apiVersion: v1kind: ConfigMapmetadata: name: redis-conf namespace: dmgeo-libdata: redis.conf: | bind 0.0.0.0 port 6379
https://kubesphere.com.cn/docs/quick-start/all-in-one-on-linux/
[root@localhost spark-3.1.1-bin-hadoop2.7]# docker build --add-host jenkins-n0:192.168.145.19 -t 192.168.145.28:1603/lego/spark/spark:3.1.1_
Docker修改hosts?这还不简单，打开vim直接敲就完事儿了！然而事与愿违，事情没有我们想的那么简单。在很多场景中，比如我们需要搭建一个集群，这时候容器要识别集群内的节点，就需要添加相应的host解析。这时就需要修改容器的hosts文件
Harbor 是一个开源仓库，通过各种策略和基于角色的访问控制来保护制品，确保镜像经过扫描且没有漏洞，并对镜像签名使其受信。本教程演示如何从 KubeSphere 应用商店部署 Harbor。准备工作请确保已启用 OpenPitrix 系统。您需要创建一个企业空间
package mainimport ( "github.com/gin-gonic/gin")func Hello(ctx *gin.Context){ ctx.HTML(200,"index.html",nil)}func main() { router := gin.Default()
RDD 复用在对 RDD 进行算子时，要避免相同的算子和计算逻辑之下对 RDD 进行重复的计算对上图中的 RDD 计算架构进行修改，得到如下图所示的优化结果：RDD 持久化在 Spark 中，当多次对同一个 RDD 执行算子操作时，每一次都会对这个 RDD 之前的父 RDD 重新计算一次，盘中，之后对于公共 RDD 的计算都会从内存/磁
cd $SPARK_HOME./bin/docker-image-tool.sh -r 192.168.105.999:1603/lego/spark -t 3.1.1_2021071401 build./bin/docker-image-tool.sh -r 192.168.105.999:1603/lego/spark -t 3.1.1_2021071401 push
## Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more# contributor license agreements. See the NOTICE file
在Dockerfile同级目录准备/etc/hosts文件FROM dockerhub.mydomain.com/sometag/java8MAINTAINER itsme ADD some-java-app.jar app.jar
一、查询系统是否已经安装jdkrpm -qa|grep java或 #rpm -qa|grep jdk或 #rpm -qa|grep gcj二、卸载已安装的
<build> <plugins> <!--maven docker插件--> <plugin> <groupId>com.spotify</groupId> <artifactId>docker-maven-plugin</artifactId> <version>${docker.mav
hello.gopackage mainimport ( "github.com/gin-gonic/gin")func Hello(ctx *gin.Context){ name:="zhangsan" ctx.HTML
hello.gopackage mainimport ( "github.com/gin-gonic/gin")func User(ctx *gin.Context) { ctx.HTML(200,"user.html",nil)}func main()
OOMKilled: Pod 的内存使用超出了 resources.limits 中的限制，被强制杀死。CrashLoopBackoff: Pod 进入 崩溃-重启循环，重启间隔时间从 10 20 40 80 一直翻倍到上限 300 秒，然后以 300 秒为间隔无限重启。Pod 一直 Pending: 这说明没有任何节点能满足 Pod 的要求，容器无法被调度。
结论实际进行测试的Dockerfile是shadowsocks的Dockerfile，在此Dockerfile中添加两行即可使后续运行应用程序时的权限为非root用户，将进行对比docker中的进程状态与Host环境中的应用程序的运行状态进行对比，可以看出在docker中以普通用户权限运行的程序在host主机中运行的也是普通用户权限，
指定entrypiont错误的姿势 docker run -itd -v /tmp/:/tmp/ jdk-ori 'java -jar /tmp/sms.jar'正确的姿势1 docker run -itd -v /tmp/:/tmp/ jdk-ori java -jar '/tmp/sms.jar
https://www.vmware.com/cn/products/converter.html
sudo kubectl describe node k8s-n0 |tail -n 8
Spark 任务调度机制在工厂环境下，Spark 集群的部署方式一般为 YARN-Cluster 模式，之后的内核分析内容中我们默认集群的部署方式为 YARN-Cluster 模式。4.1 Spark 任务提交流程在上一章中我们讲解了 Spark YARN-Cluster 模式下的任务提交流程，如下图所示：
mydockfinder下载地址https://gitee.com/mydockfinder/mydockfinder/releases/
https://cr.console.aliyun.com/repository/cn-hangzhou/zxl20200801/gcr/build
Spark on k8s Operator 部署安装
关于存算分离目前企业级的大数据应用主流还是采用Yarn或者Mesos来进行资源分配和运行调度的，例如我行目前采用Yarn来进行作业调度，并使用HDFS作为大数据的存储平台，这是典型的计算和存储紧耦合的模式，这种方案是通过数据本地化策略来减少数据的网络传输，
目前，存算分离的方案相对已经比较成熟，容器化方案还处于探索和小规模应用阶段，以 Spark 为例，方案大体上分为 2 种：一种是 Spark Standalone，该方案仅对大数据系统做容器化部署改造，得益于容器轻量化、更细粒度的算力管理、任务隔离等特点，可以将主机划分成更多小颗粒的任务单元，
Spark on K8S 的几种模式Standalone：在 K8S 启动一个长期运行的集群，所有 Job 都通过 spark-submit 向这个集群提交Kubernetes Native：通过 spark-submit 直接向 K8S 的 API Server 提交，申请到资源后启动 Pod 做为 Driver 和 Executor 执行 Job，
本文来自 Data Mechanics 的 CEO Jean-Yves Stephan 和 CTO Julien Dumazert 在 Spark Summit North America 2020 的
云原生时代，Kubernetes 的重要性日益凸显，这篇文章以 Spark 为例来看一下大数据生态 on Kubernetes 生态的现状与挑战。1. Standalone 模式Spark 运行在 Kubernetes 集群上的第一种可行方式是将 Spark 以 Standalone 模式运行，但是很快社区就提出使用 Kubernetes
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