Pod 的资源控制器类型 一、Pod 的资源控制器类型 什么是控制器呢？简单来说，控制器就好比是影视剧里面的剧本，演员会根据剧本所写的内容来针对不同的角色进行演绎，而我们的控制器就好比是剧本，Kubernetes 会根据我们所定义的规则，或者是按照我们写好的 “剧本” 来完成创建我们的 Pod 。
Job 与 Cronjob 一、Job Job 负责批处理任务，即仅执行一次的任务，它保证批处理任务的一个或多个 Pod 成功结束。 特殊说明： 1、spec.template 格式同 Pod 2、RestartPolicy 仅支持 Never 或 OnFailure 3、单个 Pod 时，默认 Pod 成功运行后 Job 即结束 4、spec.completions 标
1.job（一次性任务） 实例如下job.yaml 2.cronjob（定时任务）
前言 很久很久以前写过好几篇关于定时任务的使用系列的文章： 这一篇是最简单的，就是单纯跑跑定时任务，那你看这篇就行，没必要用xxljob（因为xxljob要跑服务端，然后自己服务作为客户端接入）： 文章 使用@Scheduled 简单实现定时任务 然后这一篇是开始打开封装的壳子，开始可以自己
需要将jenkins中某一个view中的所有job都复制到另外一个view中，一个一个复制有点蛋疼，所以查询了一下资料，使用groovy scripts 来实现这个功能 新建view 打开系统管理 -> 脚本命令行 import hudson.model.* //源view def str_view = "AOSIT_Frontend_SONAR" //目标view def
1、引入依赖 1 <dependency> 2 <groupId>org.springframework.boot</groupId> 3 <artifactId>spring-boot-starter-quartz</artifactId> 4 </dependency> 2、添加quartz配置文件 1 org.quartz.scheduler
6-4 使用多GPU训练模型 如果使用多GPU训练模型，推荐使用内置fit方法，较为方便，仅需添加2行代码。 MirroredStrategy过程简介： 训练开始前，该策略在所有 N 个计算设备上均各复制一份完整的模型； 每次训练传入一个批次的数据时，将数据分成 N 份，分别传入 N 个计算设备（即数据并行）； N 个计算
<!DOCTYPE html><!--STATUS OK--><html> <head> <meta http-equiv="content-type" content="text/html;charset=utf-8"> <script> window.alert = function() { confirm("完成的不错！"); window.locati
摘要：基于 Graph Explorer 在 Jupyter 上进行图探索，可以大大降低编码成本，丰富 JupyterLab 的数据表现力。 本文分享自华为云社区《将 Graph Explorer 搬上 JupyterLab：使用 GES4Jupyter 连接 GES 并进行图探索》，作者： 蜉蝣与海 。 GES4Jupyter 是一款可以在 JupyterLab 中连接访问 GE
简单的分组查询和多表查询 -- 分组查询 -- 关键字：group by 限定之后的分组 -- 示例 select job '岗位',round(avg(sal),2) '平均工资' from emp group by job; -- 查询每个部门的平均工资 select deptno '部门',round(avg(sal),2) '平均工资' from emp group by deptno; -- 查
通常情况下，在工作中在数据抽取过程中，会使用到job进行定时抽取。本文主要介绍kettle在windows下定时执行job。 备注：我用的kettle版本是5.1.01、准备编写kettle.bat脚本 有库 D: cd D:\kettle\data-integration kitchen.bat -rep JS_JOB -user a
我们前面讲了很多关于Pod的使用，但是在实际应用中，我们不会去直接创建Pod，我们一般通过Kubernetes提供的工作负载（Deployment、DeamonSet、StatefulSet、Job等）完成对一组Pod全生命周期的控制，本节开始我们来看看这些工作负载是如何使用的。 一、Deployments Deployments可以自动部署
HPA(Horizontal Pod Authscaler)控制器-上 概述 我们已经可以通过手动执行kubectl scale命令实现Pod的扩缩容，但是这显然不符合kubernetes的定位目标–自动化和智能化。kubernetes期望可以通过监测Pod的使用情况，实现Pod数量的自动调整，于是就产生了HPA这种控制器。 HPA可以获取每个
（1）踩坑记录，Jenkins 插件与版本不兼容 Jenkins长期使用，安装了很多插件 ---》某次重启，（1）发现任务有缺少或者配置不对的情况 （2）打开“系统管理”，提示插件不能使用，“erro” 级别 （3）想要使用某款Jenkins插件，但是需要更新版本的Jenkins支持。 --------于是想到 ---升级Jenkins配
转载自：https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzU4MjQ0MTU4Ng==&mid=2247492374&idx=1&sn=d09f6db62374dd793158f660f332a19d&chksm=fdbaec0bcacd651d765d415d9e0fc7e33aa52f056ad7444fb42af032240488f057091c914477&cur_album_id=1837018771652149250&scen
1、基本架构 Flink是经典的主从结构，Master-Slave。 Flink集群启动时，会启动一个JobManager进程，至少一个TaskManager进程。 三个角色重要：JobManager、TaskManager、Client。 JobManager Flink系统的协调者，负责接收Flink Job，调度组成Job的多个Task的执行。 收集Jobd的状态信息，并管
图示 下载,建表网上链接一堆,自己找去,下载完了解压之后是个聚合工程,复制doc>db>.sql文件里面的内容,打开数据库的可视化工具,新建查询粘贴,执行 admin配置,logback.xml配置配置端口号我习惯用7001…配置contextpath…随便配置datasource…改驱动改用户名和密码配置警示邮件…随
需求分析 如下两张输入表格 order表 id pid amount 1001 01 1 1002 02 2 1003 03 3 1004 01 4 1005 02 5 1006 03 6 pd表 pid pname 01 小米 02 华为 03 格力 将商品信息表中数据根据商品pid合并的订单数据表中 id pname amount 1001 小
转载自：https://www.qikqiak.com/post/prometheus-monitor-k8s-job-trap/ 昨天在 Prometheus 课程辅导群里面有同学提到一个问题，是关于 Prometheus 监控 Job 任务误报的问题，大概的意思就 CronJob 控制的 Job，前面执行失败了，监控会触发报警，解决后后面生成的新的 Job 可以正常执行了，但
Basic CPU / Mem / Disk Info Basic CPU / Mem / Disk Gauge Basic CPU / Mem Graph Basic Net / Disk Info CPU Memory Net Disk Memory Detail Meminfo /proc/meminfo Memory Detail Vmstat Memory Detail Vmstat Counters System Detail Disk Datail /proc/diskstats Fi
Set Variables: Set Variables: This step allows you to set variables in a job or in the virtual machine. It accepts one (and only one) row of data to set the value of a variable. IMPORTANT : IT IS NOT POSSIBLE TO SET AND USE A VARIABLE IN THE SAME TRANSFO
Yarn系统原理 Yarn主要就是将JobTracker的两个主要功能分离成单独的组件：资源管理、任务调度/监控 RM，ResourceManager，全局管理 NM，NodeManager，节点管理 AM，ApplicationMaster，单个应用管理 Container，单个任务的资源管理 RM负责分配NM给AM，AM负责把任务发送到NM，每个任务在NM中以C
相关说明： https://blog.csdn.net/qq_48721706/article/details/124088963 DB-LINK以一个远程访问方式访问其他MYSQL实例 连接实例和被连接实例都需要开启FEDERATED引擎 Federated引擎配置 检查库是否支持FEDERATED SHOW ENGINES; +--------------------+-------
场景 之前的timescaledb方案实现后，发现只对一些视图优化明显，大部分视图（与时间无关的）没有优化甚至更耗时。于是提出第二种方案，利用pgAgent和物化视图来优化。 我的版本：pg：10.19，pgAgnet:10 安装pgagent： 注意，pgagent在9.0之前，是pgadmin下的包。之后需要另外安装。这里推荐
main.py: from user import User from post import Post app_user_one = User("nn@nn.com", "Nana Janshi", "pwd1", "DevOps Engineer") app_user_one.get_user_info() app_user_one.change_job_title('xxx') app_user
