chart

使用helm命令创建基础目录 helm create t2cp [root@node04 ~]# tree t2cp t2cp ├── charts ├── Chart.yaml ├── templates │ ├── deployment.yaml │ ├── _helpers.tpl │ ├── ingress.yaml │ ├── NOTES.txt │ ├── service.yaml │ └── tests │ └── test-connection.yaml └── values.yaml 编辑Chart.yaml 用于描述应用，包括名字，描述信息以及版本 apiVersion: v1 appVersion: "1.0" description: A Helm chart for Kubernetes name: t2cp version: 11 编辑values.yaml设置启动容器的相关参数 cat values.yaml |grep -v "#"|grep -v ^$ replicaCount: 1 image: repository: t2cp/t2cp-dev tag: 11 pullPolicy: IfNotPresent nameOverride: "" fullnameOverride: "" service: type: ClusterIP port:

摘自： https://www.cnblogs.com/code-craftsman/p/11958281.html 用Helm3构建多层微服务 Helm是一款非常流行的k8s包管理工具。以前就一直想用它，但看到它产生的文件比k8s要复杂许多，就一直犹豫，不知道它的好处能不能抵消掉它的复杂度。但如果不用，而是用Kubectl来进行调式真的很麻烦。正好最近Helm3正式版出来了，比原来的Helm2简单了不少，就决定还是试用一下。结果证明确实很复杂，它的好处和坏处大致相当。有了它确实能大大简化对k8s的调式，但也需要花费比较多的时间来学习，而且产生的配置文件要复杂许多。但是事实是现在没有什么很方便的帮助调式k8s的工具，在没有更好的方案之前，我还是建议用它，只是前期需要花些功夫学习和掌握它。 Helm3和Helm2的语法差不太多，只是使用起来更方便，不用安装Tiller。一个比较明显的变化是不再需要“requirements.yaml”, 依赖关系是直接在“chart.yaml”中定义。有关Helm3和Helm2的区别，详情请参见 CHANGES SINCE HELM 2 。 网上有不少讲述Helm的文章，但大部分都是主要讲解安装和举一个简单的例子。但Helm使用起来还是比较复杂的，一定要有一个复杂的例子才能把它的功能讲清楚，里面有不少设计方面的问题需要思考

https://github.com/chenjiandongx/cutecharts Python 手绘风格可视化神包：cutecharts。 和 Matplotlib 、pyecharts 等常见的图表不同，使用这个包可以生成下面这种看起来像手绘的各种图表，在一些场景下使用效果可能会更好 。 GitHub 地址： https://github.com/chenjiandongx/cutecharts 怎么画出这些图表呢，很简单，一行命令先安装好该库： pip install cutecharts 也可以使用源码安装的方式： $ git clone https://github.com/chenjiandongx/cutecharts.git$ cd cutecharts$ pip install -r requirements.txt$ python setup.py install 下面就介绍下每个图表如何绘制。 首先是一些图表共通的参数： Commons 不同图表有着部分相同的方法。 __init__ Params Desc------ ----title: Optional[str] = None 　　　　　　　　图表标题width: str = "800px" 　　　　 图表宽度height: str = "600px" 　　　　 图表高度assets_host:

# helm help The Kubernetes package manager To begin working with Helm, run the 'helm init' command: $ helm init This will install Tiller to your running Kubernetes cluster. It will also set up any necessary local configuration. Common actions from this point include: - helm search: search for charts - helm fetch: download a chart to your local directory to view - helm install: upload the chart to Kubernetes - helm list: list releases of charts Environment: - $HELM_HOME: set an alternative location for Helm files. By default, these are stored in ~/.helm - $HELM_HOST: set an alternative Tiller

本文由3月7日晚李平辉，Rancher Labs 研发工程师所做的技术分享整理而成。 李平辉熟悉应用容器化解决方案设计和实施，熟悉持续集成方案，关注并参与K8S生态的发展，负责Rancher中国区持续集成服务研发。 搜索微信号RancherLabsChina，添加Rancher小助手为好友，可加入官方技术交流群，实时参加下一次分享~ 大家好，今天我们分享的内容是基于Helm和Operator的K8S应用管理。我们知道，Kubernetes基于服务粒度提供了多种资源描述类型。描述一个应用系统尤其是微服务架构系统，需要组合使用大量的Kubernetes资源。针对有状态应用，常常还需要复杂的运维管理操作以及更多的领域知识。 今晚的分享就将介绍如何用Helm这一Kubernetes应用包管理的社区主导方案来简化应用的部署管理，如何制作应用模板以及打造Kubernetes版应用商店，以及如何利用operator自动化应用的运维。 我们知道在K8S社区里面，根据不同的领域，分成了不同的兴趣小组，英文叫SIG。今晚的话题属于APP这个领域。它们是为了解决K8S的应用管理里面的一些问题而生的。 一、Helm 让我们从零开始吧。比如说我们现在已经部署了一个K8S的集群。不管是用GKE或者是EKS，都不是难事，因为现在部署K8S已经不是以前那么麻烦的事情了。然后我们做了应用的容器化。接下来

Kubernetes上如何使用Helm [TOC] 1. 环境说明 操作系统：CentOS7 kubernetes：1.11 2. helm安装 # 下载脚本并执行安装 curl https://raw.githubusercontent.com/kubernetes/helm/master/scripts/get > get_helm.sh bash get_helm.sh # 查看Helm客户端的版本号 helm version 注意版本号，后续容器服务的版本要和这个一致, 否则会出现问题。 Client: &version.Version{SemVer:"v2.9.1", GitCommit:"20adb27c7c5868466912eebdf6664e7390ebe710", GitTreeState:"clean"} # 在 Kubernetes 群集上安装 Tiller(helm服务端)，注意和上面版本号一致 helm init --upgrade -i registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/google_containers/tiller:v2.9.1 --stable-repo-url https://kubernetes.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/charts 说明： helm init -

一.在/opt/lampp/htdocs/lepus/application/controllers/lp_os.php 文件中添加，目的是让chart_reslut中有内存数据mem_total、mem_avail、mem_cached、swap_total、swap_avail (名字对应数据库中 os_status_history表中 相应的字段名)： 在181行后处插入如下代码： $chart_reslut[$i]['mem_total'] = $dbdata['mem_total']; $chart_reslut[$i]['mem_avail'] = $dbdata['mem_avail']; $chart_reslut[$i]['mem_cached'] = $dbdata['mem_cached']; $chart_reslut[$i]['swap_total'] = $dbdata['swap_total']; $chart_reslut[$i]['swap_avail'] = $dbdata['swap_avail']; 二、在/opt/lampp/htdocs/lepus/application/views/os/chart.php中插入代码 插入代码1：在42行插入如下代码，目的是在详情页中插入两个层，分别用来存放统计内存和缓存的图表： <div id=

在前面之间加上下面这段代码即可。 //创建主题样式 StandardChartTheme standardChartTheme=new StandardChartTheme("CN"); //设置标题字体 standardChartTheme.setExtraLargeFont(new Font("隶书",Font.BOLD,20)); //设置图例的字体 standardChartTheme.setRegularFont(new Font("宋书",Font.PLAIN,15)); //设置轴向的字体 standardChartTheme.setLargeFont(new Font("宋书",Font.PLAIN,15)); //应用主题样式 ChartFactory.setChartTheme(standardChartTheme); 为了验证，先给出没有上面代码的一串代码： import java.awt.Font; import javax.swing.JPanel; import org.jfree.chart.ChartFactory; import org.jfree.chart.ChartPanel; import org.jfree.chart.JFreeChart; import org.jfree.chart.axis.CategoryAxis; import

人生苦短，我选Python 前文传送门 小白学 Python（1）：开篇 小白学 Python（2）：基础数据类型（上） 小白学 Python（3）：基础数据类型（下） 小白学 Python（4）：变量基础操作 小白学 Python（5）：基础运算符（上） 小白学 Python（6）：基础运算符（下） 小白学 Python（7）：基础流程控制（上） 小白学 Python（8）：基础流程控制（下） 小白学 Python（9）：基础数据结构（列表）（上） 小白学 Python（10）：基础数据结构（列表）（下） 小白学 Python（11）：基础数据结构（元组） 小白学 Python（12）：基础数据结构（字典）（上） 小白学 Python（13）：基础数据结构（字典）（下） 小白学 Python（14）：基础数据结构（集合）（上） 小白学 Python（15）：基础数据结构（集合）（下） 小白学 Python（16）：基础数据类型（函数）（上） 小白学 Python（17）：基础数据类型（函数）（下） 小白学 Python（18）：基础文件操作 小白学 Python（18）：基础文件操作 小白学 Python（19）：基础异常处理 小白学 Python（20）：迭代器基础 小白学 Python（21）：生成器基础 小白学 Python（22）：time 和 calendar

2019-11-18: 学习内容： 一、基本概念： 坐标轴 AXES： 　　每个图表通常包含两个坐标轴，在直角坐标系（笛卡尔坐标系）下，分别为 x 轴和 y 轴，在极坐标轴下，则分别由角度和半径 2 个维度构成。 　　每个坐标轴由坐标 轴线（line）、刻度线（tickLine）、刻度文本（label）、标题（title）以及网格线（grid） 组成。 几何标记（Geometry）： 　　即我们所说的点、线、面这些几何图形 提示信息 TOOLTIP： 　　当鼠标悬停在某个点上时，会以提示框的形式显示当前点对应的数据的信息，比如该点的值，数据单位等。数据提示框内提示的信息还可以通过格式化函数动态指定。 辅助标记 GUIDE: 　　当需要在图表上绘制一些辅助线、辅助框或者图片时，比如增加平均值线、最高值线或者标示明显的范围区域时 二、创建图表： （1）图表容器：container // html中： <div id="c1"></div> // 传入dom id： const chart = new G2.Chart({ container: 'c1', width: 1000, height: 500, padding: [ 20, 20, 95, 80 ] // 上，右，下，左 }); // 或者传入dom 的html节点： container: document