然而自我怀疑智商不够的我，加上网上没有找到相关教程，硬生生的花了很多的时间把他啃下来。两个重要的网站，很多博主都对他进行详细的介绍，可以去查阅他们的总结介绍：dockerk3s安装
题目描述某个产品的RESTfulAPI集合部署在服务器集群的多个节点上，近期对客户端访问日志进行了采集，需要统计各个API的访问频次，根据热点信息在服务器节点之间做负载均衡，现在需要实现热点信息统计查询功能。RESTfulAPI是由多个层级构成，层级之间使用/ 连接，如/A/B/C/D这个地址，A属于第一级，B属于第二级，C属于第三级，D属于第四级。现在负载均衡模块需要知道给定层级上某个名字出现的频次，未出现过用0表示，实现这个功能。输入描述第一行为N，表示访问历史日志的条数，0＜N≤100。接下来N行，每一行为一个RESTfulAPI的URL地址，约束地址中仅包含英文字母和连接符/，最大层级
haproxy负载均衡&配置http+https负载集群实战haproxy负载均衡一、简介HAProxy是一种开源的负载均衡和代理服务器软件，可以实现高可用性和性能优化。它通常用于将传入的请求分发到多个后端服务器，以达到负载均衡的目的。Haproxy是一个使用C语言编写的自由及开放源代码软件，其提供高可用性、负载均衡，以及基于TCP和HTTP的应用程序代理。HAProxy是一个免费的负载均衡软件，可以运行于大部分主流的Linux操作系统上（CentOS、Ubuntu、Debian、OpenSUSE、Fedora、麒麟、欧拉、UOS）。HAProxy提供了L4(TCP)和L7(HTTP)两种负载
介绍YARN上部署的过程是：客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager,Yarn的ResourceManager会向Yarn的NodeManager申请容器。在这些容器上，Flink会部署JobManager和TaskManager的实例，从而启动集群。Flink会根据运行在JobManger上的作业所需要的Slot数量动态分配TaskManager资源。集群部署模式分为1.会话模式2.单作业模式3.应用模式本文只介绍会话模式1.相关准备和配置在Flink1.8.0之前的版本，想要以YARN模式部署Flink任务时，需要Flink是有Hadoop支持的。从Flink1
