k8s常用命令

高级运维!Kubernetes(K8S)常用命令的整理集合 Kubernetes(K8S)常用命令的整理集合,按功能场景分类,涵盖集群管理、资源操作、故障排查等核心场景。 阅读详情

k8s 资源类型的简写

资源类型简称
certificatesigningrequestscsr
componentstatusescs
configmapscm
customresourcedefinitioncrd
daemonsetsds
deploymentsdeploy
endpointsep
eventsev
horizontalpodautoscalershpa
ingressesing
limitrangeslimits
namespacesns
networkpoliciesnetpol
nodesno
persistentvolumeclaimspvc
persistentvolumespv
poddisruptionbudgetspdb
podspo
podsecuritypoliciespsp
replicasetsrs
replicationcontrollersrc
resourcequotasquota
serviceaccountssa
servicessvc
statefulsetssts
storageclassessc

使用yaml配置文件

# 使用yaml文件 导入k8s中的资源 语法
kubectl apply -f (文件名)
# 使用yaml文件 导入k8s中的资源 示例
kubectl apply -f test.yaml
# 使用yaml文件 删除k8s中的资源 语法
# kubectl delete -f 文件名
# 使用yaml文件 删除k8s中的资源 示例
kubectl delete -f test.yaml

获取信息

# 获取某namespace下的资源列表 语法
kubectl -n (namespace) get (type) -A [-o wide]
# 获取某namespace下的资源列表 示例
kubectl -n  kube-system get service -A
kubectl -n  kube-system get service -A -o wide

# 获取某个资源信息 语法
kubectl -n (namespace) get (type) (name) [-o wide]
# 获取某个资源信息 示例
kubectl -n kubesphere-system get service ks-controller-manager
kubectl -n kubesphere-system get service ks-controller-manager -o wide

# 获取某个资源 yaml 语法
kubectl -n (namespace) get (type) (name) -o yaml
# 获取某个资源 yaml 示例
kubectl -n  kubesphere-system get service ks-controller-manager -o yaml

# 获取某个资源 yaml文件 语法
kubectl -n (namespace) get (type) (name) -o yaml > (filename)
# 获取某个资源 yaml文件 示例
kubectl -n  kubesphere-system get service ks-controller-manager -o yaml > ks-controller-manager.yaml

# 获取某个资源 描述信息 语法
kubectl -n (namespace) describe (type) (name)
# 获取某个资源 描述信息 示例
kubectl -n  kubesphere-system  describe service ks-controller-manager

# 删除某个资源 语法
kubectl -n  (namespace) delete (type) (name)
# 删除某个资源 示例
kubectl -n  kubesphere-system delete service ks-controller-manager

查看pod日志

# 查看pod日志  语法
kubectl -n (namespace) logs -f  (podName)
# 查看pod日志  示例
kubectl -n  kubesphere-system  logs -f  ks-controller-manager-5648cdcf54-4wbvw
# 查看pod日志输出到文件  语法
kubectl -n (namespace) logs -f  (podName) > (logFileName)
# 查看pod日志输出到文件  示例
kubectl -n  kubesphere-system  logs -f ks-controller-manager-5597bc4988-6t2hl > 5597bc4988-6t2hl.log

pod中执行命令

# 进入pod 语法
kubectl -n (namespace) exec -it (podname) /bin/sh
kubectl -n (namespace) exec -it (podname) /bin/bash

# 进入pod 示例
kubectl -n hrx exec -it recruit-talent-web-649858fd7-wwtmz  /bin/sh
kubectl -n hrx exec -it recruit-talent-web-649858fd7-wwtmz  /bin/bash

删除Pod(更新资源时可使用删除pod方式让k8s自动重建pod)

删除名称包含’hbp-'的pod
kubectl -n hrx get pods | grep hbp- | awk ‘{print $1}’ | xargs kubectl -n hrx delete pod

kubectl patch

# 策略合并,入遇到数组会使用新的替换旧的数组
kubectl patch deployment patch-demo --type merge --patch "$(cat test_patch.yaml)"
# 策略合并,数组会生成并集
kubectl patch deployment patch-demo --type strategic --patch "$(cat test_patch.yaml)"
# type (默认 strategic) 同 策略合并
kubectl patch deployment patch-demo --patch "$(cat test_patch.yaml)"

# 策略合并,入遇到数组会使用新的替换旧的数组
kubectl patch deployment patch-demo --type merge --patch-file test_patch1.yaml
# 策略合并,数组会生成并集
kubectl patch deployment patch-demo --type strategic --patch-file test_patch1.yaml
# type (默认 strategic) 同 策略合并
kubectl patch deployment patch-demo --patch-file test_patch1.yaml

# json 示例
# 设置testdep副本数为4
kubectl patch -n test deployment testdep --patch '{"spec":{"replicas":4}}'

# yaml 示例(有数组时推荐)
fileName=hbp-s3adapter-s3volumes.yaml
echo 'spec:'                                   >   $fileName
echo '  template:'                             >>  $fileName
echo '    spec:'                               >>  $fileName
echo '      volumes:'                          >>  $fileName
echo '        - name: s3-volume'               >>  $fileName
echo '          persistentVolumeClaim:'        >>  $fileName
echo '            claimName: s3'               >>  $fileName
echo '      containers:'                       >>  $fileName
echo '        - name: hbp-s3adapter'           >>  $fileName
echo '          volumeMounts:'                 >>  $fileName
echo '            - name: s3-volume'           >>  $fileName
echo '              mountPath: /wls/wls81/s3'  >>  $fileName
kubectl -n hrx patch deployment hbp-s3adapter --patch-file $fileName
rm -f $fileName
【K8S】Kubernetes常用命令 Kubernetes常用命令 阅读详情

相关推荐

VL53L0X加盖玻片后精度暴跌?手把手教你完成串扰校准(CrossTalk Calibration)

本文详细解析了VL53L0X激光测距传感器加盖玻片后精度下降的原因,并提供了串扰校准(CrossTalk Calibration)的完整解决方案。通过分步指导和实用代码示例,帮助工程师恢复毫米级测距精度,适用于智能门锁、扫地机器人等应用场景。

weixin_33708432的博客 540

linux shell脚本读取并解析yaml文件

可以支持简单的yaml文件读取和解析。yaml文件格式,必须要有冒号+空格。

耶律大石的博客 8775

KT148A语音芯片SOP外挂功放芯片8002D的说明_V1

KT148A语音芯片内置8欧姆0.5W的功放,所以一般的应用场景,播放一些提示音音量是足够的。但是有的需求还需要驱动更大的扬声器,实现更大的播放音量,这里我们给出解决方案。KT148A+HAA8002D的组合

qyvhome的博客 2152

k8s在POD内执行echo修改文件可能出现的二义性

通过echo修改容器内文件没有生效的原因分析

一把菜刀行江湖 631

Cisco思科 电子科技大学计算机网络 SRWE 期末技能考试 (PTSA)

电子科技大学2024春_SRWE_计算机网络系统 SRWE 期末技能考试 (PTSA)

2301_76745065的博客 5098

MEG预处理-Brainstorm

Brainstorm下载和安装 去Brainstorm官网进行下载:打开网页后,点击左侧Download;在跳出来的界面中进行简单的注册,注册完成后可以进行下载 解压后得到“brainstorm3”的文件夹,里面包含Brainstorm工具包的所有文件,把这个文件夹放在某个路径如"E:\matlab_tools\brainstorm3"即可 同样在某个路径建立空的文件夹命名为:brainstorm_db用于工具包运行过程中自动存储生成的文件,所以这个文件中生成的数据不要手动移动删除 在Matlab中,把.

AxeChen的博客 6127

k8s常用命令及示例(三):apply 、edit、delete

k8s常用命令及示例(三):apply 、edit、delete。

weixin_45363959的博客 6260

Ubuntu上通过FinalShell或Asbru访问CentOS虚拟机

使用FinalShell或Asbru远程连接虚拟机

howard2005的专栏 2279

yaml yml 换行 多行 语法

参考yaml官网 yaml 文件中多行字符串可以使用 | 保留换行符,使用 > 将换行符替换为空格 多行字符串可以使用引号括起来:" " 会进行特殊字符转义,' ' 保留原始字符串。 | 示例 # vim test.yml --- - name: test hosts: 127.0.0.1 gather_facts: no tasks: - name: echo test # 换行符保留,输出三个 Line shell: | echo Line

某呆 2万+

AI 学术科研与论文写作的正确打开方式!不套提示词模板,靠这个思路完美实现人机共创

真正的“人机共创”,也就是AI引导我思考的过程,如果你想用你的模糊需求,去写出专业化的学术内容,那是不可能的。对想快速完成某些学术任务的同仁来说,我们完全不用去抠提示词的细节,直接用魔法打败魔法,设计一段优化提示词的结构化提示词(提示词架构),辅助优化你的模糊需求。创建好之后,可以对它提你的任何模糊学术需求,比如写论文、写综述、学术润色等等,它绝不会直接帮你生成,而是先搞懂你的真实意图。以上整个流程,完全没有一句废话,先是思考,再是向你提问弄懂你的意图,最后整合你给出的关键信息,直接优化你给的模糊需求。

智能AI让学术科研更容易 478

Python图像处理之光斑分析

光斑是工程中经常出现的图像数据,其特点是目标明确,分布清晰。对光斑图像的分析,主要包括质心定位、目标截取以及半径拟合等。

微小冷的学习笔记 2857

k8s部署详细步骤,kubeadm和二进制

1.kubeadm部署 https://kubernetes.io/docs/setup/production-environment/tools/kubeadm/install-kubeadm/ 虚拟机环境: 机器IP Role 系统 192.168.17.140 master Ubuntu 18.04.5 LTS amd64 192.168.17.141 node Ubuntu 18.04.5 LTS amd64 192.168.17.142 node Ubuntu 18.04.

u010389826的博客 2056

芒果YOLOv5改进05:损失函数IoU 篇之Repulsion Loss:原创改进损失函数 Repulsion:解决目标遮挡场景下检测,为解决密集人群检测中遮挡设计的损失函数,打造高效检测器涨点

YOLOv5改进代码实践|结合Repulsion 解决目标遮挡场景下检测🚀

包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进 4566

k8s常用命令大全-Kubernetes运维必备

Kubernetes(通常简称为 k8s)是一个开源的容器编排平台,用于自动化部署、扩展以及管理容器化应用程序方面发挥着极为关键的作用。以下是一些常用的 Kubernetes 命令

weixin_66855479的博客 2156

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

Kubernetes(k8s)常用命令

Kubernetes(k8s)全面介绍:https://blog.youkuaiyun.com/zzq900503/article/details/80668686 常用命令: 通过yaml文件创建: kubectl create -f xxx.yaml (不建议使用,无法更新,必须先delete) kubectl apply -f xxx.yaml (创建+更新,可以重复使用) 通过yaml文件...

Keen to coding 的博客 750

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

Kubernetes(K8s)常用命令全解析:从基础到进阶

Kubernetes常用命令摘要 Kubernetes(K8s)作为容器编排的事实标准,其命令行工具kubectl是与集群交互的核心。本文系统梳理了K8s常用命令。

MANONGMN的博客 2005

IEM模型,地表粗糙度模拟

利用微波反演土壤水分时候,利用IEM模型可以实现对随机地表的模拟

Linux K8S(Kubernetes)常用命令

Linux K8S(Kubernetes)常用命令集一、K8S简介二、常用命令2.1 想查看kubectl命令的方法2.2 常用的命令类2.3 K8S常用命令 一、K8S简介 Kubernetes是一个完备的分布式系统支撑平台,具有完备的集群管理能力,多扩多层次的安全防护和准入机制、多租户应用支撑能力、透明的服务注册和发现机制、內建智能负载均衡器、强大的故障发现和自我修复能力、服务滚动升级和在线扩容能力、可扩展的资源自动调度机制以及多粒度的资源配额管理能力。同时Kubernetes提供完善的管理工具,涵盖

菜菜bu菜的博客 1701

Kubernetes(K8s) kubectl exec 常用命令

Kubernetes(K8s)中使用Kubectl 命令行工具管理 Kubernetes 集群。 kubectl 在 $HOME/.kube 目录中查找一个名为 config 的配置文件。 可以通过设置 KUBECONFIG 环境变量或设置 --kubeconfig 参数来指定其它 kubeconfig 文件。本文主要介绍Kubernetes(K8s)中kubectl exec 常用命令。 原文地址:Kubernetes(K8s) kubectl exec 常用命令 ...

weixin_42098295的博客 2725

整理的 Kubernetes (k8s) 常用命令整理

整理的 Kubernetes (k8s) 常用命令整理

2301_80354715的博客 6500

K8s常用命令 大全

如果需要更详细的命令帮助,可以使用。

wamp0001的博客 1203

K8S 常用命令全解析:高效管理容器化集群

通过对这些 K8S 常用命令及其使用案例的学习,能够初步掌握在 Kubernetes 集群中进行资源管理、应用部署与更新、网络配置以及集群维护等操作的基本技能。在实际应用中,这些命令将是构建、管理和维护容器化应用平台的有力工具,随着对 K8S 深入学习和实践,还会接触到更多高级命令和用法,进一步提升容器编排与管理的能力。

恩爸编程 2043

Kubernetes (k8s) 常用命令按功能分组

Kubernetes常用命令分类摘要 Kubernetes(k8s)常用命令按功能分为10大类:集群管理、资源操作、Pod管理、部署管理、服务网络、配置存储、节点管理、调试诊断、插件扩展以及上下文配置。资源操作包含查看、创建/更新和删除资源命令;部署管理涉及滚动更新和副本调整;服务网络包括Service和Ingress操作;节点管理涵盖节点调度控制。常用缩写如po(pod)、deploy(deployment)、svc(service)等可简化命令输入。建议结合--help参数查看具体用法。

weixin_39956506的博客 1255

Kubernetes(K8s) kubectl proxy 常用命令

Kubernetes(K8s)中使用Kubectl 命令行工具管理 Kubernetes 集群。 kubectl 在 $HOME/.kube 目录中查找一个名为 config 的配置文件。 可以通过设置 KUBECONFIG 环境变量或设置 --kubeconfig 参数来指定其它 kubeconfig 文件。本文主要介绍Kubernetes(K8s)中kubectl proxy 常用命令。 原文地址:Kubernetes(K8s) kubectl proxy 常用命令 ...

weixin_42098295的博客 745

Kubernetes(K8s) kubectl attach 常用命令

Kubernetes(K8s)中使用Kubectl 命令行工具管理 Kubernetes 集群。 kubectl 在 $HOME/.kube 目录中查找一个名为 config 的配置文件。 可以通过设置 KUBECONFIG 环境变量或设置 --kubeconfig 参数来指定其它 kubeconfig 文件。本文主要介绍Kubernetes(K8s)中kubectl attach 常用命令。 原文地址:Kubernetes(K8s) kubectl attach 常用命令 ...

weixin_42098295的博客 690

Kubernetes(K8s) kubectl label 常用命令

Kubernetes(K8s)中使用Kubectl 命令行工具管理 Kubernetes 集群。 kubectl 在 $HOME/.kube 目录中查找一个名为 config 的配置文件。 可以通过设置 KUBECONFIG 环境变量或设置 --kubeconfig 参数来指定其它 kubeconfig 文件。本文主要介绍Kubernetes(K8s)中kubectl label 常用命令。 原文地址:Kubernetes(K8s) kubectl label 常用命令 ...

weixin_42098295的博客 580

Kubernetes(K8s) kubectl run 常用命令

Kubernetes(K8s)中使用Kubectl 命令行工具管理 Kubernetes 集群。 kubectl 在 $HOME/.kube 目录中查找一个名为 config 的配置文件。 可以通过设置 KUBECONFIG 环境变量或设置 --kubeconfig 参数来指定其它 kubeconfig 文件。本文主要介绍Kubernetes(K8s)中kubectl run 常用命令。 原文地址:Kubernetes(K8s) kubectl run 常用命令 ...

weixin_42098295的博客 515
上一篇: 磁盘性能测试
下一篇: Java线程 VS Golang协程
RobertLee~~~~~~~~
博客等级 码龄18年 14粉丝 43原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值