Kubernetes 硬核之路教程

Kubernetes 硬核之路教程

kubernetes-the-hard-way该项目提供了一种从零开始手动部署Kubernetes集群的方法,通过详细步骤教授运维人员深入理解K8s的核心概念和技术细节。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ku/kubernetes-the-hard-way

项目介绍

Kubernetes 硬核之路 是一个旨在通过手动步骤引导用户深入理解 Kubernetes 集群搭建过程的教程。与自动化工具不同,本教程强调学习过程,确保用户能够理解每个任务的细节,从而更好地掌握 Kubernetes 的核心组件和运作机制。

项目快速启动

环境准备

在开始之前,请确保你已经安装了以下工具:

  • kubectl
  • cfssl
  • cfssljson

克隆项目

首先,克隆项目到本地:

git clone https://github.com/kelseyhightower/kubernetes-the-hard-way.git
cd kubernetes-the-hard-way

初始化证书

生成必要的证书:

cd docs/04-certificate-authority
./generate-certs.sh

配置 Kubernetes 控制平面

配置 Kubernetes 控制平面组件:

cd ../06-kubernetes-controller
./setup-controller.sh

配置 Kubernetes 工作节点

配置 Kubernetes 工作节点:

cd ../07-kubernetes-worker
./setup-worker.sh

应用案例和最佳实践

案例一:多节点集群部署

通过本教程,你可以学习如何在多节点环境中部署 Kubernetes 集群,这对于理解 Kubernetes 的扩展性和高可用性至关重要。

最佳实践:安全性和合规性

在部署过程中,本教程强调了安全性和合规性的重要性,例如通过生成和使用 TLS 证书来确保通信安全。

典型生态项目

项目一:Prometheus

Prometheus 是一个开源的监控系统和时间序列数据库,广泛用于 Kubernetes 集群的监控。

项目二:Istio

Istio 是一个服务网格,提供了一种透明和简单的方法来连接、保护、控制和观察服务,是 Kubernetes 生态中的重要组成部分。

通过本教程,你不仅能够手动搭建 Kubernetes 集群,还能深入理解其生态系统中的关键项目和工具。

kubernetes-the-hard-way该项目提供了一种从零开始手动部署Kubernetes集群的方法,通过详细步骤教授运维人员深入理解K8s的核心概念和技术细节。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ku/kubernetes-the-hard-way

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/dab15056c6a5 用户画像(User Profile)是大数据领域关键概念,是基于用户多维度信息如行为数据、偏好、习惯等构建的虚拟代表。它是数据分析重要工具,能助企业深度理解用户,实现精准营销、个性化推荐及服务优化。其源码涵盖以下内容:一是数据收集,需大量数据支撑,常借助Flume、Kafka等日志收集系统,实时或批量收集用户浏览记录、购买行为、搜索关键词等数据;二是数据处理与清洗,因数据源杂乱,需用Hadoop、Spark等大数据处理框架预处理,去除噪声数据,统一格式,保障数据质量;三是特征工程,为构建用户画像关键,要挑选有意义特征,像用户年龄、性别、消费频率等,且对特征编码、标准化、归一化;四是用户聚类,用K-means、DBSCAN等算法将用户分组,找出行为模式相似用户群体;五是用户建模,借助决策树、随机森林、神经网络等机器学习模型对用户建模,预测其行为或需求;六是用户画像生成,把分析结果转为可视化用户标签,如“高消费能力”、“活跃用户”等,方便业务人员理解。 其说明文档包含:一是项目背景与目标,阐述构建用户画像原因及期望效果;二是技术选型,说明选用特定大数据处理工具和技术栈的理由;三是数据架构,描述数据来源、存储方式(如HDFS、数据库)及数据流图等;四是实现流程,详述各步骤操作方法和逻辑,含代码解释及关键函数功能;五是模型评估,介绍度量用户画像准确性和有效性方式,像准确率、召回率、F1分数等指标;六是应用场景,列举用户画像在个性化推荐、广告定向、客户服务等实际业务中的应用;七是注意事项,分享开发中遇问题、解决方案及优化建议;八是结果展示,以图表、报表等形式直观呈现用户画像成果,展现用户特征和行为模式。 该压缩包资源对学习实践用户画像技术价值大,既可助人深入理解构建过程,又能通过源码洞察大数据处
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