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Pod概述

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k8s教程(pod篇)-扩缩容

文章目录01引言02手动扩缩容机制03自动扩缩容机制3.1HPA控制器3.2指标的类型3.3扩缩容算法3.4HorizontalPodAutoscaler配置详解3.4.1基于autoscaling/v1版本的配置3.4.2基于autoscaling/v2beta2版本的配置3.4.3举例3.4.3.1Metrics示例-Pod类型3.4.3.2Metrics示例-Object类型3.5基于自定义指标的HPA实践04文末01引言声明:本文为《Kubernetes权威指南:从Docker到Kubernetes实践全接触(第5版)》的读书笔记在实际生产系统中,我们经常会遇到某个服务需要扩容的场景,

AXI 系列 之 AXI概述

 目录AXI简介AMBA总线的演进图  AXIoverriew  AXI读写通道AXI读取传输事务AXI写入传输事务AXI概念解读burst传输FIXED模式下传输首地址后就可以不停传输数据吗?突发传输不能跨4KB边界?非对齐传输复位期间对接口有如下要求:AXI协议Q&AAXI3与AXI4之间的区别是什么?AXIVIP的使用AXIVIP介绍AXIVIP设计的思想AXIVIP加入到TBAXI简介AMBA总线的演进图    在介绍AXI协议前,先看下AMBA的演进情况。        随着移动和智能手机时代发生了进一步的演进,SOC集成了2/4/8核处理器和共享cache,并且需要跨内存子系统的硬

【Kubernetes | Pod 系列】Pod 的基本管理(2)——对 Pod 的查询

目录2.2查看Pod(1)查看当前名字空间的Pod参数说明(2)查看指定名字空间的Pod(3)查看所有名字空间的Pod(4)查看Pod详细信息参数说明(5)获得一个Pod的YAML文件(6)查看Pod的标签参数说明(7)通过标签查看Pod(8)持续查看Pod状态每隔0.5s刷新一次Pod状态关联博客2.2查看PodPod属于非全局Kubernetes对象资源,即其作用域是名字空间(Namespace)。(1)查看当前名字空间的PodK8S中默认的名字空间为default。kubectlgetpod参数说明NAME:Pod名READY:X/Y:Y代表Pod中容器的个数,而X代表容器的状态,其值有

Neo4j - Neo4j概述

Neo4j-Neo4j概述Neo4j是由Java实现的开源NoSQL图数据库。Neo4j实现了专业数据库级别的图数据模型的存储。与普通的图处理或内存数据库不同,Neo4j提供了完整的数据库特性,包括ACID事务的支持、集群支持、备份与故障转移等,这使其适合于企业级生产环境下各种应用。Neo4j还提供了一些特殊的功能一个本地化的图数据库:Neo4j自底向上构建成一个图数据库。它的体系结构旨在优化快速管理、存储和遍历节点和关系。在Neo4j中,关系是数据库中最重要的元素,它代表节点之间的相互联系。众所周知,在关系数据库领域中,"关系"适用于多个不同表之间的连接操作,这种操作的性能下降与关系的数量呈

k8s 启动和删除pod

k8s创建podpod的启动流程流程图运维人员向kube-apiserver发出指令(我想干什么,我期望事情是什么状态)api响应命令,通过一系列认证授权,把pod数据存储到etcd,创建deployment资源并初始化。(期望状态)controller通过list-watch机制,监听apiserver读取etcd,发现新的deployment,将该资源加入到内部工作队列,发现该资源没有关联的pod和replicaset,启用deploymentcontroller创建replicaset资源,再启用replicasetcontroller创建pod。所有controller被创建完成后.将

【算法分析与设计】算法概述

目录一、学习要点二、算法的定义三、算法的性质四、程序(Program)五、问题求解(ProblemSolving)六、算法的描述七、算法分析的目的八、算法复杂性分析(一)算法时间复杂性分析(二)算法渐近复杂性1、渐进上界记号-大O符号2、渐进下界记号-大Ω符号3、紧渐进界记号-Θ符号4、非紧上界记号o5、非紧下界记号ω6、渐近分析记号在等式和不等式中的意义7、渐近分析中函数比较8、渐近分析记号的若干性质(1)传递性(2)反身性(3)对称性(4)互对称性(5)算术运算9、算法渐近复杂性分析中常用函数(1)单调函数(2)取整函数取整函数的若干性质(3)多项式函数(4)指数函数(5)对数函数(6)阶

Hive 概述及其实现原理

作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介ApacheHive是开源的分布式数据仓库基础构件之一,其提供简单的查询语言SQL来访问存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据。Hive通过将MapReduce操作转换成基于Tez的运行框架并结合HDFS的存储机制,以提高查询性能。因此,Hive可以为用户提供可伸缩、高效的数据分析服务。本文档试图对ApacheHive的基本概念和功能进行概览,并进一步阐明其实现原理。2.基本概念术语说明2.1数据仓库(DataWarehouse)数据仓库是企业中用于支持决策的信息系统。它主要用来集中存储、汇总和分析来自各个行业的数据,用于支持管理决策、业务报表

分布式系统(Distributed Systems)概述

随着互联网的持续发展(以Web应用为代表)、计算机应用的深入、分布式系统构建技术的日益成熟,分布式系统逐渐深入到人们的日常生活,并渗透到社会、经济、文化生活的各个方面。现如今,分布式系统已成为主流的软件系统。本文主要介绍下分布式系统的特征和在进行分布式系统设计过程中所必须解决的问题:可伸缩性、异构性、安全性和故障处理等。分布式系统概念分布式系统是其组件分布在联通的计算机上,组件之间通过消息传递进行通信和动作协调的系统。对分布式系统的定义,覆盖了所有可有效部署联网计算机的系统。由一个网络连接的计算机可能在空间上的距离不等。它们可能分布在地球上不同的国家,也可能在同一机房。分布式系统的定义引出了分

点云配准的传统算法ICP与NDT概述

公众号致力于分享点云处理,SLAM,三维视觉,高精地图相关的文章与技术,欢迎各位加入我们,一起交流一起进步,有兴趣的可联系微信:920177957。本文来自点云PCL博主的分享,未经作者允许请勿转载,欢迎各位同学积极分享和交流。什么是点云配准点云配准是指将多个点云数据集在相同坐标系下进行对齐的过程,使得它们在空间中具有一致的位置和姿态。在点云配准中,需要估计点云之间的转换关系,包括平移、旋转和尺度等变换。点云配准在三维重建、物体检测、环境感知、机器人导航和虚拟现实等领域有着广泛的应用。点云配准的主要目标是最小化点云之间的误差,通常通过匹配点云中的对应点来实现。在匹配点云时,需要考虑到点云中的噪

HTML5概述 - 语义化标签

一、HTML5简介1、什么是HTML5HTML5不是一门新的语言,而是我们之前学习的HTML的第五次重大修改版本。2、HTML的发展历史•超文本标记语言(第一版,不叫HTML1.0)——在1993年6月作为互联网工程工作小组(IETF)工作草案发布(并非标准);•HTML2.0——1995年11月作为RFC1866发布,在RFC2854于2000年6月发布之后被宣布已经过时•HTML3.2——1997年1月14日,W3C推荐标准•HTML4.0——1997年12月18日,W3C推荐标准•HTML4.01(微小改进)——1999年12月24日,W3C推荐标准•HTML5——2014年10月28日