本篇主要针对上篇文章的单master节点的K8s集群上搭建多master节点集群和LB负载均衡服务器。Kubernetes（K8S）集群搭建基础入门教程多master节点集群搭建示意图虚拟机IP地址：IP操作系统主机名称192.168.2.121centos7.9k8s-master01192.168.2.124centos7.9k8s-master02192.168.2.125centos7.9k8s-node01192.168.2.126centos7.9k8s-node02192.168.2.122centos7.9k8s-nginx01192.168.2.123centos7.9k8s

如果我有3个spark应用程序都使用同一个yarncluster，我应该如何设置yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores在3个yarn-site.xml中的每一个？(每个spark应用程序都需要在类路径上有自己的yarn-site.xml)这个值在客户端yarn-site.xml中是否重要？如果是:假设集群有16个核心。每个yarn-site.xml中的值是否应该为5(总共15，为系统进程留下1个核心)？或者我应该将每个设置为15吗？(注意:Cloudera表示此处应为系统进程保留一个核心:http://blog.cloudera.com/blog/20

HadooponKubernetes和标准Hadoop有什么区别？在Kubernetes上部署Hadoop有什么好处？ 最佳答案 正如人们所说，“唯一的区别是你在kubernetes/container中”。事实上，就实际操作而言，这意味着一些巨大的事情:上面链接的Helmchart是一个玩具。它构建vanillahadoop(即不是HDP或CDH)它不做HAnamenodes它不执行kerberos您必须管理自己的卷如果您在公共(public)云上运行，这不是什么大问题，因为您可以动态获取存储空间因此，除非您只想要一个超轻量级的h

我正在尝试在kubernetes上设置一个hadoop单节点。奇怪的是，当我通过kubectlexec-it/bin/bash登录pod时我可以愉快地访问例如端口9000上的名称节点。root@hadoop-5dcf94b54d-7fgfq:/hadoop/hadoop-2.8.5#telnetlocalhost9000Trying127.0.0.1...Connectedtolocalhost.Escapecharacteris'^]'.我也可以bin/hdfsdfs-put文件等，所以集群似乎工作正常。我还可以通过kubectlport-forward50070:50070访问用户

一、集群环境准备1.1主机规划        主机IP地址主机名主机配置主机角色软件列表192.168.198.144k8s-master12C4Gmasterkube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler、etcd、kubectl192.168.198.145k8s-master22C4Gmasterkube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler、etcd、kubectl192.168.198.146k8s-master32C4Gmasterkube-apiserver、k

Kubernetes概述Kubernetes是一个可移植、可拓展的开源平台，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。k8s这个缩写是因为k和s之间有八个字符的关系。应用部署方式传统部署时代​早期，直接将应用程序部署在物理机上，无法限制在物理服务器中运行的应用程序资源使用，因此会导致资源分配问题，程序之间还会相互影响。如果将应用程序运行在不同的物理服务器上，有的应用程序资源利用率不高又会造成资源浪费，而且物理服务器的维护成本高昂。虚拟化部署时代虚拟化技术允许在单个物理服务器上运行多个虚拟机(VM)。每个虚拟机是一个独立的环境，可以有效隔离应用程序，且能提供一定程度的安全性。​虚

所以我有一个带有7个工作节点的cloudera集群。30GB内存4个vCPU以下是我发现的一些配置(来自Google)对于调整我的集群性能很重要。我正在运行:yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores=>4yarn.nodemanager.resource.memory-mb=>17GB(为操作系统和其他进程预留)mapreduce.map.memory.mb=>2GBmapreduce.reduce.memory.mb=>2GB运行nproc=>4(可用处理单元数)现在我担心的是，当我查看我的ResourceManager时，我看到可用内存为119GB，

请告诉我如何解决以下问题。首先，我确认以下代码在master为“本地”时运行。然后我启动了两个EC2实例(m1.large)。但是，当master为“spark://MASTER_PUBLIC_DNS:7077”时，会出现错误消息“TaskSchedulerImpl”并且失败。当我从VALID地址更改为Master(spark://INVALID_DNS:7077)的INVALID地址时，会出现相同的错误消息。即，"WARNTaskSchedulerImpl:Initialjobhasnotacceptedanyresources;检查您的集群UI以确保工作人员已注册并有足够的内存"好

1.金丝雀发布介绍灰度发布（又名金丝雀发布）是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。在其上可以进行A/Btesting，即让一部分用户继续用产品特性A，一部分用户开始用产品特性B蓝绿发布是部署一套新版本的环境，待充分测试验证以后再发布，这样比较消耗资源，所以可以先更新一部分pod或者一定比例的pod，新版本的pod运行一段时间后，如果没有报错，那么就可以逐步扩大新版本的pod的数量，并逐步完成更新。所以可以先更新一部分pod或者一定比例的pod，新版本的pod运行一段时间后，如果没有报错，那么就可以逐步扩大新版本的pod的数量，并逐步完成更新Ingress-Nginx是一个K8Singr

一、集群环境准备1.1主机规划        主机IP地址主机名主机配置主机角色软件列表192.168.198.144k8s-master12C4Gmasterkube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler、etcd、kubectl192.168.198.145k8s-master22C4Gmasterkube-apiserver、kube-controller-manager、kube-scheduler、etcd、kubectl192.168.198.146k8s-master32C4Gmasterkube-apiserver、k