K8S常用命令介绍

Posted 2023-03-13

参考技术A k8s常用命令：

禁止|恢复node节点调度：
kubectl cordon|uncordon nodename
删除节点（慎用）:
kubectl drain nodename（驱除非系统pod）
kubectl delete nodename （删除节点）

创建资源：
kubectl create|apply -f file.yaml
create 命令一般用于创建新资源。 因此，如果再次运行该命令，则会抛出错误，因为资源名称在名称空间中应该是唯一的
apply 命令一般用于更新资源配置。 如果资源不在那里，那么它将被创建。 kubectl apply命令可以运行更多次，只要资源定义没变，资源将不会变动

查看资源列表：
kubectl get node|pod|service|deployment|configmap|... -n namespace [-o wide] [-w]

查看特定资源详情：
kubectl describe pod podname -n namespace

查看资源定义：
kubectl get deploy deployname -n namespace -o yaml [>file.yaml] 重定向到文件里，可以再次apply -f yaml

编辑资源（只对spec字段下内容生效）：
kubectl edit node|pod|service|deployment|configmap|... -n namespace

删除资源（慎用）：
kubectl delete pod podname -n namespace [--force --grace-period=0] 强制删除
grace-period表示过渡存活期，默认30s，在删除POD之前允许POD慢慢终止其上的容器进程，从而优雅退出，0表示立即终止POD

查看pod log：
kubectl logs [-f] podname -n namespace

进入pod（容器），或执行命令:
kubectl exec -it podname -n namespace [-c containername] -- /bin/sh [CMD]
-c 是进入多个容器中的某个指定容器
-- 指的是不用进入容器就可以执行命令

pod扩缩容：k
手动扩缩容：kubectl scale deployment deployname -n namespace --replicas=x；也可用kubectl edit对deployment进行编辑后apply

pod升级与回滚：
deployment：
升级：kubectl set image deployment/deplyname -n namespce image=imagename:xxx; 也可用kubectl edit对deployment进行编辑后apply
更新策略：
Recreate: 更新时先杀掉正在运行的pod，然后创建新的pod
RollingUpdate： 滚动方式进行更新，参数maxUnavailable和maxSurge来控制滚动更新的过程
回滚(不常用）：kubectl rollout status|history deployment/deployname -n namespace [--to-revision=x]

pod调度：
NodeName定向调度：通过node节点的主机名进行定向调度
NodeSelector定向调度：通过Node节点标签和pod资源属性nodeSelector匹配实现pod的定向调度
查看node节点标签：
kubectl get node --show-labels
查看指定标签的节点： kubectl get node -l key=value
节点增加标签：kubectl label nodes nodename key=value
删除节点标签：kubectl label nodes nodename key-
修改节点标签： kubectl label nodes nodename key=newvalue --overwrite

3.5 样本分布K-S检验 ——python实战

文章目录

• K-S单样本分布检验
• • Kolmogorov-Smirnov统计量
  • Kolmogorov 分布
  • K-S检验
  • 实例
• K-S双样本分布检验
• • Kolmogorov-Smirnov统计量
  • K-S检验
  • x2检验与Kolmogorov-Smirnov检验的区别
  • 实例
• 案例与实现
• • 参考

import tensorflow as tf
print("TensorFlow version:", tf