架构如图: master节点:主要是集群控制面板的功能,来管理整个集群,包括全局的角色,调度,都是在master节点进行控制 有三个组件: API Server:  是 k8s提供的一个统一入口,它是提供http,RESETful,api的一种方式 scheduler: 集群的调度,将容器分配到哪个节点上,就是它 controller-manager:来负责你的任务的,其实就是控制器,这些控制器,来帮助你去管理你要做哪些任务,比如管理pod,service,节点的控制器,主要就是进一步解藕,为每…
这个系列大致想跟大家分享以下篇章: 1.mongo 3.4分片集群系列之一:浅谈分片集群 2.mongo 3.4分片集群系列之二:搭建分片集群--哈希分片 3.mongo 3.4分片集群系列之三:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 4.mongo 3.4分片集群系列之四:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 + 区域 5.mongo 3.4分片集群系列之五:详解平衡器 6.mongo 3.4分片集群系列之六:详解配置数据库 7.mongo 3.4分片集群系列之七:配置数据库管理 8.mongo 3…
这个系列大致想跟大家分享以下篇章: 1.mongo 3.4分片集群系列之一:浅谈分片集群 2.mongo 3.4分片集群系列之二:搭建分片集群--哈希分片 3.mongo 3.4分片集群系列之三:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 4.mongo 3.4分片集群系列之四:搭建分片集群--哈希分片 + 安全 + 区域 5.mongo 3.4分片集群系列之五:详解平衡器 6.mongo 3.4分片集群系列之六:详解配置数据库 7.mongo 3.4分片集群系列之七:配置数据库管理 8.mongo 3…
没有那么多花里胡哨,直接进行一个K8s架构与组件的学习. 一.K8s架构 k8s系统在设计是遵循c-s架构的,也就是我们图中apiserver与其余组件的交互.在生产中通常会有多个Master以实现K8s系统服务高可用.K8s集群至少有一个工作节点,节点上运行 K8s 所管理的容器化应用. 在Master通常上包括 kube-apiserver.etcd 存储.kube-controller-manager.cloud-controller-manager.kube-scheduler 和用于…
基于SOA的分布式高可用架构和微服务架构,是时下如日中天的互联网企业级系统开发架构选择方案.在核心思想上,两者都主张对系统的横向细分和扩展,按不同的业务功能模块来对系统进行分割并且使用一定的手段实现服务之间的通信,并且基于弹性云服务搭建高可用的分布式解决方案. 但它们之间的区别可能比相似的地方要多,特别是体现在对服务的使用和与云服务的深度结合上.在具体实践中,微服务的架构也可以与其它互联网中间件组合在一起,组成规模更为庞大的SOA分布式系统.本文主要对一个典型的SOA分布式应用的架构和组件做详细…
when?why? 用MySQL集群? 减少数据中心结点压力和大数据量处理(读写分离),采用把MySQL分布,一个或多个application对应一个MySQL数据库.把几个MySQL数据库公用的数据做出共享数据,例如购物车,用户对象等等,存在数据结点里面.其他不共享的数据还维持在各自分布的MySQL数据库本身中.  集群MySQL中名称概念   MySQL群集需要有一组计算机,每台计算机的角色可能是不一样的.MySQL群集中有三种节点:管理节点.数据节点和SQL节点.群集中的某计算机可能是某一…
1.Master--主控节点 (1)apiserver:集群统一入口,以restful的方式,交给etcd存储 (2)scheduler:节点调度,选择node节点应用部署 (3)controller-manager:处理集群中常规后台任务,一个资源对应一个控制器 (4)etcd:用于保存集群中的相关数据 2.node--工作节点 (1)kubelet:Master派到node节点的代表,管理当前节点的容器 (2)kube-proxy:提供网络代理.负载均衡等工作…
Kubernetes集群高级存储资源PV及PVC 文章目录 Kubernetes集群高级存储资源PV及PVC 1.高级存储PV和PVC概念部分 2.PV和PVC资源的生命周期 3.PV资源介绍与案例配置 4.PVC资源介绍与案例配置 4.2.2.指定PVC使用某个PV 4.3.查看pvc的详细输出 5.创建Pod资源使用PVC高级存储 5.1.编写pv及pvc资源yaml文件 5.2.创建pod并观察资源状态 5.3.向nfs存储中写入数据观察pod的效果 6.将PV的回收策略设置为Recycl…
在前面的Spark发展历程和基本概念中介绍了Spark的一些基本概念,熟悉了这些基本概念对于集群的搭建是很有必要的.我们可以了解到每个参数配置的作用是什么.这里将详细介绍Spark集群搭建以及xml参数配置.Spark的集群搭建分为分布式与伪分布式,分布式主要是与hadoop Yarn集群配合使用,伪分布式主要是单独使用作为测试. Spark完全分布式搭建 由于Hadoop和Spark集群占用的内存较高,这种完全分布式集群的搭建对于跑应用来说太吃力,如果有服务器可以尝试,这里采用虚拟机方式实验,…
线上环境elasticsearch5.0.1集群的配置部署 es集群的规划: 硬件: 7台8核.64G内存.2T ssd硬盘加1台8核16G的阿里云服务器 其中一台作为kibana+kafka连接查询的服务器 其他6台都作为node和master两种角色 操作系统:centos7.2 x86_64 为方便磁盘扩容建议将磁盘进行lvm逻辑卷配置,可以参考: aliyun添加数据盘后的物理分区和lvm逻辑卷两种挂载方式 http://blog.csdn.net/reblue520/article/d…