Kubernetes中namespace有两种常见的状态，即Active和Terminating状态，其中Terminating状态一般会比较少见，当对应的命名空间下还存在运行的资源，但该命名空间被删除时才会出现所谓的Terminating状态，这种情况下只要等待Kubernetes本身将命名空间下的资源回收后，该命名空间将会被系统自动删除。问题：想要删除kuboard这个命名空间，但是命名空间却一直处于Terminating状态不释放解决：查看是否有pod未被删除kubectlgetpod,deployment-nkuboard在某些情况下，即使命名空间下没有运行的资源，但依然无法删除Ter
一、问题分析本质上来说，在k8s上部署一个redis集群和部署一个普通应用没有什么太大的区别，但需要注意下面几个问题：Redis是一个有状态应用这是部署redis集群时我们最需要注意的问题，当我们把redis以pod的形式部署在k8s中时，每个pod里缓存的数据都是不一样的，而且pod的IP是会随时变化，这时候如果使用普通的deployment和service来部署redis-cluster就会出现很多问题，因此需要改用StatefulSet+HeadlessService来解决数据持久化redis虽然是基于内存的缓存，但还是需要依赖于磁盘进行数据的持久化，以便服务出现问题重启时可以恢复已经缓
#!/bin/bash#配置Master节点echo"==========配置Master节点=========="#安装kubeadm、kubelet、kubectlsudoswapoff-asudosetenforce0sudosed-i's/^SELINUX=enforcing$/SELINUX=permissive/'/etc/selinux/configsudoyuminstall-ykubeletkubeadmkubectlsudosystemctlenablekubelet&&sudosystemctlstartkubelet#初始化Master节点echo"==========
对于联盟链的业务中搭建一个私有网络的IPFS集群还是很有必要的，私有网络集群允许IPFS节点只连接到拥有共享密钥的其他对等节点，网络中的节点不响应来自网络外节点的通信。IPFS-Cluster是一个独立的应用程序和一个CLI客户端，它跨一组IPFS守护进程分配、复制和跟踪pin。它使用基于Raft一致性算法来协调存储，将数据集分布到参与节点上。对于我们要将一个peer上的存储同步备份到所有集群上其他的peers时，或者对集群的节点管理，这时IPFS-Cluster就会起到一个很好的作用。下面简单描述一下IPFS私有网络以及IPFS-Cluster集群的搭建配置过程（Linux）。一、环境准备1
Hadoop集群完全分布式的搭建JunLeon——gobigorgohome目录Hadoop集群完全分布式的搭建1、分布式集群的网络和节点规划（1）网络规划（2）节点规划2、分布式集群的环境准备（1）克隆虚拟机（2）网络配置、修改主机名、配置网络映射3、设置SSH无密码登录节点4、安装配置Hadoop集群（配置文件时均在hadoop的主目录下操作）（2）配置分布式集群环境（6个配置文件）（3）分发Hadoop集群安装目录及文件（4）启动和停止Hadoop集群（6）Web端访问5、时间同步（1）安装NTP服务器（2）配置其他机器的时间同步说明：此模式是在伪分布模式的基础上搭建，hadoop的主目
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介在自然语言处理、图像识别、自动驾驶、视频分析等领域，深度学习框架是现代机器学习的一个重要组成部分。近年来，大量研究人员将其应用到各种各样的计算机视觉、自然语言处理、自动驾驶、医疗健康等领域中。为了能够实现这些目标，深度学习框架对集群环境的支持已经成为一个亟待解决的问题。Tensorflow在国内的应用相对较少，国内很多公司并没有那么多资源进行深度学习的部署。因此，本文将以部署Tensorflow企业级分布式集群环境为主题，结合实际案例，带领读者了解Tensorflow企业级集群环境的搭建方法，以及如何利用Tensorflow实现业务需求。2.基本概念与术语本
k8s集群搭建minikube只是一个K8S集群模拟器，只有一个节点的集群，只为测试用，master和worker都在一起。裸机安装至少需要两台机器（主节点、工作节点个一台），需要自己安装Kubernetes组件，配置会稍微麻烦点。缺点：配置麻烦，缺少生态支持，例如负载均衡器、云存储。直接用云平台Kubernetes可视化搭建，只需简单几步就可以创建好一个集群。优点：安装简单，生态齐全，负载均衡器、存储等都给你配套好，简单操作就搞定腾讯云平台容器服务链接：https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?redirect=10058&cps_key=114d
文章目录前言大数据概述时代背景4V特点大数据思维核心技术储存计算相关技术云计算物联网Hadoop简介简介版本之分项目生态结构安装和部署HDFS简介集群结构实现目标（优点）与缺陷基本概念块名称节点（NameNode）FsImage文件块分布信息EditLog第二名称节点（SecondaryNameNode）数据节点（DataNode）HDFS体系结构运行过程命名空间通信协议局限性储存原理冗余数据策略数据存取策略数据错误与恢复策略数据读写读取写入HBase简介数据模型实现原理HBase功能组件表和RegionRegion三级定位运行机制HBase系统架构Region服务器工作原理数据读写与Stor
有些时候，我们在进行压力测试的时候，随着模拟用户的增加，电脑的性能（CPU,内存）占用是非常大的，为了我们得到更加理想的测试结果，我们可以利用jmeter的分布式来缓解机器的负载压力，分布到多台机器同时运行。1.Jmeter分布式执行原理： 1、Jmeter分布式测试时，选择其中一台作为控制机(Controller)，其它机器做为代理机(Agent)。 2、执行时，Controller会把脚本发送到每台Agent上，Agent拿到脚本后开始执行，Agent执行时不需要启动Jmeter，只需要把jmeter-server.bat文件打开，它应该是通过命令行模式来执行的。 3、执行后，Agen
目录1、Eureka集群原理2、Eureka集群搭建2.1、Eureka服务端集群搭建2.1.1、服务端代码结构2.1.2、服务端POM文件2.1.3、配置文件yaml2.1.4、配置主启动类2.1.5、重复上述过程新建其他Eureka服务端2.1.6、 测试2.2、Eureka客户端-服务提供者集群搭建2.2.1、创建多个微服务实例2.2.2、在微服务实例中进行Eureka客户端配置2.2.3、在单机客户端基础上，修改客户端yaml配置2.2.4、测试2.3、Eureka客户端-服务提供者集群搭建2.3.1、服务消费者Controller中访问url修改
