目录一、容器外部访问容器内部服务1. 使用hostNetwork参数（容器内部服务与宿主机同一网段）2. 使用hostPort参数（将容器内端口暴露出来）3. 使用NodePort参数4. 使用LoadBalancer参数二、容器内部服务访问外部服务1. 使用hostNetwork参数（Pod与宿主机在同一网段）2. 使用endpoints组件三、同Pod中容器访问——以ubuntu16.04+m
Kubernetes(K8S)Kubernetes是Google开源的容器集群管理系统，整个生态系统使用Go语言编写，是基于Docker构建一个容器的调度服务，提供资源调度、均衡容灾、服务注册、动态扩缩容等功能套件。Kubernetes更加轻松地自动伸缩应用，减少宕机时间，提高安全性。无需额外编写脚本，就能检查、重启及改变Docker容器的数量，可以基于资源使用情况自动扩展容器。K8s的使用场景是
Kubernetes(K8S)1、介绍Kubernetes, also known as K8s, is an open-source system for automating deployment, scaling, and management of containerized applications.以下给出几个定义：
1.官网：它是一个用来【自动化】[部署、扩展和管理]'容器化'应用的
Kubernetes的核心技术概念和API对象API对象是K8s集群中的管理操作单元。K8s集群系统每支持一项新功能，引入一项新技术，一定会新引入对应的API对象，支持对该功能的管理操作。例如副本集Replica Set对应的API对象是RS。每个API对象都有3大类属性：元数据metadata、规范spec和状态status。元数据是用来标识API对象的，每个对象都至少有3个元数据：namesp
在Kubernetes（简称K8S）中运行Python应用程序是一项常见的任务，它允许您轻松地部署、管理和扩展Python应用程序。在本文中，我将向您展示如何在K8S中运行Python应用程序的步骤和相应的代码示例。
整个过程可以分为以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个Python应用程序 |
| 2 | 创建一个Docker镜像 |
| 3
## 如何在K8s中运行Python应用程序
本文将介绍如何在Kubernetes（K8s）集群中运行Python应用程序。Kubernetes是一种用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源系统。Python是一种流行的编程语言，许多开发人员在K8s上部署Python应用程序。
### 步骤概述
下表展示了在K8s中运行Python应用程序的步骤：
| 步骤 | 描述
目录前言单个Jar的应用Dockerfiledeployment配置文件和运行复杂目录结构的应用基础镜像生成新镜像deployment配置和运行Service总结 前言前面写下了几乎最简搭建本地kubernetes（k8s）环境，环境是搭建好了，但并不算真正应用上。本篇以运行Java服务为例把k8s真正用起来。首先，k8s要用的是镜像(image)，要让k8s运行我们的java服务，java服务
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2023-08-24 16:11:17
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前提：启动服务下面内容会涉及自动生成K8S的yaml代码(py撰写) 代码内容下文中不做体现 只提供思路 代码区分前后端服务 且会根据需求生成Ingress deployment svc 等 大佬勿喷 仅作调研实现# 启动服务
# devops服务器
nohup python3 /opt/scripts/autodeploy_py/WebApi.py &现状环境jenkinsslavek8
一. k8s demo部署示例说明先通过一个hello world程序直观感受一下k8s程序部署在宿主机，容器和k8s三种环境，对比他们的差异代码大致是这个样子@RestController
public class K8sDemoController {
@GetMapping("/hello")
public String hello(){
return "h
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2023-08-14 11:21:09
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简介Kubernetes（简称K8S）是开源的容器集群管理系统，可以实现容器集群的自动化部署、自动扩缩容、维护等功能。它既是一款容器编排工具，也是全新的基于容器技术的分布式架构领先方案。在Docker技术的基础上，为容器化的应用提供部署运行、资源调度、服务发现和动态伸缩等功能，提高了大规模容器集群管理的便捷性。基本术语pod：的最小调度单元，一个pod中可以有多个容器，多个容器共享网络和存储卷se
【摘要】 Spark社区在2.3版本开始，已经可以很好的支持跑着Kubernetes上了。这样对于统一资源池，提高整体资源利用率，降低运维成本（特别是技术栈归一）有着非常大的帮助。这些趋势是一个大数据人不得不重视的信号，所以提前开始了解并考虑起来吧:-)1 大数据邂逅云计算 相信玩S
如何在K8S集群中运行K8S
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作为一位经验丰富的开发者，我将为你详细介绍如何在K8S集群中运行K8S。在开始之前，我们先来了解一下整个过程的流程。下面的表格将展示关键步骤及其说明：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
| ------ | ------ | ------ |
| 步骤1 | 安装Kubernetes集群 | kubead
Service概念会话保持多端口设置Service暴露到集群外部服务发现Service概念Service主要用于提供网络服务，通过Service的定义，能够为客户端应用提供稳定的访问地址（域名或IP地址）和负载均衡功能，以及屏蔽后端Endpoint的变化，是k8s实现微服务的核心资源。apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
name: d1
1. 写在前面GitOps是伴随着云原生产生的一个新的概念，它的核心是以一种声明式的方式管理资源，表示当前的状态，让你在任何时候都能知道git中的情况，并将这种声明式的状态解析为集群。我们在GitOps上犯的最大错误是结构。仓库的结构至关重要，你选择如何在公司里组织GitOps，将决定它的成败。当你解决了结构问题之后，我们面临的下一个最大的问题就是如何保证Secret的安全。一般来说，最后的结果是
# 如何在Kubernetes中运行Python容器
## 1. 整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备Docker镜像) --> B(创建Deployment)
B --> C(创建Service)
```
## 2. 步骤说明
### 步骤1：准备Docker镜像
在本地或Docker Hub上准备一个包含Python环境的Docker镜像
# 使用Kubernetes在本地运行Python应用程序的科普
Kubernetes（通常简称K8s）是一个开源的平台，旨在自动化容器化应用的部署、扩展和管理。它支持众多的容器运行时，在生产和开发环境中实现高效的资源管理和容错。本文将探讨如何在本地使用Kubernetes运行Python应用程序，并提供代码示例。
## 环境准备
在开始之前，确保您的本地开发环境已经安装以下工具：
1.
一、名词解释kubectl 是k8s集群的命令行工具，通过它能够对集群本身进行管理，并能够在集群上进行容器化应用的安装部署，Master: 集群控制节点，每个集群需要至少一个master节 点负责集群的管控Node: 工作负载节点，由master分配容器到这些node工作节点上，然后node节点上的docker负责容器的运行NameSpace: 命名空间，用来隔离pod的运行环境Pod: kube
一、概述线上有一套k8s集群，部署了很多应用。现在需要对一些基础服务做一些常规检测，比如：系统时间，要求：k8s的每一个节点的时间，差值上下不超过2秒k8s版本，要求：k8s的每一个节点的版本必须一致redis集群，要求：1. 查看cluster nodes状态 2. AOF状态etcd，要求：访问etcd的api，能获取到版本信息， 说明etcd服务正常mysql，要求：获取mysql运行统计时
一、Deployment1. 运行Deployment整体过程：- 用户通过kubectl创建Deployment- Deployment创建ReplicaSet- ReplicaSet创建Pod（1）运行一个deployment，命令将部署包含两个副本的Deployment nginx-deployment，容器镜像为nginx:1.7.9。zy@k8s-master:~$ kubectl cr
调试运行中的容器和 Pod 不像直接调试进程那么容易，本文介绍了通过临时容器共享命名空间的方式调试业务容器进程的方法。调试 pod 最简单的方法是在有问题的 pod 中执行命令，并尝试排除故障。这种方法很简单，但有许多缺点。正在运行的应用 pod 可能没有排除现有问题所需的所有工具。如果想执行一些需要额外权限的操作，需要重新启动应用 pod，以添加新的权限。在 docker 镜像中添加调试工具会引
