根据生产环境要求,需要采集K8Spod 日志,和开发协商之后,pod中应用会将日志输出到容器终端上,这时可以直接用filebeat 采集node节点上面的/var/log/containers/*.log日志,然后将日志输出到kafka消息队列中,经过kafka将日志写入logstash进行格式化,然后由logstash传入elasticsearch存储,然后kibana会连接elasticsearch展示索引数据. 数据传输流程:Pod -> /var/log/containers/*.log

对于 K8S 内的容器日志收集,业内一般有两种常用的方式: 使用 DaemonSet 在每台 Node 上部署一个日志收集容器,用于收集当前 Node 上所有容器挂载到宿主机目录下的日志 使用 SideCar 模式将日志收集容器与业务容器部署在同一个 Pod 中,只收集对应容器的日志 这两种方式各有优缺点.使用 DaemonSet 方式部署日志收集服务,管理起来简单,但是如果一个 Node 中运行了过多的 Pod,那么日志收集会存在性能瓶颈.使用 SideCar 模式可以更有针对性的收集容器的日

0.前言 整体架构目录:ASP.NET Core分布式项目实战-目录 k8s架构目录:Kubernetes(k8s)集群部署(k8s企业级Docker容器集群管理)系列目录 1.部署master组件 master 服务器的组件有:kube-apiserver.kube-controller-manager.kube-scheduler 因此需要下载k8s master,下载地址:https://github.com/kubernetes/kubernetes/blob/master/CHANGE

之前的docker和etcd已经部署好了,现在node节点要部署二个服务:kubelet.kube-proxy. 部署kubelet(Master 节点操作) 1.二进制包准备 [root@k8s-master bin]# cd /usr/local/src/kubernetes/server/bin/ [root@k8s-master bin]# cp kubelet kube-proxy /opt/kubernetes/bin/ [root@k8s-master bin]# scp kube

Master节点要部署三个服务:API Server.Scheduler.Controller Manager. apiserver提供集群管理的REST API接口,包括认证授权.数据校验以 及集群状态变更等 只有API Server才直接操作etcd 其他模块通过API Server查询或修改数据 提供其他模块之间的数据交互和通信的枢纽 scheduler负责分配调度Pod到集群内的node节点    监听kube-apiserver,查询还未分配Node的Pod 根据调度策略为这些Pod分

rancher三节点k8s集群部署例子 待办 https://rorschachchan.github.io/2019/07/25/使用Rancher2-1部署k8s/

情况详细描述; k8s集群,一台master,两台worker 在master节点上部署一个单节点的nacos,导致master节点状态不在线(不论是否修改nacos的默认端口号都会导致master节点不在线). 但是在worker节点上就可以. 报错信息如下: Message from syslogd@localhost at Jun 2 11:08:51 ... haproxy[1127]: proxy kube-master has no server available! Message

目录 组件介绍 组件介绍 kubernetes master节点运行组件如下: kube-apiserver.kube-scheduler.kube-controller-manager.kube-nginx kube-apiserver.kube-scheduler.kube-controller-manager均以多实例模式运行 kube-scheduler和kube-controller-manager会自动选举一个leader实例,其他实例处于阻塞模式,当leader挂了后,重新选举产生

参考资料: kubernetes官网英文版 kubernetes官网中文版 环境.工具 阿里云学生机ECS.Ubuntu.docker.kubectl1.15.4.kubelet1.15.4.kubeadm1.15.4. 安装kubeadm.kubectl.kubelet 配置软件源 默认apt软件源里没有这几个软件,需要添加谷歌官方的软件源.但又由于官方提供的源无法访问,需要改为阿里的源 curl -s https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/apt/doc

参考资料: kubernetes官网英文版 kubernetes官网中文版 前言 这篇文章是比较久之前写的了,无聊翻了下博客发现好几篇博文排版莫名其妙的变了... 于是修改并完善了下.当初刚玩k8s的时候真的是踩坑踩到怕,官方的指引很多不能直接使用,然后百度上找到的很多资料都是直接搬运官网ε=(´ο｀*)))唉. 最后还是硬着头皮百度谷歌了很久才算入了门.在这里写下这篇文章帮助下其他孩纸. 准备 在撸起袖子开干之前最好是对k8s有点基本的认识,比如什么是kubelet,啥是kubectl,配置文

Kubernetes二进制(单/多节点)部署 目录 Kubernetes二进制(单/多节点)部署 一.常见的K8S部署方式 1. Minikube 2. Kubeadmin 3. 二进制安装部署 4. 小结 二.K8S单(Master)节点二进制部署 1. 环境准备 1.1 服务器配置 1.2 关闭防火墙 1.3 修改主机名 1.4 关闭swap 1.5 在master添加hosts 1.6 将桥接的IPv4流量传递到iptables的链 1.7 时间同步 2. 部署etcd集群 2.1 etc

上节中简单的介绍了Spark的一些概念还有Spark生态圈的一些情况,这里主要是介绍Spark运行模式与Spark Standalone模式的部署: Spark运行模式 在Spark中存在着多种运行模式,可使用本地模式运行.可使用伪分布式模式运行.使用分布式模式也存在多种模式如:Spark Mesos模式.Spark YARN模式: Spark Mesos模式:官方推荐模式,通用集群管理,有两种调度模式:粗粒度模式(Coarse-grained Mode)与细粒度模式(Fine-grained

Hadoop的安装有三种执行模式: 单机模式(Local (Standalone) Mode):Hadoop的默认模式,0配置.Hadoop执行在一个Java进程中.使用本地文件系统.不使用HDFS,一般用于开发调试MapReduce程序的应用逻辑. 伪分布式模式(Pseudo-Distributed Mode):需简单配置,相当于仅仅有一个节点的集群,Hadoop的全部守护进程执行在同一台机器上.该模式在单机模式之上添加了代码调试功能,同意你检查内存使用情况,HDFS输入输出.以及其它的守护进

视频安装指南请访问: http://39.96.203.138/wordpress/document/%E8%84%9A%E6%9C%AC%E5%AE%89%E8%A3%85rocky%E7%89%88openstack-1%E6%8E%A7%E5%88%B6%E8%8A%82%E7%82%B91%E8%AE%A1%E7%AE%97%E8%8A%82%E7%82%B9%E7%8E%AF%E5%A2%83%E9%83%A8%E7%BD%B2/ 1.准备1控制节点和1计算节点 首先准备两台虚拟机,可

Apache Hadoop 2.9.2 的YARN High Available 模式部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.环境准备 1>.官方文档(http://hadoop.apache.org/docs/r2.9.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerHA.html) 2>.实验环境 环境在上一篇博客基础之上,参考链接:https://www.cnblogs.com/yinzhengjie/p/1

Apache Hadoop 2.9.2 的HDFS High Available 模式部署 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 我们知道,当NameNode进程挂掉后,可以通过SecondName进行补救,我们可以快速进行恢复操作.但是其效率极低,可能等你启动集群成功后,半小时就过去了,会严重影响业务!这个时候我们就需要对NameNode做高可用.我们可以通过双NameNode消除单点故障. 一.HA概述 1>.所谓High Available,简称HA,即高可用(

1)集群规划:主机名        IP      安装的软件                     运行的进程master    192.168.199.130   jdk.hadoop                     NameNode.DFSZKFailoverController(zkfc)slaver1    192.168.199.131    jdk.hadoop                       NameNode.DFSZKFailoverController(

计算服务Nova使用OpenStack Compute来托管和管理云计算系统. OpenStack Compute是基础架构即服务(IaaS)系统的主要部分. 主要模块用Python实现.OpenStack Compute与OpenStack Identity交互以进行身份验证; 用于磁盘和服务器映像的OpenStack映像服务; 和OpenStack Dashboard用于用户和管理界面. 图像访问受项目和用户的限制; 配额是按项目限制的(例如,实例数). OpenStack Compute可

Hadoop基础-完全分布式模式部署yarn日志聚集功能 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 其实我们不用配置也可以在服务器后台通过命令行的形式查看相应的日志,但为了更方便查看日志,我们可以将其配置成通过webUI的形式访问日志,本篇博客会手把手的教你如何实操.如果你的集群配置比较低的话,并不建议开启日志,但是一般的大数据集群,服务器配置应该都不低,不过最好根据实际情况考虑. 一.查看日志信息 1>.通过web界面查看日志信息 2>.webUI默认是无法查看到日志

0.目录 整体架构目录:ASP.NET Core分布式项目实战-目录 k8s架构目录:Kubernetes(k8s)集群部署(k8s企业级Docker容器集群管理)系列目录 一.感谢 在此感谢.net core社区的帮助.感谢. 二.系列部署目录 0.部署环境规划 1.自签TLS证书及Etcd集群部署 2.flanneld网络介绍及部署 3.部署master/node节点组件及WebUI 4.服务发现DNS部署.nfs数据卷 5.k8s集群监控(heapster+InfluxDB+Grafana

一.简述 独立模式是部署zookeeper服务的三种模式中最简单和最基础的模式,只需一台机器即可,独立模式仅适用于学习,开发和生产都不建议使用独立模式.本文介绍以独立模式部署zookeeper服务器的全过程,并提供一些验证它正在运行的简单命令. 二.先决条件 1.一台机器,本文使用服务器为CentOS 7.3. 2.zookeeper在java虚拟机(JVM)上运行,要求JDK1.6或更高版本,所以需要安装JDK并配置环境变量,JDK的安装网络上有很多教程,此处就不再赘述,本文使用JDK版本为J