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Istio 0.8 的 Helm Chart 解析 作者 崔秀龙 | 2300字 | 阅读大约需要5分钟 | 归档于 istio | 发表于 2018-06-04 标签 #Istio #Helm #Chart ，来自 https://servicemesher.github.io/blog/helm-chart-for-istio-0.8/ 儿童节期间，拖拉了一个多月的 Istio 0.8 正式发布了，这可能是 Istio 1.0 之前的最后一个 LTS 版本，意义重大。 新版本中，原来的 Kubernetes 安装文件 install/kubernetes/istio.yaml ，变成了 install/kubernetes/istio-demo.yaml ，是的，你没看错，这个 LTS 的安装文件名字叫 demo。查看了一下文档，大概察觉到不靠谱的 Istio 发布组的意图了：这个项目的组件相对比较复杂，原有的一些选项是靠 ConfigMap 以及 istioctl 分别调整的，现在通过重新设计的 Helm Chart，安装选项用 values.yml 或者 helm 命令行的方式来进行集中管理了。下面就由看看 Istio 的 Helm Chart 的安装部署及其结构。 使用 Helm 安装 Istio 安装包内的 Helm 目录中包含了 Istio 的 Chart

Helm 是什么？ Helm 是一个命令行下的客户端工具。主要用于 Kubernetes 应用程序 Chart 的 创建 、 打包 、 发布 以及 创建管理本地或者远程的Chart仓库 。 Helm 解决什么痛点？ 如何统一管理、配置和更新分散的 k8s yaml 资源文件 如何分发和复用一套应用模板 如何将应用的一系列资源当做一个软件包管理 如何统一下架一个服务在k8s创建的所有资源 Helm v3 与 v2 变化 最明显的变化删除 Tiller Release 不再是全局资源，而是存储在各自命名空间内 Helm 2 默认情况下使用 ConfigMaps 存储版本信息。在 Helm 3 中，将 Secrets 用作默认存储驱动程序 把 requirements.yaml 合并成 Chart.yaml helm install 需要提供名称，如果实在不想提供名称，指定参数 --generate-name ，在v2时可以不提供，不提供名称时将自动生成一个名称，这功能比较令人讨厌 去除用于本地临时搭建 Chart Repository 的 helm serve 命令 Values 支持 JSON Schema 校验器，自动检查所有输入的变量格式 helm cli 命令重命名 # v2中删除项目需要提供--purge参数，v3默认情况下启用此功能。要保留以前的行为，请使用 helm

1.Select a theme 2.Experiment with visual customization 3.Edit groups and categories 4.Creat a script 5.Note: Name shoud be as defined in the editor 6.Creat an empty object with the script 7.Drag the chart int to the script property 来源： https://www.cnblogs.com/NBOWeb/p/11547893.html

---恢复内容开始--- 以“3D BarChart”为例。 1. Select a theme. (选择一个主题模板) 2. Set up categories and groups. (设置类型和组) 3. You can set values from the inspector. (你可以从检查面板中设置值) 4. Creat a new script. (创建一个新脚本) Note： （1）Names should be as defined in the editor (名字应该在编辑器中被定义过) （2）Set the value of a bar using the category name and group that are defined in the inspector. (使用检查器中定义的类别名称和组设置栏的值) 5. Creat an object with the sample script! (建立空物体挂在脚本) 6.Experiment with setting view size in the editor. 7.Experiment with values customization. 8.在Categories中设置Bar的样式。 9.Bar Clickded 1 using System.Collections; 2 using

感谢大佬：https://www.cnblogs.com/huolongluo/p/5988644.html 因为项目需要搞一个折线图，按照日期显示相应的成绩，所以有了本文。 以前用过一次 XCL-chart ，但是感觉只适合固定图表，不去滑动的那种，因为你一滑动太卡了你懂得（毕竟作者好久没更新优化了），拙言大神我开玩笑的 ，毕竟我加你的群大半年了 - - 第二研究了一下 achartenginee 图表框架，一不美观，二 achartenginee的可定制性实在不敢恭维，做出来的图表根本不能满足需求 再试了一次网传最好用的 MPchart 和hellochart同一年出来的，但是要比hellochaet早点。说实话还可以用，定制性强大，简单的表也很容易。 BUT 性能一般，我们都知道当使用View时，不流畅或者有卡顿感我直接就想..砸东西了！（要知道小于60fps我是不能容忍的） 但是hellochart在保证美观的同时，缩放+滑动我能给95分以上。，，尤其坐标轴的平滑变化处理我感觉Hellochart简直不能再牛了！容我再夸夸，毕竟深得我心啊~~ 总结： 如果你需要很多的功能，各种组合，或者显示，对界面没有太大的要求的话就选择MPchart。 如果你需要的是能满足基本的图表功能同时，还要兼顾美观性，流畅性，强烈建议hellochart。

var chart = new Highcharts.Chart({ chart: { plotBackgroundColor: null, plotBorderWidth: null, backgroundColor: "transparent", plotShadow: false, renderTo: 'CMForNetWidthInCmts' }, colors:["#434348", "#3398db", "#90ed7d", "#f7a35c", "#61a0a8", "#61a0a8", "#91c7ae", "#2f4554"], title: { // text: PORTAL.Translate.cmts_table_AllNetCMTypeCount text: "" }, tooltip: { pointFormat: '{series.name}: <b>{point.y}</b>' }, plotOptions: { pie: { allowPointSelect: true, cursor: 'pointer', dataLabels: { enabled: true, color: '#000000', connectorColor: '#000000', format: '<b>{point.name}</b>: {point.y} (

多变量数据 雷达图 radar chart 如上图可知，雷达图的缺点是看不清，此时可采用线性变换（相差小） or 对数变换（相差大）的方法使得图像展开。 但是第一幅图用于比价种类比较鲜明，而第二幅图虽然比较个体很清楚却不能比较种类，所以图像服务于研究的问题。 来源： https://www.cnblogs.com/yuanjingnan/p/11538238.html

组件 <template> <div class="chart" :style="{height:height,width:width}"> </div> </template> <script> import echarts from "echarts"; export default { props: { barObj: { type: Object }, width: { type: String, default: "100%" }, height: { type: String, default: "150px" } }, data() { return { myChart: null }; }, mounted() { let _this = this; _this.init(); window.addEventListener("resize", function() { _this.myChart.resize(); }); }, beforeDestroy() { if (!this.myChart) { return; } this.myChart.dispose(); this.myChart = null; }, methods: { init() { this.drawLine(); }, drawLine() { let self = this;

pie_chart.setNoDataText("No Data Available"); val paint:Paint = pie_chart.getPaint(Chart.PAINT_INFO) paint.setTextSize(40); pie_chart.invalidate() 刚刚找到怎么设置没数据时字体大小，其实很多地方都可以用这个方法 来源： https://blog.csdn.net/ZR915/article/details/100882200

应用统计学 对类别数据要分类处理： Bar chart 复式条形图便于对比： Pareto chart：对类别变量依据频数高低排列： Pie chart ：饼图用于一个样本，可以区分类别数据 doughnut chart：环形图用于多个样本，可以区别类别数据 顺序数据：通过计算cumulative percentages向上向下累计，这两者可有不同的解释 线图可以多类方便的放在一张图上，便于比较 对数值型数据要分组处理： 单变量分组：该变量必须是离散值且数量少 组距分组： 等距分组 eg ： 10-20 ； 20-30 ； 30-40 异距分组 eg ： 10-70 ； 70-80 ； 80-90 ； 90-140 ，异距分组容易引起理解偏差，可以用频数密度来表达，避免理解偏差。 得到样本数 n ，通过以下公式计算得到组数 K ，根据组数 K 由 { 组距＝ ( 最大值 - 最小值)÷ 组数 } 得到组距，最后绘制直方图，由直方图可看到点连成线之后的数据对称性。 由直方图得到的常见分布如下： 图例： 黄色：众数 红色：中位数 绿色：平均数 直方图Histogram： 1. 样本量大用直方图可以反映出分布； 2. 样本量小（小于 75-100 ）会出现不稳定的情况 可以采用分不同组数目来看分布是不是一致来判断自己选择组数是否合适 当样本数为无穷大时，直方图上折线图变成 PDF （