随笔分类 - 学习笔记
记录学习过程中需要注意的知识点
摘要：有一次使用ESP的IDF开发套件时，在vscode中激活环境时失败，发现是Python的pip没有。 解决方案 # 在命令行中输入下面的指令重装pip python -m ensurepip # 下面的指令为更新pip的版本，可以忽略 python -m pip install --upgrade
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摘要：在进行屏幕驱动移植时，源码中有一段这样的代码 uint16_t ltdc_lcd_framebuf[800][480] __attribute__((at(LCD_FRAME_BUF_ADDR))); 在该工程下编译非常顺利，也不会提示有错误，但是在我自己新建的工程中使用就会出现错误提示，编译也不通
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摘要：我新装的anaconda，然后手动配置了电脑的环境变量后，输入conda也有反应，但是当我利用conda激活python虚拟环境的时候，报错了： usage: conda-script.py [-h] [--no-plugins] [-V] COMMAND ... 我发现原来是我没有初始化conda
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摘要：我在我的另外一台电脑拉取的git仓库，然后我直接复制项目文件夹到我的这台电脑使用，然后我想pull之后再进行修改，发现失败了。 'xxx' is owned by: 'S-1-5-32-544' but the current user is: 'S-1-5-21-204877259-7957631
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摘要：之前在 kubernetes 中完成的所有操作都是通过命令行工具 kubectl 完成的。其实，为了提供更丰富的用户体验，kubernetes 还开发了一个基于 web 的用户界面（Dashboard）。用户可以使用 Dashboard 部署容器化的应用，还可以监控应用的状态，执行故障排查以及管理
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摘要：## 访问控制概述 Kubernetes 作为一个分布式集群的管理工具，保证集群的安全性是其一个重要的任务。所谓的安全性其实就是保证对 Kubernetes 的各种**客户端**进行**认证和鉴权**操作。 **客户端** 在 Kubernetes 集群中，客户端通常有两类： - **User Ac
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摘要：## 配置存储 ### ConfigMap ConfigMap 是一种比较特殊的存储卷，它的主要作用是用来存储配置信息的。 创建 configmap.yaml，内容如下： ```yaml apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap
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摘要：## 高级存储 前面已经学习了使用 NFS 提供存储，此时就要求用户会搭建 NFS 系统，并且会在 yaml 配置 nfs。由于 kubernetes 支持的存储系统有很多，要求客户全都掌握，显然不现实。为了能够屏蔽底层存储实现的细节，方便用户使用，kubernetes 引入 PV 和 PVC 两种
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摘要：在前面已经提到，容器的生命周期可能很短，会被频繁地创建和销毁。那么容器在销毁时，保存在容器中的数据也会被清除。这种结果对用户来说，在某些情况下是不乐意看到的。为了持久化保存容器的数据，kubernetes 引入了 Volume 的概念。 Volume 是 Pod 中能够被多个容器访问的共享目录，它被
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摘要：## Ingress介绍 在前面课程中已经提到，Service 对集群之外暴露服务的主要方式有两种：NotePort 和 LoadBalancer，但是这两种方式，都有一定的缺点： - NodePort 方式的缺点是会占用很多集群机器的端口，那么当集群服务变多的时候，这个缺点就愈发明显 - LB 方
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摘要：### 实验环境准备 在使用 service 之前，首先利用 Deployment 创建出3个 pod，注意要为 pod 设置`app=nginx-pod`的标签 创建 deployment.yaml，内容如下： ```yaml apiVersion: apps/v1 kind: Deploymen
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摘要：## Service 介绍 在 kubernetes 中，pod 是应用程序的载体，我们可以通过 pod 的 ip 来访问应用程序，但是 pod 的 ip 地址不是固定的，这也就意味着不方便直接采用 pod 的 ip 对服务进行访问。 为了解决这个问题，kubernetes 提供了 Service
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摘要：## StatefulSet StatefulSet 是用来管理有状态应用的工作负载 API 对象。 StatefulSet 用来管理某 Pod 集合的**部署**和**扩缩**，并为这些 Pod 提供**持久存储**和**持久标识符**。 和 Deployment 类似，StatefulSet 管
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摘要：## Job Job，主要用于负责**批量处理(一次要处理指定数量任务)**短暂的**一次性(每个任务仅运行一次就结束)**任务。Job特点如下： - 当 Job 创建的 pod 执行成功结束时，Job 将记录成功结束的 pod 数量 - 当成功结束的 pod 达到指定的数量时，Job 将完成执行
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摘要：## DaemonSet(DS) DaemonSet 类型的控制器可以保证在集群中的每一台（或指定）节点上都运行一个副本。一般适用于日志收集、节点监控等场景。也就是说，如果一个 Pod 提供的功能是节点级别的（每个节点都需要且只需要一个），那么这类 Pod 就适合使用 DaemonSet 类型的控制
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摘要：在之前的学习中，我们已经可以实现通过手工执行`kubectl scale`命令实现 Pod 扩容或缩容，但是这显然不符合 Kubernetes 的定位目标——自动化、智能化。Kubernetes 期望可以实现通过监测 Pod 的使用情况，实现 pod 数量的自动调整，于是就产生了 Horizonta
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摘要：## Deployment(Deploy) 为了更好的解决服务编排的问题，kubernetes 在 V1.2 版本开始，引入了 Deployment 控制器。值得一提的是，这种控制器并不直接管理 pod，而是通过管理 ReplicaSet 来简介管理 Pod，即：Deployment 管理 Repl
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摘要：**Pod控制器介绍** Pod 是 kubernetes 的最小管理单元，在 kubernetes 中，按照 pod 的创建方式可以将其分为两类： - **自主式 pod**：kubernetes 直接创建出来的 Pod，这种 pod 删除后就没有了，也不会重建 - **控制器创建的 pod**：
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摘要：## Pod 的调度 在默认情况下，一个 Pod 在哪个 Node 节点上运行，是由 Scheduler 组件采用相应的算法计算出来的，这个过程是不受人工控制的。但是在实际使用中，这并不满足的需求，因为很多情况下，我们想控制某些 Pod 到达某些节点上，那么应该怎么做呢？这就要求了解 kuberne
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摘要：## Pod 生命周期 我们一般将 pod 对象从创建至终的这段时间范围称为 pod 的生命周期，它主要包含下面的过程： - pod 创建过程 - 运行初始化容器（init container）过程 - 运行主容器（main container） - 容器启动后钩子（post start）、容器终止
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