centos7下kubernetes(11。kubernetes-运行一次性任务)

本文深入探讨Kubernetes中Job与CronJob的使用,解析如何通过Job执行一次性任务,CronJob实现定时任务调度。从Job的类型、状态管理到CronJob的配置与运行,全面覆盖容器编排的高级功能。

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容器按照持续运行的时间可以分为两类:服务类容器和工作类容器

服务类容器:持续提供服务

工作类容器:一次性任务,处理完后容器就退出

Deployment,replicaset和daemonset都用于管理服务类容器,

对于工作类的容器,我们用job

编辑一个简单的job类型的yml文件

1.apiversion:当前job的apiversion是batch/v1

2.kind:当前的资源类型是job

3.restartpolicy指定什么情况下需要重启容器。对于job只能设置为never或者onfailure

对于其他的controller(比如deployment,replicaset等)可以设置为always

创建job应用

通过kubectl get job进行查看

显示destire为1,成功1

说明是按照预期启动了一个pod,并且成功执行

查看pod的状态

由于myjob的pod处于completed的状态,所以需要加--show-all参数才能显示出来

 

 

通过kubectl logs 查看pod标准输出

 

 

 

如果job没有执行成功,怎么办?

修改job.yml文件,故意引起一个错误,然后重新启动myjob

 

先将原来的job删除

 然后重新启动一个新的job

重新启动一个job,我们发现有一个未成功的job,查看pod的时候竟然有两个job相关的pod,目标job只有1个啊,为什么??

我们再次查看一下

目前达到了6个

原因是:当地一个pod启动时,容器失败退出,根据restartPolicy:Never,此失败容器不会被重启,但是job destired的pod是1,目前successful为1。由于我们的命令是错误的,successful永远不能到1,

job contorller会一直创建新的pod达到job得期望状态,最多重新创建6次,因为K8S为job提供了spec.bakcofflimits来限制重试次数,默认为6.

 

 

如果将restartpolicy设置为OnFailure会怎么样?我们来实验一下

修改job.yml文件

将restartpolicy修改为OnFailure

重新启动job.yml

pod数量只有1,job为失败得状态

但是pod得restart得次数在变化,说明onfailure生效,容器失败后会自动重启

 

 

 

并行执行job

之前我们得实验都是一次运行一个job里只有一个pod,当我们同时运行多个pod得时候,怎么进行设置呢?

可以通过:parallelism设置

修改job.yml文件

 

此次我们执行一个job同时运行3个pod

kubectl apply -f job.yml

job一共启动了3个pod,而且AGE相同,说明是并行运行得。

还可以通过completions设置job成功完成pod的总数;

配置含义:每次运行3个pod,知道运行了6个结束

 

 

重新执行一下

kubectl apply -f job.yml

也不是很准,但是确实不是同时并行启动的

 

 

 

 

 

 

定时执行job

kubernetes提供了类似crontab定时执行任务的功能

首先修改apiserver使api支持cronjob

vim /etc/kubernetes/manifests/kube-apiserver.yaml

 - --runtime-config=batch/v1beta1=true    加入这一行

 

 保存退出

kubectl apiversions   查看api版本(如果这里没有生效的话,需要重启kubelet这个服务)

systemctl restart kubelet.service

 

修改yml文件如下: 

apiVersion: batch/v1beta1         batch/v1beta1当前cronjob的apiserver
kind: CronJob     当前资源类型为cronjob
metadata:
  name: cronjob
spec:
  schedule: "*/1 * * * *"      指定什么时候运行job,格式与linux中的计划任务一致
  jobTemplate:
    spec:
      template:
        spec:
          containers:
          - name: hello
            image: busybox
            command: ["echo","hello k8s job!"]
          restartPolicy: OnFailure
~

 

运行这个job

kubectl apply -f job.yml

如果出现一下错误请一定要检查yml文件的内容,进行修改

 正常运行如下:

 查看cronjob

kubectl get cronjob

 

查看job,通过时间间隔可以看到,每1分种创建一个pod

 kubectl get job

 

查看pod日志

 删除cronjob

kubectl delete cronjob cronjob

 

转载于:https://www.cnblogs.com/lkun/p/9720043.html

内容概要:该PPT详细介绍了企业架构设计的方法论,涵盖业务架构、数据架构、应用架构和技术架构四大核心模块。首先分析了企业架构现状,包括业务、数据、应用和技术四大架构的内容和关系,明确了企业架构设计的重要性。接着,阐述了新版企业架构总体框架(CSG-EAF 2.0)的形成过程,强调其融合了传统架构设计(TOGAF)和领域驱动设计(DDD)的优势,以适应数字化转型需求。业务架构部分通过梳理企业级和专业级价值流,细化业务能力、流程和对象,确保业务战略的有效落地。数据架构部分则遵循五大原则,确保数据的准确、一致和高效使用。应用架构方面,提出了分层解耦和服务化的设计原则,以提高灵活性和响应速度。最后,技术架构部分围绕技术框架、组件、平台和部署节点进行了详细设计,确保技术架构的稳定性和扩展性。 适合人群:适用于具有一定企业架构设计经验的IT架构师、项目经理和业务分析师,特别是那些希望深入了解如何将企业架构设计与数字化转型相结合的专业人士。 使用场景及目标:①帮助企业和组织梳理业务流程,优化业务能力,实现战略目标;②指导数据管理和应用开发,确保数据的一致性和应用的高效性;③为技术选型和系统部署提供科学依据,确保技术架构的稳定性和扩展性。 阅读建议:此资源内容详尽,涵盖企业架构设计的各个方面。建议读者在学习过程中,结合实际案例进行理解和实践,重点关注各架构模块之间的关联和协同,以便更好地应用于实际工作中。
资 源 简 介 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系, 详 情 说 明 独立分量分析(Independent Component Analysis,简称ICA)是近二十年来逐渐发展起来的一种盲信号分离方法。它是一种统计方法,其目的是从由传感器收集到的混合信号中分离相互独立的源信号,使得这些分离出来的源信号之间尽可能独立。它在语音识别、电信和医学信号处理等信号处理方面有着广泛的应用,目前已成为盲信号处理,人工神经网络等研究领域中的一个研究热点。 本文简要的阐述了ICA的发展、应用和现状,详细地论述了ICA的原理及实现过程,系统地介绍了目前几种主要ICA算法以及它们之间的内在联系,在此基础上重点分析了一种快速ICA实现算法一FastICA。物质的非线性荧光谱信号可以看成是由多个相互独立的源信号组合成的混合信号,而这些独立的源信号可以看成是光谱的特征信号。为了更好的了解光谱信号的特征,本文利用独立分量分析的思想和方法,提出了利用FastICA算法提取光谱信号的特征的方案,并进行了详细的仿真实验。 此外,我们还进行了进一步的研究,探索了其他可能的ICA应用领域,如音乐信号处理、图像处理以及金融数据分析等。通过在这些领域中的实验和应用,我们发现ICA在提取信号特征、降噪和信号分离等方面具有广泛的潜力和应用前景。
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