build local kubernetes env

最新推荐文章于 2025-08-16 14:00:00 发布
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#json #java

本文详细介绍了如何在本地环境中从源码构建Kubernetes的过程。包括下载所需的依赖项、配置环境、构建Kubernetes核心组件等步骤。

https://github.com/kubernetes/community/blob/master/contributors/devel/development.md#building-kubernetes-on-a-local-osshell-environment

根据要求下载各种镜像

go get github.com/tools/godep

下载Kubernetes代码放置在一个临时目录

然后在GOPATH下面创建 k8s.io, 因为源码里面代码的import 路径是 k8s.io/xxx/xxx

创建完k8s.io , 将kubernertes 代码考到k8s.io下面

cp -r /home/allen/tmp/kubernetes $GOPATH/k8s.io/kubernetes

安装godep, 相当于java的 maven

go get github.com/tools/godep

进入kubernetes目录, 下面有Godeps文件夹

当前项目目录运行

godep restore

godep restore执行后,godep会按照Godeps/Godeps.json内列表，依次执行go get -d -v 来下载对应依赖包到GOPATH路径下

 

sudo build/run.sh make cross KUBE_FASTBUILD=true ARCH=amd64

cd cluster/images/hyperkube

sudo make VERSION=YOUR-VERSION ARCH=amd64 build

你的第一个build镜像

 

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Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试、Rasa实战系列之Understanding Rasa Deployments - Local Kubernetes Demo
大模型与Agent智能体
04-27 637
Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试、Rasa实战系列之Local Kubernetes deploy 目录 KindKind安装Kind测试Linux 虚拟机磁盘扩容Rasa 3.x系列博客分享 Kind kind是一个使用 Docker 容器“节点”运行本地 Kubernetes 集群的工具。 kind 主要是为测试 Kubernetes 本身而设计的，但也可以用于本地开发 kind 支持多节点（包括 HA）集群 kind 支持从源代码构建 Kubernetes 发布版本 支持 make / ba
Python与Kubernetes：部署微服务
AI天才研究院
06-13 637
你是否遇到过这样的问题：用Python写了个功能强大的微服务，本地运行好好的，部署到服务器就报错？或者用户量突然增加，手动扩容服务器手忙脚乱？本文将解决这些痛点，教你用“容器化+自动化编排”的组合拳，让Python微服务的部署像“快递运输”一样可靠——无论在哪台机器上运行，效果都一模一样；用户量激增时，系统还能自动“加椅子”（扩容）。本文覆盖从Python微服务开发→Docker容器打包→Kubernetes部署的全流程，适合想从“单机开发”进阶到“云原生部署”的开发者。
kubernetes env资源引用
sunny1907的博客
04-17 960
一，Kubernetes_v1.14.2初始化脚本-env.sh
Vv的博客
05-28 518
#!/usr/bin/bash # master集群各机器 IP 数组 export MASTER_IPS=(172.27.128.11 172.27.128.12 172.27.128.13) # etcd集群间通信的IP和端口 export ETCD_NODES="etcd-node-01=https://172.27.128.11:2380,etcd-node-02=https://1...
kubernetes开发环境的比较
weixin_26739079的博客
10-12 750
There are several ways of providing developers with a Kubernetes work environment and all have advantages and disadvantages.有几种方法可以为开发人员提供Kubernetes的工作环境，并且各有利弊。 Kubernetes has left the state when it ...
kubernetes部署deployment报错----env子属性含数字异常
qq_39586619的博客
07-17 2967
前言： 今天在给微服务项目部署对应的数据库(mysql)(通过k8s进行容器管理)。在创建好Service、PV、PVC之后，即将进行最后一步的部署 Pod控制器(Deployment)，在我通过下面代码进行创建的时候 kubectl create -f mysql-deployment.yaml 报出了下面的ERROR： Error from server (BadRequest): e...
【Kubernetes系列】Kubernetes 中 Pod 层参数与 Deployment 层 Env 参数的区别与级别分析
最新发布
优快云站内信: https://i.youkuaiyun.com/#/msg/chat/qyj19920704
08-16 955
其中，Pod 层参数和 Deployment 层的环境变量(env)参数是开发者经常使用的两种配置方式，但它们在作用范围、生命周期和管理层级上有着显著区别。Deployment 层的环境变量是指在 Deployment 中定义的、传递给 Pod 内容器的环境变量。Pod 层参数是指那些直接定义在 Pod 规范(PodSpec)中的配置项，它们直接影响 Pod 的创建和行为。这种层级结构决定了不同配置的优先级和作用范围。在包含多个容器的 Pod 中，可以为每个容器定义不同的环境变量，实现容器间的配置隔离。
HBase与Quarkus：Kubernetes原生Java
AI天才研究院
05-01 739
随着企业数字化转型的深入，实时数据处理和分布式存储需求呈现爆发式增长。Apache HBase作为基于Hadoop的分布式列式存储系统，能够支持海量数据的随机实时读写，但传统Java应用在Kubernetes环境中面临启动慢、资源占用高、响应式编程支持不足等问题。Quarkus框架通过原生编译、反应式模型和Kubernetes优先设计，为解决这些问题提供了全新思路。HBase的核心架构与数据访问模式Quarkus的云原生特性及其对Java应用的优化。
大数据工程与云原生：Kubernetes应用实践
AI天才研究院
05-12 805
随着企业数据量以年均40%的速度增长，传统大数据架构在资源利用率（平均低于30%）、弹性扩展（分钟级响应延迟）和成本控制（硬件资源浪费率达40%）方面的瓶颈日益凸显。云原生技术通过容器化封装、微服务架构和动态编排，为大数据工程提供了全新的解决方案。本文聚焦Kubernetes（K8s）这一主流容器编排平台，系统阐述其在大数据集群管理、作业调度、资源优化中的核心机制和实践路径，覆盖从技术原理到生产落地的完整链路。核心概念：解析云原生与大数据工程的技术融合点，构建K8s核心架构认知技术原理。
kubernetes部署搭建
tundra38的博客
05-27 695
在master节点配置kubernetes的网络，部署flannel网络，如果网络好，可以直接下载kube-flannel.yml，挂载yum源，在虚拟机设置中DVD选择centos的镜像文件，右击虚拟机可移动设备中选中需要挂载的dvd连接。在master节点上初始化kuber的集群，这里注意ip先更改成自己的，直接复制会直接运行。然后回到master验证，发现多了一行node，如果是notready，稍等一会再查看一次。查看dash运行的节点，如下看到是node，那么访问的网址ip就是node的ip。
kubevars:打印Kubernetes Services env vars，用于与技术无关的消费
05-08
库贝瓦尔斯 Kubernetes Pod通过Docker设置了环境变量，以指向在同一集群上运行的服务： "Env": [ "KUBERNETES_SERVICE_HOST=10.84.0.1", "KUBERNETES_SERVICE_PORT=443", "KUBERNETES_PORT=tcp://10.84.0.1:443", "KUBERNETES_PORT_443_TCP=tcp://10.84.0.1:443", "KUBERNETES_PORT_443_TCP_PROTO=tcp", "KUBERNETES_PORT_443_TCP_PORT=443", "KUBERNETES_PORT_443_TCP_ADDR=10.84.0.1", "KUBERNETES_RO_SERVICE_HOST=10.84.0.2
Kubernetes 笔记（05）— 创建 ConfigMap/Secret 对象、分别使用环境变量Env和 Volume 配置ConfigMap/Secret 对象
wohu1104的专栏
01-14 2387
ConfigMap记录了一些Key-Value格式的字符串数据，描述字段是data，不是spec。Secret与ConfigMap很类似，也使用data保存字符串数据，但它要求数据必须是Base64编码，起到一定的保密效果。在Pod的字段中可以引用ConfigMap和Secret，把它们变成应用可以访问的环境变量。在Pod的字段中可以引用ConfigMap和Secret，把它们变成存储卷，然后在字段中加载成文件的形式。ConfigMap和Secret。
Kubernetes学习笔记-环境变量的使用
PURSUE ONE PIECE
04-27 469
【代码】Kubernetes学习笔记-环境变量的使用。
【kubernetes】k8s配置资源管理
qq_54188720的博客
08-14 1194
configMap资源（简称cm）作用：用于保存配置文件、环境变量等不需要加密的信息。它可以实现将配置信息与应用程序镜像解耦创建cm资源kubectl create cm <资源名称> -n <命名空间> --from-file=文件|目录 --from-liternal=<键名>=<键值>查看cm资源kubectl describe -n <命名空间> cm <资源名称>kubectl get -n <命名空间> cm <资源名称> -o yaml。
[kubernetes]-k8s通过设置yaml中env的值动态调整nginx端口
爷来辣的博客
08-16 3521
k8s
适用于Java开发人员的Kubernetes-创建Docker映像
专业的开发者“讨论”
04-23 226
Welcome back On first tutorial of this series, we learn about set up a local kubernetes environment. At this point, we have a Java application that uses a mysql database running on...
kubernetes修改pod的时区为Asia/Shanghai时区
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05-29 4015
修改时区为上海时区的四种办法 仅适用于操作系统为CentOS的pod 目录 修改时区为上海时区的四种办法 1.在DockerFile中添加时区环境变量 2.利用initContainers添加时区环境变量 3.在container中添加时区环境变量 4.给pod挂载主机的时区配置文件 1.在DockerFile中添加时区环境变量 在dockerFile中添加一行： ENV TZ Asia/Shanghai 例子： cat > Dockerfile<<EOF FRO
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Kubernetes中，pod的环境变量
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02-12 1万+
kubernetes中包含各种pod，pod之间的交互目前了解到的有两种方式： （1）dns （2）环境变量 dns下，kubernetes可以把一个service的name解析到对应的服务端点，这个高版本的kubernetes目前都有内建服务支持。 比如，redis的主从部署中，从redis的启动脚本如下： #!/bin/bash if [[ ${GET_HOSTS_FROM:-dn...
What option best describes your build?
07-11
<think>我们正在讨论GitLab CI配置的构建环境描述选项。根据用户提供的引用[1]和[2]，我们可以得到一些线索。 引用[1]提到GitLab CI有一个内嵌的调试工具叫做Lint，用于验证.gitlab-ci.yml文件的内容。这提示我们，在配置GitLab CI时，验证配置的正确性是一个重要步骤。 引用[2]描述了一个使用Cloud Build和Kubernetes Engine的CI/CD流水线，其中提到了基于开发分支创建触发器，自动测试、构建容器镜像并部署。这给出了一个具体的CI/CD流水线配置的例子。 用户的问题是关于“构建环境”的描述选项。在GitLab CI中，构建环境通常指的是运行构建作业的环境，这可以通过配置`image`（指定Docker镜像）或使用`tags`（指定Runner的标签）来定义。 常见的构建环境配置选项包括： 1. 指定运行作业的Docker镜像（使用`image`关键字） 2. 指定Runner的标签（使用`tags`关键字） 3. 定义服务容器（使用`services`关键字） 4. 设置环境变量（使用`variables`关键字） 因此，回答应该围绕这些配置选项展开，并指出如何选择最适合的构建环境配置。 同时，根据引用[1]的提示，我们应该建议用户使用Lint工具验证配置。 下面给出回答：</think>### GitLab CI 构建环境配置的最佳选项分析 根据您的上下文和引用内容，以下是构建环境描述的最佳选项及其配置要点： #### ✅ 最佳选项：**基于 Docker 镜像的容器化构建环境** ```yaml build_job: image: node:18 # 指定构建环境的基础镜像 services: - postgres:15 # 依赖服务容器 variables: NODE_ENV: "production" # 环境变量配置 script: - npm install - npm run build artifacts: paths: - dist/ # 构建产物路径 ``` #### 🔍 关键配置解析： 1. **镜像选择**（核心配置） - 使用 `image` 直接声明运行时环境（如 `python:3.11`, `golang:1.20`） - 支持自定义镜像仓库：`image: registry.example.com/custom-image:tag` 2. **服务容器**（引用[2]相关） ```yaml services: - mysql:8.0 - redis:alpine ``` - 为构建提供数据库/缓存等依赖服务[^2] 3. **环境变量管理** ```yaml variables: CI_DEBUG_TRACE: "true" # 启用调试日志 SECRET_VAR: $K8S_SECRET # 从K8s注入密钥 ``` 4. **构建缓存优化** ```yaml cache: key: ${CI_COMMIT_REF_SLUG} paths: - node_modules/ ``` #### ⚠️ 配置验证关键步骤（引用[1]） 1. **必须使用 Lint 工具验证**： - 访问路径：`https://gitlab.example.com/project-path/-/ci/lint` - 检测 YAML 语法错误和配置冲突 - 验证通过示例输出： ```json {"status": "valid", "errors": []} ``` 2. **调试建议**： ```bash # 本地验证脚本 gitlab-ci-local --validate ``` #### 💡 高级配置选项 | 场景 | 配置示例 | 说明 | |------|----------|------| | Kubernetes构建 | `tags: [k8s-runner]` | 使用K8s集群的Runner[^2] | | 多阶段构建 | `stages: [build, test, deploy]` | 分离构建/测试/部署 | | 并行作业 | `parallel: 5` | 加速测试执行 | > 完整配置文档参考：[GitLab CI/CD 配置参考](https://docs.gitlab.com/ee/ci/yaml/) ### 配置验证流程图 ```mermaid graph TD A[编写.gitlab-ci.yml] --> B{提交到GitLab} B --> C[自动触发Lint验证] C -->|验证失败| D[红色错误提示] C -->|验证成功| E[生成CI流水线] E --> F[执行构建任务] ```
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