Minikube

Kubernetes 笔记 02 demo 初体验

我只是一个虾纸丫 提交于 2020-04-23 08:15:25
本文首发于我的公众号 Linux云计算网络(id: cloud_dev) ,专注于干货分享,号内有 10T 书籍和视频资源,后台回复**「1024」**即可领取,欢迎大家关注,二维码文末可以扫。 从前面的文章我们知道,Kubernetes 脱胎于 Google 的 Borg,Borg 在 Kubernetes 诞生之初已经在 Google 内部身经百战 10 余年,且不说它的历史源远流长,就凭它是出自 Google 那帮天才工程师之手,就知道它的学习难度不低。 对于这种有一定学习门槛的技术,最好的入门方式是先玩起来,如果刚开始就沉迷在那些理论中,很容易从入门到放弃。 可喜的是,Google 已经考虑到了这一点,官方文档提供了一个很小的 demo,麻雀虽小,五脏俱全,这个 demo 基本涵盖了 K8S 的基本概念,通过它,可以轻松构建一个 K8S 集群,玩转 K8S,我们现在就去玩一玩。(PS:下面提到的概念,我们后面会详细讨论,不理解可以暂时跳过) 打开: https://kubernetes.io/docs/tutorials/kubernetes-basics 映入眼帘的是图文并茂的 6 个步骤: 创建一个 K8S 集群 部署 APP 探索 APP 访问 APP APP 弹性伸缩 更新 APP 在开始每个步骤之前,先来了解个东西—— minikube 。顾名思义

LivenessProbe is failing but port-forward is working on the same port

时光总嘲笑我的痴心妄想 提交于 2020-04-16 02:30:46
问题 I have the following deployment yaml: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: gofirst labels: app: gofirst spec: selector: matchLabels: app: gofirst template: metadata: labels: app: gofirst spec: restartPolicy: Always containers: - name: gofirst image: lbvenkatesh/gofirst:0.0.5 resources: limits: memory: "128Mi" cpu: "500m" ports: - name: http containerPort: 8080 livenessProbe: httpGet: path: /health port: http httpHeaders: - name: "X-Health-Check" value: "1" initialDelaySeconds:

LivenessProbe is failing but port-forward is working on the same port

拥有回忆 提交于 2020-04-16 02:29:22
问题 I have the following deployment yaml: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: gofirst labels: app: gofirst spec: selector: matchLabels: app: gofirst template: metadata: labels: app: gofirst spec: restartPolicy: Always containers: - name: gofirst image: lbvenkatesh/gofirst:0.0.5 resources: limits: memory: "128Mi" cpu: "500m" ports: - name: http containerPort: 8080 livenessProbe: httpGet: path: /health port: http httpHeaders: - name: "X-Health-Check" value: "1" initialDelaySeconds:

LivenessProbe is failing but port-forward is working on the same port

点点圈 提交于 2020-04-16 02:28:50
问题 I have the following deployment yaml: apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: gofirst labels: app: gofirst spec: selector: matchLabels: app: gofirst template: metadata: labels: app: gofirst spec: restartPolicy: Always containers: - name: gofirst image: lbvenkatesh/gofirst:0.0.5 resources: limits: memory: "128Mi" cpu: "500m" ports: - name: http containerPort: 8080 livenessProbe: httpGet: path: /health port: http httpHeaders: - name: "X-Health-Check" value: "1" initialDelaySeconds:

k8s 免费测试环境分享

自古美人都是妖i 提交于 2020-04-12 15:06:05
k8s 免费测试环境分享 ​ 开始学k8s会面临两个拦路虎: GFW和基础环境的投入。 谷歌镜像下载 ​ GFW就不多谈了。作为一个良民,不再多说。但是kubernetes的基础镜像基本来自谷歌,那怎么办呢: 先查看安装kubernetes版本对应的镜像: kubeadm config images list --kubernetes-version v1.1x.x 使用别人的已建好镜像站下载,参考链接( 谷歌镜像代理 ) docker pull anjia0532/google-containers.xxxxx eg: 下载k8s.gcr.io/fluentd-elasticsearch:v2.2.0 docker pull anjia0532/google-containers.fluentd-elasticsearch:v2.2.0 基础环境搭建 学习k8s肯定要搭建基础环境,当然最小的环境为minikube,只需要单台电脑即可。如果想搭建一个集群,但实力不允许可怎么办。下面,我总结了免费搭建或学习k8s方法。 minikube: (一台虚拟机) 最小的k8s测试环境。大家可以搭建。 参考地址: 安装minikube 安装vagrant:(多个虚拟机组成的集群) 一个用来构建和管理虚拟机环境的工具。需要手动配置。 参考地址: 快速部署k8s本地实验环境 参考地址2:

K8s

[亡魂溺海] 提交于 2020-04-12 15:05:47
kubernetes(简称 K8s)是一个开源的,用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用。 在之前的文章中,我介绍如何通过 Docker 为我们提供的实验网站 Play with Kubernetes(PWK)来搭建 Kubernetes 集群(点击查看)。 但如果每次学习时都需要重新搭建一个 K8s 集群还是很麻烦。好在 Kubernetes 官网已经为我们准备好了现成的最小可用系统。我们通过 Web 浏览器就可以直接使用一个预先部署好的 Kubernetes 集群,快速体验 Kubernetes 的功能和应用场景。 1,创建 Kubernetes 集群 (1)首先访问官网的在线教程: 在线教程地址:https://kubernetes.io/docs/tutorials/ (2)点击左侧菜单的“Learn Kubernetes Basics” -> “Create a Cluster” -> “Interactive Tutorial - Creating a Cluster” (3)点击打开页面中的“START SCENARIO”按钮即可打开 Terminal(命令终端窗口) (4)在终端中执行如下命令即可开始初始化集群: 1 minikube start (5)可以看到这样就创建好了一个单节点的 kubernetes 集群。 2,部署应用 (1

第8章 了解kubernets机理

两盒软妹~` 提交于 2020-04-11 19:52:00
控制组件状态(etcd--api---[scheduler,controller-manager]) kubectl get componentstatus NAME STATUS MESSAGE ERROR controller-manager Healthy ok scheduler Healthy ok etcd-0 Healthy {"health":"true"} 工作组件(api--[kube-proxy,kubelet]---docker) 各组件以POD运行 kubectl get pod -o custom-columns=POD:metadata.name,NODE:spec.nodeName --sort-by spec.nodeName -n kube-system POD NODE coredns-6967fb4995-c9jlr minikube coredns-6967fb4995-f2zzv minikube etcd-minikube minikube kube-addon-manager-minikube minikube kube-apiserver-minikube minikube kube-controller-manager-minikube minikube kube-proxy-f6ctq minikube kube

spark-submit on kubernetes cluster

假如想象 提交于 2020-03-21 07:01:57
问题 I have created simple word count program jar file which is tested and works fine. However, when I am trying to run the same jar file on my Kubernetes cluster it's throwing an error. Below is my spark-submit code along with the error thrown. spark-submit --master k8s://https://192.168.99.101:8443 --deploy-mode cluster --name WordCount --class com.sample.WordCount --conf spark.executor.instances=5 --conf spark.kubernetes.container.image=debuggerrr/spark-new:spark-new local:///C:/Users/siddh

spark-submit on kubernetes cluster

五迷三道 提交于 2020-03-21 07:01:11
问题 I have created simple word count program jar file which is tested and works fine. However, when I am trying to run the same jar file on my Kubernetes cluster it's throwing an error. Below is my spark-submit code along with the error thrown. spark-submit --master k8s://https://192.168.99.101:8443 --deploy-mode cluster --name WordCount --class com.sample.WordCount --conf spark.executor.instances=5 --conf spark.kubernetes.container.image=debuggerrr/spark-new:spark-new local:///C:/Users/siddh

国内在Minikube上搭建Knative及示例演示

て烟熏妆下的殇ゞ 提交于 2020-03-01 00:20:58
1. 什么是Serverless?什么是Mnative? 什么是 Severless, 下面是 CNCF 对 Serverless 架构给出的定义: “Serverless computing refers to the concept of building and running applications that do not require server management. It describes a finer-grained deployment model where applications, bundled as one or more functions, are uploaded to a platform and then executed, scaled, and billed in response to the exact demand needed at the moment” 从定义中可以看出 Serverless 架构应该下面的几个特点: 构建及运行应用的基础设施环境 无需进行服务的状态管理 足够细粒度的部署模式 可扩展且按使用量付费 上面的几个特点,除去足够细粒度的部署模式外,Kubernetes 都能够提供非常好的支持。幸运的是,不管是为了让 Kubernetes 完整支持 Serverless 架构,还是 Google 在 cloud