编码强迫症患者

概述从前文中可以大致了解到，Docker和k8s之间的爱恨纠葛。“镜像”应该算是Docker和k8s之间的一条纽带，Docker是提供和存储镜像的一方，而k8s则是基于镜像管理集群的一方。Docker仓库给我们提供了很多通用镜像，但是不同的开发场景下，对于镜像的需求必然是定制化的，因此，我们需要了解如何制作Docker镜像。构建镜像构建镜像的方式有两种：基于已有镜像commit基于Dockerfile文件build其实无论是采用哪种方式，都是基于已有镜像进行下一步开发，是站在巨人的肩膀上，而

概述前文已经对docker和k8s的关系进行了总结，从个人角度来看，两者是相互依赖的，k8s和docker的关系有点像java和jdk，后者是前者运行的载体。纸上得来终觉浅，还是得实操一下才知道docker和k8s这两个小东西到底能帮助我们完成什么工作，以及如何完成工作。从hadoop时代开始，就已经有了想学框架必先准备环境的觉悟，因此本文将从环境准备开始，手把手教学，包教包会。Docker环境搭建作为一个Docker的新手玩家，我也是刚刚买了个xx云的轻量服务器，我怀疑它之所以叫做轻量服务器，估计也

概述看过很多Docker和k8s的视频和笔记，却依然搞不清楚这两者的区别与关系。鉴于最近在工作中频繁在k8s集群进行一些操作，便想基于自己这段时间的实践，谈谈自己对docker和k8s的理解。Docker和虚拟机的纠葛记得刚上大学那会儿，选的方向是“金融大数据”，有一门课程教授hadoop，这门课的最终考核之一是：在虚拟机上搭建hadoop分布式环境。搭建hadoop分布式集群意味着至少需要两台虚拟机，在当年笔记本内存条普遍只有4G的时代，在VMWare上启动两台虚拟机并进行一系列的配置操作可谓是让人

概述事情的起因是基于k8s集群搞东搞西搞项目时，使用脚本一键部署平台时突然僵住了，直接返回超时信息，通过各种手段对 shell 脚本进行debug，最终定位到是在使用yaml文件创建pod时一直卡在下面这步：PersistentVolumeClaim is not bond。当然，这只是其中一条not boud的debug信息，整个部署中的和存储存储相关的组件，mysql、redis、mogodb和minio全都处于这种状态，查询相关pod，全都处于pending状态，等于压根没起来，查看pod的详细